진화 규칙 기반 거래 시스템

임의 거래와 규칙 기반 거래. J Dalton Trading에서 우리는 체계적인 거래자가 아니라 규칙 기반 거래 정보를 제공하는 임의 거래를 가르칩니다. 이것은 원하는 소수의 상인에 대한 잠재 고객 기반을 제한합니다. 시장이 어떻게 기능 하는지를 이해하고 그들의 재정적 인 성공과 심령 만족에 대한 자신의 개인적인 역할이 얼마나 중요한지 잘 아는 사람은 누구나 그들이 겪는 모든 노력에 대한 숙달을 달성하기 위해 최고의 정신병 적 욕구를 가지고있는 것을 발견하는 것은 놀라운 일이 아닙니다 지속적이고 협조적인 노력이 상인들은 무역을 배우는 것이 시간이 지남에 따라 발전하는 기술이며 성공은 축적 된 경험의 결과라고 인정합니다. 새로운 언어를 습득하기 위해 학습 과정의 엄격함을 밝히기 위해이 간단한 은유를 고려하면, 먼저 단어와 동사의 시제와 어려운 부분 인 말의 일부분을 암기하십시오. 그런 다음 수년간의 연구가 필요합니다 대화식이 될 것입니다 그러나 새로운 언어로 생각하기 위해서는 직관력과 깊은 지식의 비약적인 도약이 필요합니다. 유창함의 지표 중 하나는 실제로 두 번째 언어로 꿈을 꾸는 시점입니다. 우리와 접촉하는 잠재 고객은 대부분 규칙 기반의 거래 시스템이나 접근법을 찾는 법 규칙을 사용하여 돈을 버는 것은 당연한 일이지만 믿을 수 없을만큼 매력적이지만, 그러한 단절된 규칙은 거의 모든 규칙을 연결, 관리 및 조화시키는 가장 중요한 규칙을 수반하지는 않습니다 간단히 말해서, 주어진 규칙을 문맥 적으로 볼 수 있어야합니다. 그렇지 않으면 규칙에 아무런 가치가 없습니다. 이해되지 않고 문맥 적으로 적용되는 규칙은 원래의 의도와는 정반대로 성취 할 수 있습니다. 대부분의 거래 시스템에 의심을 던지게하는 규칙. 체계적인 접근 방식의 매력은 명백한 감정적 인 스트레스의 감소, 확실한 이익, 개인적인 책임의 결여, 그리고 수년간의 전문 지식 없이는 즉시 결과입니다. 규칙은 당신을 위해 돈을 벌지 않습니다. 그러면 당신이 아닌 규칙에 책임을 놓을 수 있습니다. 동시에, 당신은 모든 이익에 대한 신용을 받아 들일 수 있습니다. 결국, 당신은 그 시스템을 선택했기 때문입니다. . 나는 최근에 Scott Sorpe가 쓴 책에서 Einstein과 같이 생각하는 법을 배웠습니다. 규칙을 어기는 간단한 방법과 숨겨진 천재를 발견했습니다. 규칙이 개인 발전을 저해 할 수있는 방법에 대한 내 생각을 설득력있게 요약했습니다. 임의적 인 기술은 그들의 책에이 책을 더한다. 한때 Einstein은 사회 환경의 편견과 다른 평등 주의적 의견으로 표현할 수있는 사람이 거의 없었다. 대부분의 사람들은 그러한 의견을 낼 수조차 없었다. 성공한 거래업자들은 극도로 제한되어있어서 다른 사람들과 똑같은 일을한다면 반복 할 수 있습니다. 일차적 인 증거가 제시하는 분배 곡선의 중간은 재정적으로 어려움을 겪게된다는 것을 의미합니다. 대부분의 거래자는 규칙 기반 접근 방식을 사용합니다. 규칙을 사실로 받아 들여 추론의 기초로 사용할 수있는 기본 일반화로 정의합니다. 유효성에 대한 규칙이 테스트되었는지 또는 규칙이 유도 된 방법에 대해 아무 것도 말하지 않습니다. 우리는이를 받아 들여서 우리 모두는 진실에 대해 실수하는 생각의 패턴에 뿌리깊은 규칙을 가지고 있습니다. 규칙의 틀이 형성되면 모든 상충되는 아이디어는 무시됩니다. 규칙은 너무 닮았 기 때문에 혁신적인 사고를 방해합니다. 그들은 존재하는 수많은 우월한 상황을 숨기지 만 우리의 경험과 잘못된 가정, 반 진실, 틀린 일반성, 습관 등이 우리가 여기서 정교하게 신뢰할만한 해결책을 찾지 못하게한다. 새로운 거래가가 잘못된 방향으로 인도 될 때이 문제는 더욱 커진다. 그들의 학습 경험의 시작. 어떤 상품, 선물 계약 또는 주식에 영향을 미치는 어리둥절한 범위의 변수가 있습니다. 그리고 거의 무한의 조합과 pe가 있습니다. 이러한 변수의 변형 순수 규칙 기반 시스템이 진정으로 효과적이라면 각 가능한 배치에 대해 규칙을 제공해야합니다 불가능한 자유 재량 거래는 끊임없이 변화하는 기반으로 합리적인 판단을 내릴 수있는 확고한 기반을 구축하는 것입니다 조건 및 고도로 발달 된 유체 정보를 제공합니다. 거래에 대한 규칙 기반 접근 방식의 개념은 HL Mencken과 Thomas Edison이 가장 좋아하는 두 가지 인용 부호를 생각해냅니다. 