Abordagem para criar estratégias genéticas

Hi,

Gostava de fazer algo para além da população geral de usuários em termos da melhor maneira de criar estratégias genéticas. Eu estaria interessado em saber se os usuários experientes e bem sucedidos concordam com a forma como eu vejo isso ou como posso melhorar minha abordagem.

Meu objetivo final é criar estratégias em diferentes pares de moedas que (i) passem nos testes de classificação e (ii) passem nos testes de robustez e (iii) combinem essas diferentes estratégias em uma abordagem de portfólio.

Entendo que primeiro precisamos de uma população inicial, que você pode criar e carregar na tabulação inicial da população. A partir daí, execute o algoritmo de evolução genética e espere que o frenesi de criação ocorra. A população inicial precisa ser uma população forte, você concorda? Tão forte quanto possível para que os descendentes nascidos na aba de resultados sejam bons exemplares. Então, como podemos ter uma população inicial forte?

Abordagem 1 - Identificar uma série de opções de classificação central que devem ser aplicadas a cada exemplar (por exemplo, lucro líquido>0; SQN>4; Estabilidade>0,6) e então adicionar um requisito de classificação adicional (ganho/perda; DD; Lucro Mensal etc.) para cada conjunto de 500. Uma vez criados os 500, pegue o top 10% da classificação de cada conjunto e acrescente à população. Uma vez que você tenha uma população inicial de 500 ou 1000, use-a como população inicial e pegue o top 10% a cada 1.000 espécimes. Refine para baixo. Os números são aproximados e sua metodologia me interessa, realmente.

Esta é uma maneira confusa de fazê-lo ou existe uma maneira de obter o 10% automaticamente?

Além disso, devemos aplicar testes de robustez para a população inicial; isto fará com que seja mais provável que os resultados finais também sejam aprovados nos testes de robustez?

Percebo que provavelmente não há uma maneira "correta" de abordar o assunto e há alguma tentativa e erro, adoraria ouvir como outras pessoas abordam isso.

Obrigado,

Mateus

Olá Não sou um expert..... mas sou um trader há mais de 25 anos W.D.GANN , ELLIOT e eu usamos filtros digitais para limpar os dados como uma abordagem.... se o trader soubesse definitivamente quais são os parâmetros a considerar para ter uma estratégia vencedora ao longo do tempo... seria o santo gral.... mas eu vi que a estabilidade P/F rett/DD... etc... etc.... não são suficientes para ter quase certeza... então filtrar demais a população inicial você corre o risco de ter tantas estratégias idênticas
porque a GA trabalha nas baixas e "quando encontra uma boa população continua" que fazendo tantas estratégias quase iguais... minha opinião não é filtrar muito a população inicial, mas usar um grande número de pessoas.... repito, é minha observação
obrigado Gianfranco

não estou usando a população inicial, nem nenhum filtro para a população inicial

começo meu edifício genético com uma população inicial aleatória sem qualquer filtragem...acho que a própria genética está aqui para que eu faça este trabalho

Obrigado, isso é realmente útil.

Só mais uma coisa sobre a qual não tenho certeza, ao usar a abordagem genética ... Você está colocando qualquer coisa na tabulação inicial da população, ou está apenas rodando o algoritmo e fazendo o programa preencher a tabulação de resultados diretamente?

Abraço,

Mateus

Quando você ativa "Usar estratégias do banco de dados de população inicial..." e não carrega nenhuma estratégia, o SQX as gerará aleatoriamente, de modo que não adianta ter isso ligado enquanto você não pré-carregar nenhuma estratégia

Obrigado, Tomas - isso é útil.

Estou quase completo com 5.000 estratégias aleatórias para começar, filtradas com alguns critérios básicos, depois as testarei quanto à robustez da moeda cruzada e usarei as da população inicial para mais opções genéticas. Deve ser interessante!