Diferentes modos de construção

Por favor, verifique também o artigo Como a StrategyQuant funciona para entender como ele gera as estratégias.

Há dois tipos de modo de construção a escolher:

Geração aleatória

Neste modo StrategyQuant gera e testa continuamente novas estratégias aleatórias, uma após a outra, até que seja interrompida.
Os melhores candidatos (baseados em critérios pré-definidos) são armazenados no Databank para que você possa analisá-los mais tarde.

Prós:

• mais rápido e mais simples do que a evolução genética
• pode funcionar até ser parado, então se você o deixar funcionar por alguns dias pode gerar e avaliar milhões de estratégias
• menos propensa a sobreajustes, a estratégia não é mais otimizada ou melhorada

Contras:

• uma vez gerada, a estratégia não é mais desenvolvida ou otimizada - mas você pode sempre usá-la em uma população inicial para a próxima construção baseada na evolução genética

Evolução genética

EstratégiaQuant primeiro gera a população inicial de candidatos aleatórios (usando o modo Geração Aleatória) e depois usa o processo de evolução genética para evoluir a população e produzir melhores e melhores candidatos a cada geração.

O processo termina quando se atinge um número predefinido de gerações ou quando não há mais melhorias.

Prós:

• em teoria, deve levar a estratégias melhores do que a geração aleatória inicial
• isto significa que as já boas estratégias da primeira geração podem ser ainda melhoradas
• a busca de estratégias lucrativas nos trilhões de combinações possíveis pode ser mais eficaz com o poder da evolução genética

Contras:

• a evolução pode ser mais lenta
• às vezes a evolução pode levar a um beco sem saída, portanto a geração deve ser vigiada
• o grupo de estratégias geradas é limitado pelo tamanho da população
• mais propenso ao excesso de equipamento, é basicamente um processo de otimização

Projetos personalizados

Os projetos personalizados não são exatamente outro tipo de construção, mas é bom mencioná-los aqui porque eles permitem criar fluxos de trabalho de tarefas de múltiplos pólos - por exemplo, você pode executar várias construções aleatórias uma após a outra, ou usar a geração aleatória, depois dobrada pela evolução genética que usará as estratégias da geração aleatória como sua população inicial.

Verifique Introdução a projetos personalizados para mais informações.