모든 인간 문제에 대해 항상 깔끔하고, 그럴듯하고, 그릇된 해결책이 항상 있습니다. 지옥, 여기에 우리가 뭔가를 성취하려고하는 규칙은 없습니다. 임의 거래의 힘. 규칙 기반 시스템은 상황에 따른 시장 조건을 설명하지 않으며 끊임없이 진화하는 시장 상황에 적응하지 못합니다. 반면에, 임의 투자자는 신속하게 변화하는 시장 데이터를보고 해석하는 방식 변경 임의의 상인은 예외적으로 광범위한 상황에서 시장이 수행하는 방식을 이해해야합니다. 규칙 기반 또는 기계적 시스템은 즉시 구현 될 수 있지만 임의의 거래자는 상당한 시간 학습 및 필요한 지식 지식 나는 수년에 걸쳐 여러 번 말했듯이 전문 상인이되기 위해 필요한 학습 기간은 의사, 변호사 또는 최고 운동가가되기 위해 필요한 것과 유사합니다. 심미적 인 단점, 편향, 또는 종종 임의의 거래자 Di에 영향을주는 규율의 부재에 직면하지 않습니다. 비상업적 인 거래자는 시장 분석 전시기와 시간에 상당한 시간과 노력을 들여야합니다. 이 시간 요건은 또한 임의의 거래자가 시장이나 증권 거래를 성공적으로 수행 할 수있는 횟수를 제한합니다. 근본적인 분석은 가장 순수하고 쉽게 이해할 수있는 양적 기법을 사용하는 임의 거래의 형태와 컴퓨터 분석은 결과의 대부분이 특정 가정을 전제로하기 때문에 규칙을 포함합니다. 그러나 이러한 규칙은 시장의 위상에 따라 다르게 평가되어야합니다. 예를 들어, 동일한 집합 상승하는 금리 시장에 대한 결과는 금리가 떨어지는 환경에서 매우 다르게 관찰됩니다. 기술적 분석은 분석 방법에 따라 두 범주 중 하나로 분류 될 수 있습니다. 예를 들어, 기계식 이동 평균 시스템은 규칙 기반이며 의존하지 않습니다 시장 상황에 따라 차트 패턴, howe의 시각적 해석 ver. 는 거래자가 현재 시장 상황에 따라이를 해석 할 경우 자유 재량이 될 수 있습니다. J Dalton 임의 트레이더에 대한 트레이딩 가이드. 뇌가 정보를 처리하는 방법을 이해하는 것으로 시작하는 것이 좋습니다. 왼쪽 두뇌는 정보를 순차적으로 분석하며, 한 번에 하나의 기능을 수행 할 수 있습니다. 이것은 말을 담당하는 반구입니다. 단어를 순서대로 유지합니다. 오른쪽 반구는 정보를 종합하고 여러 기능을 동시에 수행 할 수 있으므로 패턴을 인식 할 수 있습니다. 분석하지 않고 의사 결정을하는 것은 사실입니다. 의미있는 것으로 드러나지 않을 것입니다. 또한 문제의 정보를 종합하지 못하는 세부 사항만을 기반으로 한 의사 결정에도 열매가 없습니다. 첫 번째 책인 마켓 전력 거래에 관한 마켓과 시장 정보를 바탕으로 5 가지 개발 단계 초보자, 상급 초보자, 유능하고 능숙하며 마침내 전문가 모든 기술을 완성하기 위해 반드시 발생해야하는 일반적인 진행 사항을 기록하십시오. 이 과정을 이해하면 자신의 개인적인 성장 목표를 설정할 준비가 될 것이며, 개발에 대해 더 사실적으로 이야기 할 수 있습니다. Markets는 기본 시장 프로필 명명법과 이론을 이해하기위한 무수한 단기 전략 전술 한 장기간의 거래에서 결국 계획을 세울지라도 모든 사람들이 하루 종일 상인을 입력하거나 퇴근하는 날의 뉘앙스를 연구하는 것으로 시작하는 것이 좋습니다 무역 그러나 정신을 명심하십시오. 마인드 오브 마켓 (Mind Over Markets)은 단지 초심자 일뿐입니다. 직관적이고 전체적인 방법으로 맥락없는 규칙과 거래를 잊을 수있게 해주는 상황 별 학습은 오랜 시간이 걸릴 수있는 관찰과 경험의 근원지 풀이 필요합니다 양성 및 개발 거래 원칙 J Dalton Trading은 모든 시간대에 대해 동일하게 가르치지 만, 그 날부터 시작하여 필요한 ob을 축적 할 수 있습니다 보다 효율적이고 논리적 인 방식으로 서비스를 제공합니다. 경매 프로세스에서 이익을 얻는 마켓은 시장 프로필의 이론을 확장합니다. 중개 및 중기 경매를 정교화하고, 상인 시간대를 크게 분산 시키며, 자세하게 논의합니다 모든 시간대 중 재고 분배의 중요성 한 명의 평론가가 썼 듯이, 시장에 대한 마음이 구약 일 경우, 프로필의 시장은 신약입니다. 자유 재량에 대해 독서적인 투자를하고 있습니다. 지속적인 교육 지원의 일환으로 J Dalton Trading은 독서 자료 시장에 드물기는하지만 오히려 행동 재무와 같은 주제를 탐구하고 뇌가 정보를 처리하는 방법이 이유는 잠재적으로 논란의 여지가있는만큼 간단합니다. 