Objetivos incorporados al módulo genético

Me interesan todos los comentarios, incluso los más críticos.....

 

Consideremos el método genético, .  

Comienza "sembrando", es decir, creando un conjunto aleatorio de estrategias iniciales. En la configuración veo la opción de establecer los objetivos: Configuración>Opciones genéticas > > Condiciones iniciales de la población. Tengo el ambicioso plan de crear una estrategia que se aproxime a las tendencias de los datos diarios. Por lo tanto, me preocupa menos, por ejemplo, un parámetro win% bajo, y más una relación win to loss más alta. También busco una expectativa decente (nada del otro mundo, es sólo una semilla). Al mismo tiempo, no quiero en esa población inicial ningún rendimiento negativo en la parte de los datos fuera de muestra. Considero que estas restricciones son razonables.  

Al iniciarse, el programa intenta construir la población inicial. Sin embargo, si tarda más de un número predeterminado de iteraciones en hacerlo, el programa se detiene y muestra un mensaje de error: "no se pueden generar candidatos iniciales válidos". "  

Hasta ahora he determinado que el número de restricciones y no su valor desempeña un papel fundamental en la "siembra" de la población inicial.  

¿Por qué son importantes las restricciones? La "semilla" mala tendrá una fuerte tendencia a converger hacia estrategias igualmente malas. Esta es mi experiencia hasta ahora. después de usar el programa durante varios meses.

Por ensayo y error, jugando tanto con el número de objetivos como con sus valores, conseguí forzar al programa a crear unas cuantas estrategias aleatorias que parecían decentes . Intenté "cosecharlas", es decir, guardarlas y reunir un número decente de ellas para iniciar la evolución, pero no creo que sea posible.  

 

La semilla inicial para el módulo genético parece relé en el motor al azar. ¿Por qué no puede durar más tiempo, el necesario para poblar la "semilla"? 

Alternativamente, ¿por qué no puedo "cosechar" varias estrategias de diferentes intentos de siembra y desplegarlas para su "evolución"? 

 

 

Tú puedes.
Hacer al azar de digamos 1000 o un millón (almacenarlos en el banco) poner reglas que todas estas estrategias deben tener es y oos netprofit > 0
Con porcentaje de victorias bla bla.
Detener la generación aleatoria cuando esté satisfecho .

Ahora ve con la genética (antes de eso guarda las estrategias aleatorias sólo como un lado seguro).
Vaya a la configuración genética y elija genética del banco .
Eso es.

Entendido, gracias.

Ok, pero el algo genético debe tratar de converger a los objetivos construidos. No lo hace. Cuando el número de objetivos construidos es >2 el programa falla al crear la semilla en modo genético. Por lo que entiendo, la semilla debe ser aleatoria y el algo debe converger a los objetivos. Si entiendo los objetivos, es decir, sé qué tipo de propiedades espero de lo construido, el programa debería ser capaz de ayudarme. Ahora bien, dado que la generación inicial es aleatoria, la "evolución" puede fallar, y no pasa nada, puedo volver a intentarlo. Desgraciadamente no ocurre así.  

La alternativa (generación aleatoria con restricciones) está condenada al fracaso desde el punto de vista matemático. 

random no te fallara , muchos aqui usan solo random . las teorias son solo teorias .

si desea generar smth que u sentir el trabajo mejor que usted puede hacer lo siguiente . 

crear estrategia en sq3 digamos 

 

comprar si rsi > 60

vender si < 40

 

poner sl y tp basado en atr o fijo .

 

ahora ve a mejorar la sección de estrategia y pon (añadir a la primera regla y la segunda) tendrás genética con el espíritu de estrategia que u buscando