优化Expert Advisor II(第1部分):了解遗传算法的真实操作

| 发表于 2020-9-25 14:02:16 | 显示全部楼层 |复制链接
Hoy, discutiremos el funcionamiento del algoritmo genético y su comprensión para usarlo de la mejor manera.

Para los operadores minoristas, Metatrader ha sido y seguirá siendo una revolución porque permite el uso de estrategias automatizadas llamadas "Asesores Expertos", que han sido certificados contra datos históricos y lo más importante optimizados.

En la ingeniería de optimización (como muchos otros ingenieros mecánicos, comunes en la industria automotriz), los algoritmos genéticos son uno de los algoritmos más utilizados. Sin embargo, no es la mejor opción, te explicaré por qué.

Encuentra lo mejor

Primero, debemos imaginar nuestra superficie paramétrica o paramétrica como una serie de valles, colinas y estanques en 3D y, a veces, 12D. Como nuestra imaginación solo puede alcanzar tres dimensiones, imaginaremos valles, montañas y lagunas en tres dimensiones.

Suponga que nuestro eje Z es pura ganancia, y el eje X y el eje Y son dos parámetros de entrada externos del sistema automático. Ambos se pueden parametrizar. Cuando empiece a caminar a lo largo del eje X y el eje Z, comenzará a subir la colina y bajar al valle, si desafortunadamente salto a la laguna. Algunos son profundos. :)

Supongamos que empiezo desde el sur, y mi mejor ubicación, el Monte Everest :) está completamente al norte. El algoritmo de optimización no es más que una rutina matemática que puede tomar el mejor camino y finalmente llegar al Monte Everest. Sin embargo, frente al Everest, tendré otro Annapurna de 8000, pero no tan bueno como el Everest. De camino, puedo tener Montblanc, un poco antes que Monte Perdido en los Pirineos. Todos estos son máximos, pero no máximos. El más grande y siempre será el Monte Everest. No importa lo que hagas. No hay otro valor máximo.

Como optimizador, mi objetivo es llegar al Everest en todos los planos de parámetros (es decir, en todas las combinaciones posibles de ejes X y Z). En otras palabras, estoy buscando el mejor beneficio neto, el beneficio neto, la reducción más baja, el mejor factor de beneficio, el menor número de transacciones, la reducción más corta y más corta en la duración (meses) y la mayor estabilidad. A lo largo de los años, tiene el mejor registro de transacciones, el registro más corto o el registro de pérdidas más corto y controlable, el mejor registro de varios meses, el mejor acoplamiento con el mercado actual, etc. En resumen, tengo que hacer muchas compensaciones en diferentes dimensiones de parámetros. En algún momento, tendré que sacrificar las ganancias para mantener la coherencia, o sacrificar DrawDown para reducir la frecuencia operativa, o sacrificar rachas peores a cambio de DrawDowns que duran meses.

En mi analogía, el pico o pico es el mejor valor para el eje Z, y estoy buscando un valor. El valle es una mala combinación de parámetros, y la laguna está por debajo del nivel del agua, es decir, la combinación de parámetros me hace perder.

Algoritmo genético

Bueno, ahora usaremos otra metáfora. ¡Supongamos que somos el primer organismo unicelular de la tierra! :) Y somos únicos. Estamos divididos en dos, una celda hija se coloca en el Mar Rojo (salada) y la otra se coloca en Baikal (muy dulce). La celulitis del Mar Rojo murió. : (El del lago Baikal se divide en dos partes, una se coloca en el lago Titicaca y luego continúa a través del lago Baikal. El del lago Baikal encuentra granos de aceite y muere. Una se divide en dos. Algoritmo, es un sistema de subdivisión, muerte y continuación por el camino del éxito en el proceso de imitar con éxito la genética, por lo que se le llama así: algoritmo genético. ...

Comenzamos desde el sur, obviamente no sabíamos que el Monte Everest estaba a 180 grados al norte de nosotros, solo podíamos ver todo lo que estaba cerca. El punto de partida de nuestro algoritmo genético es 45 grados al este y 45 grados al oeste. Un hombre del Este entró en un lago profundo y murió, y esta generación fue interrumpida. La parte occidental es de escalada empinada, y todavía es muy feliz ahora, por lo que puede ser el Monte Everest para fomentar la escalada. Se divide en noroeste y noreste. El del noreste te lleva a otro lago. muerte. : (La región noroeste está subdividida. Un área continúa aumentando y la otra baja ligeramente. ¿Qué sucedió? Puedo encontrar la mejor, pero no necesariamente la mejor.

Pero ... pero ... ¡hay una solución! Afortunadamente, dado que hay tantas generaciones genéticas, se debe hacer algo bueno. :)

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