시장 이해보다는 장기적으로 자기 이해가 더 중요하다고 믿습니다 아인슈타인이 말했듯이 상상력은 지식보다 중요합니다. 우리는 시장 이해를 가르 칠 수 있다고 확신하지만, 자기 이해의 길에 관해서는 반응하는 독특한 방법에 대한 지식을 밝히는 데 도움이되는 방향성있는 힌트와 리소스 가이드 만 제공 할 수 있습니다 학습, 정보 및 궁극적으로 거래의 위험과 위험에 대한 예를 들어, 모차르트의 브레인 (Brain)과 파이터 파일럿 (Fighter Pilot)을 읽어 보시고 리차드 레 스타 크 (Richard Restak) 박사님의 두뇌 잠재력을 되 찾으십시오. 요크 타임즈는 그것을 설명했습니다. 당신의 두뇌를위한 개인 트레이너. 당신의 사고에 대해 생각하십시오. 당신의 감정과 감정을 당신의 것으로 끌어 올리세요. 불확실성에 대한 내성을 개발하십시오. 믿을 수 없을만큼 풍부하고 매혹적인 몽타주의 창조주로서 당신의 두뇌를 생각해보십시오. 당신의 논리력을 훈련 시키십시오. 우리는 연속성이 보장되는 교육과 실천이 유능하고 임의적 인 tr가되기위한 가장 긍정적이고 강력한 경로라고 믿습니다. ader 우리의 목표는 양방향 경매 과정의 기초 원칙과 성공적인 상인 개발에 초점을 맞춤으로써 축적 된 경험의 힘을 발휘할 수 있도록 돕는 것입니다. Profile of Mind over Markets and Markets에서 다루는 필수 요소들을 포함하십시오. 시장 생성 정보는 변화, 즉 기회에 투자 할 수있는 능력을 향상시킵니다. 확산 모델의 깊이와 강력한 차원을 통해 경매 프로세스에 대한 이해를 높입니다. 다른 시간대는 물론 행동과 시장 활동에 미치는 영향을 고려해야합니다. 어떤 시간대가 지배적인지에 대한 인식을 개발하고 다양한 시장 환경에서 거래하기위한 전략적 전술적 계획을 수립하는 데 도움을줍니다. 자기 이해와 학습 과정에 대한 인식을 높이고 이것은 당신의 거래에서 앞으로 움직이기 위해 레버리지를 도입 할 수 있습니다. 크고 작은 기회를 활용하고 매일 자신을 표현할 수있는 가능성을 시각화 할 수있게 해줍니다. 이러한 개념을 내부화하면 풍부하고 상황에 맞는 시장 이해를 구축 할 수 있습니다. 성공적인 트레이딩 경력 트레이딩은 재정적 보상, 개인 성장 및 자율을 제공하는 다른 직업과 다르지 않습니다. 시간이 지남에 따라 심층적 인 연구와 깊은 이해가 필요합니다. 내용을 검색하십시오. 규칙 기반 거래 시스템을 향상 시키십시오. 규칙 기반 트레이딩 시스템 Christian Setzkorn Laura Dipietro와 Robin Purshouse 영국 리버풀 대학 컴퓨터 과학과 이탈리아 Scuola Superiore SantAnna 이탈리아 Sheffield University of Automatic Control and Systems Engineering 연구, 시장 거래 룰베이스는 유전 프로그래밍 GP를 사용하여 최적화됩니다. 룰베이스는 간단한 재구성 기술 지표 간 연계성을 확보하고, 매도 신호를 생성하고, 단기적으로 판매하고, 비 활동 상태로 유지한다. 이 방법론은 Standard Poors 복합 지수 1990 년 2 월 1 일부터 2001 년 10 월 18 일까지의 예측에 적용된다. 두 가지 잠재적 인 시장 시스템은 룰과 노드가 거의없고 시스템이 더 복잡하다. 결과는 벤치 마크 매매 전략과 비교된다. 이 벤치 마크를 지속적으로 능가하는 트레이딩 시스템도 발견되지 않았다. 더 복잡한 룰베이스는 이해하기 어렵다는 점 외에도 보다 단순한 룰베이스는 변화하는 시장 상황에보다 강력하지만 높은 프로 t - 메이킹 기회를 활용할 수는 없음 사용 가능한 룰베이스 빌딩 블록의 다양성과 다양한 교육 데이터를 증가시킴으로써 후속 시스템이 다음과 같은 시스템을 능가 할 것으로 예상됩니다. 벤치 마크 전략 1. 서론이 논문은 진화 알고리즘 EAs를 이용한 시장 거래 시스템 개발에 관한 연구를 제시한다. 연구의 목표는 간단하고 분석하기 쉬운 룰베이스를 개발하는 동시에 벤치 마크 매수 전략을 능가하는 것입니다. 결과 방법론이 표준 Poors 복합 지수에 대한 규칙 생성에 적용됩니다. 주식 시장 예측에 대한 간단한 배경은 다음과 같습니다. 3 절에서는 제안 된 기술의 개요를 기술 지표 및 규칙베이스 기능의 선택에 대해 논의한다. 4 절에서는 특히 관심을 기울이는 GP 기술 구현 세부 사항을 설명한다 기능의 선택 5 장에서는 표준 Poors 공유 지수의 지난 수십 년간 종가에 적용한 새로운 방법론의 유효성을 평가합니다. 확인 된 가장 많이 사용되는 테이블 규칙베이스는 테스트 데이터 세트에서 유효하며 조사 대상입니다. 특히 높고 낮은 성능에 해당하는 색인 ​​영역이 분석됩니다 배경 2 1 주식의 예측 주식 시장 행동의 예측은 매우 어려운 과제이다. 8 시장은 시시각각 변화가 심하고 매우 휘발성 인 과정으로 대부분 무작위 적으로 유사하다. 도보로 간행 된 수사는 대부분 성공하지 못했고 단순한 매수 전략에 비해 초과 수익률을 내지 못했습니다 실제로 효과적인 시장 가설로 알려진 논란의 여지가있는 투자 이론은 시장을 이길 수 없다고 말합니다 주식 시장 예측 분석 일반적으로 기본 또는 기술적으로 분류 될 수있다. 전 접근 방식은 시장 행동의 원인을 고려하는 반면, 후자는 효과를 연구한다. 따라서 기술적 분석은 수량 적 시장 데이터에만 기반을 두는 반면, 근본적 분석은 시장 상황과 관련된 데이터를 포함하고, 시간, 회사 전망 등등 8 기술적 인 분석은 무역 pr의 사이에서 큰 따르를 끌었습니다 그러나 이론가들에 의해 과거에 비평을 받았다. 예를 들어, 문헌에서 최근의 연구가 기술적 접근법에 대한 약간의 지원을 제공했음을 주목해야한다 .3이 논문에서 개발 된 기술은 기술적 분석 그러나 기본적인 데이터 유형을 충족시키기 위해 쉽게 확장 될 수 있습니다. 기술 주식 분석은 3 가지 기본 원칙 11, 즉 1을 기반으로합니다. 시장 행동은 모든 것을 할인합니다 2 가격이 추세로 이동합니다 3 역사가 반복됩니다 이러한 교리가 참이라고 가정하면 시장 행동을 예측하는 규칙을 개발할 수 있어야합니다 기술적 분석은 종종 현재 및 과거 가격 데이터의 조합으로 형성된 지표 인 기술 지표를 포함합니다. 인기 지표에는 이동 평균, 브레이크 아웃 시스템 및 발진기가 포함됩니다. 다양한 금융 시장을 예측하기위한 많은 시도가있어왔다. 특히 퍼지 시스템 9, 특히 인공 신경망 ANN 방법론과 같은 인공 지능 기법에 대한 일련의 접근법을 사용한다. 그러나 ANNs 및 다른 대부분의 블랙 박스 기술의 주된 결점은 다음을 해석하는 데있어 엄청난 차이가있다. 결과 기술적 인 지표와 주식 시장의 상호 작용의 본질에 대한 통찰력을 제공하지 않는다. 따라서 시간적으로 정확한 예측을 제공하는 것 외에도 시장 프로세스에 대한 이해를 용이하게하는 방법론을 개발할 필요가있다. 진화 컴퓨팅을위한 잠재력 최근 Allen과 Karjalainen 2는 Neely and Weller 12가 적용된 동안 표준 Poors 복합 지수에 대한 거래 규칙을 도출하기 위해 유전 알고리즘 GA를 사용한 거래 시스템의 잠재적 검색 및 최적화 엔진으로 제안되었습니다. GP 접근 최근 작업 ONeill 등 13은 문법 기반의 기법을 채택했다. 현재의 저작은 다소 초기 단계이다. 특히 이러한 연구에서 후보 솔루션은 각각 하나의 규칙만으로 구성되었다. 진화 컴퓨팅 프레임 워크의 완전한 이점을 얻기 위해서는 더 많은 연구가 필요하다 2 3 연구 배경이 백서에서는 기술 주식 분석 규칙베이스 단 하나의 규칙에 반대하여 GP를 사용하여 매수, 매도 및 매도 거래의 신호를하지 않는다. 모든 투자는 13에 설명 된 접근법에 따라 10 일의 xed 기간 후에 종료된다. 거래 룰이 시장 내외부에있는 지역을 식별하는 다른 GP 방식 작업의 핵심 측면은 룰베이스를 쉽게 이해할 수 있도록 시스템을 설계한다는 것입니다. 추가 이점은 규칙을 주기적으로 조정할 수 있다는 것입니다 변화하는 시장 역학 관계에서 관련성을 높이십시오 .3 The Trading System 3 1 GP 검색 엔진 GP 기능 세트 및 용어의 선택과 관련하여 최소의 접근법이 취해졌습니다 inal set이 작업의 핵심 목표는 쉽게 이해할 수 있고 논리적 인 구조를 갖는 규칙을 얻는 것입니다. 따라서 후보 솔루션 당 규칙의 수는 기능적 세트에서 사용 가능한 연산자와 사용 가능한 표시기의 범위를 갖기 때문에 상당히 제한되었습니다 가능한 룰베이스 구성의 검색 공간은 여전히 ​​상당합니다 후보 솔루션의 거래 규칙에있는 표현식은 원시 인덱스 데이터 자체가 아닌 재무 지표의 출력에서 ​​작동합니다. 진화론 적 프로세스는 사용할 지표를 선택합니다. 어떻게 이들을 결합하여 규칙을 형성해야하는지, 몇 가지 규칙으로 구성된 후보 거래 시스템의 집합이 전개된다. 3 2 금융 기술 지표 선택이 백서는 가장 근본적이고 다재다능하며 대중적인 금융 지표 중 하나 인 이동 평균 MA MA 기술 지표는 특정 데이터 세그먼트에 대해 평균을 취합니다. 세그먼트는 t와 관련하여 정의됩니다 그는 현재 일입니다. 그러므로 연산자는 시계열의 움직이는 창에서 작동합니다. 일반적인 접근법은 지난 10 일 간의 산술 평균을 취하는 것입니다. 많은 변형이 존재하지만, MA는 데이터 MA는 추세가 시작된 후에 식별되는 시장을 따릅니다. MA는 시장의 추세 기간에서 가장 잘 작동합니다. 옆으로 움직이는 기간에는 MA가 제대로 수행되지 않는 것으로 나타났습니다. 발진기와 같은 기타 재무 지표는 다음과 같아야합니다. 그러나 실제로 어떤 유형의 발진기는 MA 빌딩 블록으로 구성 될 수 있습니다. 이동 평균의 길이는 지표로서의 성능에 결정적으로 영향을 미칩니다. 11 평균이 짧을수록 경향을 더 빠르게 식별하지만 허위 신호를 제공 할 위험이 더 큽니다 트렌드에 대한 민감성과 소음에 대한 민감성 사이에는 트레이드 오프가 존재합니다. 따라서 대부분의 트레이더는 MA를 조합하여 거래 신호를 도출합니다. GP는 사전 정의 된 최대 한도 인 30 일 내에 사용할 평균 길이를 선택하고 여러 MA를 결합 및 해석합니다. MA의 길이를 선택하는 것 외에도 GP는 MA 범위 내에서 평균을 선택할 자유가 있습니다. 따라서 과거의 데이터에 대한 미리 정의 된 창 따라서이 접근법에서 MA는 현재 마감 가격에 고정되어 있지 않습니다. 이는 추가적인 수준의 유연성을 제공합니다. 표준 고정 방법은 전체 검색 공간의 하위 집합으로 표현됩니다. 각 후보 거래 시스템은 여러 규칙들, GP가 하나의 시스템 내 다양한 ​​시장 조건에 대한 MA의 좋은 조합을 식별하고 지원할 수있는 범위가있다. 시스템이 단일 규칙만으로 기술된다면, 이 규칙은 실질적으로 다른 선형화 된 가중되고 지수 적으로 평활화 된 MA가 제안되고 조사 된 것처럼 평균의 방법으로 산술 평균에 의존하지 않는 시장 조건이 존재한다. 문법 11 이러한 변형은 현재 파일럿 연구의 범위를 벗어납니다. 3 3 규칙베이스 기능 각 후보 시스템은 사전 정의되고 일정한 규칙 수로 구성되지만이 전략은 다양 할 수 있습니다. 각 규칙은 IF THEN antecedent는 후자이고 then은 후자이다. 전제는 논리적 연산자에 의해 순수하게 정의 된 함수를 가진 트리의 형태를 취한다. 터미널 집합은 MA 구조의 라이브러리이다. 각각의 MA 구조는 제한된 과거 영역에 정의 될 수있다 데이터이 조사에서 두 가지 다른 터미널이 사용되었습니다. 즉, C C. MA는 이전 섹션에서 정의 된 단순 이동 평균입니다. 매개 변수는 주가를 나타내는 값을 반환합니다. 과거 데이터에 대한 인덱스를 나타냅니다. 과거의 MA 일이 기록됩니다. 결과의 터미널 세트는 의미 구매 사들과 함께 신호를 보내고, 짧게 팔고, 시장 밖에서 각각 남아 있습니다. 규칙베이스가 과거 데이터의 기간에 적용될 때, 각각의 선행사는 출력을 생산할 것입니다. whi ch는 1 또는 0 일 수 있습니다. 값이 1이면 해당하는 consequent. is가 후보 결정으로 제안됩니다. 모든 후보가 동일하면 규칙베이스 결정이되며, 그렇지 않으면 DO NOTTHING이 선택됩니다. 시스템이 결정되지 않은 상태이므로 선택하지 마십시오. .4 방법론 4 1 문제 영역이 연구는 1990 년 2 월 1 일부터 2001 년 10 월 18 일까지의 기간 동안 표준 Poors 500 지수의 마감 가격의 시계열을 고려합니다. 그림 1 참조 자료의 사전 처리가 수행되지 않았습니다. 1990 년 2 월 1 일부터 1993 년 8 월 28 일까지 13 회의 교육에서 채택 된 접근 방식에 따라 데이터가 별개의 교육 및 테스트 세트로 분리되었다. 1997 년 10 월 27 일부터 1997 년 10 월 12 일까지 1997 년 10 월 18 일에서 10 월 18 일까지 -2001.Fig 1 표준 및 Poors 500 지수는 1990 년 2 월 1 일부터 2001 년 10 월 18 일까지의 기간 동안 나타납니다. 트레이딩 시스템의 인구는 트레이닝 세트에서 추론됩니다. 이 프로세스의 결과 인 후보 모델은 이후 추가로 검증됩니다 과부하 확인을위한 데이터 세트 데이터 세트의 각 결정 포인트에 대해 rul ebase는 원시 데이터를 입력으로 가져와 BUY, SELL 또는 DO NOTTHING 거래 신호를 반환합니다. BUY 및 SELL 전략에 대해 10 일의 일정한 마감 기간이이 작업에 채택됩니다. BUY 또는 SELL 신호에 해당하는 투자 규모가 가정됩니다 1,000 임의의 상수로 각 거래에 의해 만들어진 프로트는 거래 비용과 미끄러짐을 고려하여 조정된다. 거래 비용은 0 2로 정의되고 미끄러짐은 0으로 설정된다. 13 13 개별 투기자에 대한 거래 비용은 여기에 가정 된 것보다 다소 높다. 미끄러짐은 거래 중 발생하는 이익에 악영향을 미칠 수있는 다른 요인들에 대한 포착이다. 예를 들어, 무역의 집행은 지연 될 수 있으며, 특히 그렇지 않을 수도있다. 종가 종가로 거래를 시작할 수 있음 시스템에 대한 총 총액은 조정 된 모든 거래 프로트의 합계이며, 커밋되지 않은 펀드에 대해 생성 된 무위험 수익률과 DO NOTHING 신호가 주어진다 그러나이 프로는 후보 솔루션의 적합성으로 사용되지 않는다. 이것은 다음 하위 섹션 4에서 논의된다. 2 휘트니스 기능 GP 검색 엔진은 현재 모집단 내의 각 후보 솔루션의 성능에 대한 지식을 순서대로 요구한다 지시 된 확률 적 탐색을 수행하는 것이 연구 영역에서 제안 된 태도 함수는 두 가지 기준 및 관련 위험을 고려하는 경향이있다. 이 후자의 기간은 중요하지만 투자자의 심리에 크게 의존한다. 따라서이 연구에서 생략된다. 리스크에 관계없이 순전히 프로텍트로 평가 투자자의 선호도가 알려지지 않은 경우 다중 객관적 유전 프로그래밍 MOGP 기법을 사용하여 파레토 최적 거래 시스템의 표현을 생성 할 수있다. 14 본 연구에서 활용 된 기능 모든 조정 된 거래 프로 세스의 합계 일뿐입니다. DO NOTHING은 무위험 이자율보다 오히려 영 턴, 활동적인 시스템의 진화를 촉진하기 위해 많은 해결책들이 부정적인 태도에 대응할 것이기 때문에이 접근법은 DO NOTHING 신호의 상대적으로 긍정적 인 효과를 어느 정도 약화시켜야한다. 이 접근법은 어떤 사람들은 무의미한 것으로 간주 될 수 있지만, - 높은 보상 시스템이 이중 테스트 세트에 노출 될 가능성이 있음 4 3 구현 세부 사항 초기화 초기 인구의 각 후보 솔루션에 대해 미리 정의 된 수의 규칙이 작성됩니다. 각 선행 트리는 사전 정의 된 최대 값 내로 제한됩니다 노드 수 반복 방지 터미널 반경 전략을 사용하여 트리가 하향식으로 구축됩니다. 4 각 결과는 터너먼트 크기가 13 인 터미널 세트 선택 토너먼트 선택을 통해 회전하여 생성됩니다. 이 작업에 사용됨 선택된 개인은 새로운 후보 솔루션을 생성하기 위해 아래에 설명 된 유전 연산자를 받게된다. 유전 연산자 모두 o perations는 전례 나무에만 작용합니다. 단일 포인트 바이너리 크로스 오버는 솔루션 쌍당 확률 0 7로 구현되었습니다. 크로스 오버 결과가 유효한지 확인하기위한 검사입니다. 이전 트리의 분기를 다시 초기화하는 돌연변이 연산자도 구현되었습니다 솔루션 노드 당 0 01 결과이 초기 조사에서는 여기에 설명 된 방법론을 사용하여 개발 된 두 거래 시스템의 성과를 벤치 마크 구매 및 보유 전략의 성과와 비교했습니다. 복잡한 시스템으로 표시된 첫 거래 시스템은 최대 7 개 노드의 전제를 가진 9 개 규칙의 규칙베이스 크기 제한으로 인해이 규칙베이스를 여기에 제시 할 수없고 분석하기가 복잡합니다. 단순 시스템으로 알려진 두 번째 거래 시스템에는 3 개의 규칙 만있는 규칙베이스가 있습니다. 이 시스템의 분석은 다소 다루기 쉽습니다. 1,000의 투자가 각 결정과 관련되어 있습니다. 모든 거래 규칙베이스에 의해 유발 된 이온은 10 일의 고정 된 기간 후에 폐쇄됩니다. 따라서 한 번에 최대 투자는 10,000입니다. DO NOTHING으로 결정되면 무위험 이자율 0 14, 평균 10 일에이자가 발생합니다 미국 연방 기금 (Federal Funds)의 과거 데이터에서 파생 된 이자율 매수 및 유지 전략에 따라 10,000의 전체 투자는 기 초에 이루어지며 기말에 마감됩니다. 두 시스템에 대한 결과와 함께 구매 및 보류 전략은 표 1에 제시되어 있습니다. 전략에 의해 생성 된 총 프로는 교육, 검증 및 테스트 데이터 세그먼트에서 성능으로 분해됩니다. 각 시스템의 성능이 전체에 걸쳐 어떻게 달라 졌는지를 보여주는 그래픽 결과. 거래 기간 복잡한 시스템 단순한 시스템 구매 및 유지 보수 교육 4046 3274 4109 검증 1948 2219 10533 테스트 1112 1588 1240 합계 7106 7081 15882 표 1 복잡한 시스템 i 그림 2의 간단한 시스템과 진화 된 거래 시스템 중 어느 것도 일관되게 벤치 마크 전략보다 성과가 없다는 것은 분명하다. 보다 복잡한 룰베이스는 훈련 데이터에 대한 실질적인 이익을 창출 할 수 있으며, 보류하지만 이는 유효성 검증 및 테스팅 데이터 세트의 성능 저하와 관련됩니다. 이는 과다한 징후입니다. 위에 표시된 복잡한 시스템은 교육 및 유효성 검증 데이터 세트 전반에 걸친 균형 솔루션을 나타냅니다. 단순한 시스템은 복잡한 시스템과 일치 할 수 없습니다 훈련 데이터에 대한 변화는 있지만 변화하는 시장 상황에 훨씬 더 견고 함 단순한 시스템은 테스트 세트에 대한 구매 및 보류 전략보다 우위에 있음 거래 시스템은 아래의 검증 세트 조건에 포함 된 주요 강세 기간을 자본화 할 수 없습니다 매수 및 유지 전략이 데이터 세트 전반에 걸친 거래 시스템의 가장 많은 혼합 된 실적이 될 수 있습니다. 그림 2 성능 dyn 복잡한 시스템의 활동 및 비활성 프로 젝트에 대한 amics는 각각 구매 및 무효 작업에서 발생합니다. 그림 3 간단한 시스템의 성능 다이내믹. 교육 데이터의 불충분 한 시장 기능으로부터 유효성 검사 데이터 및 주요 곰 같은 지역의 강세 기간 의 테스트 데이터는 교육 데이터에서 볼 수 없습니다. GP 최적화 프로세스는보다 풍부하고 대표적인 다양한 교육 자료 또는 규칙 기반 빌딩 블록을 필요로 할 수 있습니다. 이는 더 많은 조사가 필요합니다. 결과에 대한 완전한 평가를 수행하려면, 매매 전략의 시장 리스크 프로는 또한 고려되어야한다. 매수 및 유지 전략은 투자 기간 동안 10,000의 고정 된 투자를하기 때문에 잃을 수있는 최대 투자는 10,000이다. 일일 평균 투자는 이 연구에서 개발 된 거래 시스템은 단기 매도가 결코 지분보다 큰 손실을 가져 오지 않는다고 가정하면 easure of risk for the proposed systems These results are shown in Table 2 The average daily investments for the Data set Complex system Simple system Training 2351 2134 Validation 1580 1680 Testing 2755 2208 Table 2 Average daily investment of trading systems. systems do not indicate any excess risk over the benchmark strategy.6 Conclusions and Future Work A GP-optimised rule-based trading system has been presented in this paper The aims of this work have been two-fold 1 to develop an effective system that is able to outperform a benchmark strategy with 2 a high degree of simplicity and transparency Initial results indicate the importance of the rulebase complexity issue A degree of complexity is required in order to generate excess returns, whilst extravagant complexity will lead to over tting A balance must be sought, which also embraces the requirement for transparency This study has considered only a single technical indicator, the MA As stated earlier, this indicator has known str engths and weaknesses in its prediction capabilities Also, only the simplest form of MA was considered here Future extensions will seek to make other technical indicators available, such that the rulebase can utilise complementary indicators if this is deemed desirable The library of possible indicators can be increased without bounds, given that the rulebase complexity remains unchanged, so long as the combination of these indicators remains tractable Indeed, increasing the choice of indicators may help to prevent rulebase bloat The structure of the rulebase used in this study is somewhat restrictive Extensions to the rulebase could be developed to provide extra exibility whilst maintaining tractability Fuzzi cation of the rulebase could be one such improvement, where the rst step would be to replace the crisp equality relation within the MA terminals by fuzzy counterparts The application of the methodology to other market sources will form an interesting next step It will be possible to see if the conclusions derived from the Standard Poors 500 share index concerning the methodology remain valid across other nancial sectors Furthermore, the inclusion of multiple market sources in the prediction of a single index may prove rewarding A promising system has been yielded through the use of highly limited technical indicators From this foundation, it is hoped that simple enhancements will produce a system capable of consistent success over benchmark strategies. Acknowledgments This paper is the rst product of an international collaboration that was initiated at the EvoNet Summer School 2001 held between 27-Aug and 01-Sep in Thessaloniki, Greece The authors would like to express their thanks to everyone involved in the summer school, with special thanks to Conor Ryan who set the original problem from which this work evolved For the opportunity to attend the school, the authors would like to thank the Dept of Computer Science at the University of Liverpool and Dr R C Pato n C Setzkorn Scuola Superiore S Anna of Pisa, Prof P Dario, and Prof A M Sabatini L Dipietro Prof P J Fleming R Purshouse. 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