Forex- พันธุกรรม ขั้นตอนวิธี

Forex- พันธุกรรม ขั้นตอนวิธี

Forex   เศรษฐี ชั้น
Binary   ตัวเลือก - สัญญาณ ในชีวิตประจำวัน
An- ปรับตัว - ชี้แจง - ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ ควบคุม แผนภูมิ สำหรับ การตรวจสอบ กระบวนการ แปรปรวน


Bollinger วง - MTF Forex- การซื้อขาย ในตลาด Binary ตัวเลือก อุตสาหกรรม Forex- เก็งกำไร - EA- ดาวน์โหลด FXCM -forex- ประวัติศาสตร์ ข้อมูล ดาวน์โหลด Forex- หลอกลวง - ความคิดเห็น

การใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมในการพยากรณ์สภาวะทางการเงิน Burton ได้เสนอแนะว่าในหนังสือของเขา A Random Walk Down Wall Street (1973) นั้นการจับลิงปาเป้าที่หน้าหนังสือพิมพ์สามารถเลือกผลงานที่จะทำเช่นเดียวกับที่ได้รับการคัดเลือกอย่างพิถีพิถัน ผู้เชี่ยวชาญ ในขณะที่วิวัฒนาการอาจทำให้มนุษย์ไม่ฉลาดมากขึ้นในการหยิบหุ้นทฤษฎี Charles Darwins มีผลค่อนข้างมากเมื่อใช้โดยตรงมากขึ้น อัลกอริธึมทางพันธุกรรม (GAs) เป็นวิธีการแก้ปัญหา (หรือ heuristics) ที่เลียนแบบกระบวนการวิวัฒนาการตามธรรมชาติ ซึ่งแตกต่างจากเครือข่ายประสาทเทียม (ANN) ที่ออกแบบมาเพื่อทำหน้าที่เหมือนเซลล์ประสาทในสมองอัลกอริทึมเหล่านี้ใช้แนวความคิดในการคัดเลือกโดยธรรมชาติเพื่อหาแนวทางแก้ไขปัญหาที่ดีที่สุด ดังนั้นจึงมักใช้ GAs เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อปรับพารามิเตอร์เพื่อลดหรือเพิ่มการวัดความคิดเห็นบางส่วนซึ่งจะสามารถใช้งานได้อย่างอิสระหรือในการสร้าง ANN ในตลาดการเงิน ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมมักใช้เพื่อหาค่าผสมของพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดในกฎการซื้อขายและสามารถสร้างเป็นโมเดล ANN ออกแบบมาเพื่อรับหุ้นและระบุธุรกิจการค้า งานวิจัยหลายชิ้นแสดงให้เห็นว่าวิธีการเหล่านี้สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิภาพรวมทั้งอัลกอริทึมทางพันธุกรรม (Genetic Algorithms: Genesis of Stock Evaluation (2004) โดยพระรามและการประยุกต์ใช้อัลกอริธึมทางพันธุกรรมในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำเหมืองข้อมูลในตลาดหลักทรัพย์ (2004) โดยหลินจือวังจาง (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ANN ดูที่เครือข่ายประสาทเทียม: การคาดการณ์ผลกำไร) วิธีการทำงานของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมถูกสร้างโดยใช้เวกเตอร์ทางคณิตศาสตร์ซึ่งเป็นปริมาณที่มีทิศทางและขนาด พารามิเตอร์สำหรับกฎการซื้อขายแต่ละตัวจะแสดงด้วยเวกเตอร์แบบหนึ่งมิติที่สามารถคิดได้ว่าเป็นโครโมโซมในแง่ทางพันธุกรรม ในขณะเดียวกันค่าที่ใช้ในแต่ละพารามิเตอร์อาจถูกคิดว่าเป็นยีนซึ่งถูกปรับเปลี่ยนโดยใช้การคัดเลือกโดยธรรมชาติ ตัวอย่างเช่นกฎการซื้อขายอาจเกี่ยวข้องกับการใช้พารามิเตอร์เช่น Moving Average Convergence-Divergence (MACD) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ (Exponential Moving Average - EMA) และ Stochastics ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมจะป้อนค่าลงในพารามิเตอร์เหล่านี้โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุด เมื่อเวลาผ่านไปจะมีการนำเสนอการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ และผู้ที่สร้างผลกระทบที่พึงปรารถนาจะถูกเก็บรักษาไว้สำหรับคนรุ่นต่อไป มีสามประเภทของการดำเนินงานทางพันธุกรรมที่สามารถทำได้: Crossovers แสดงการทำสำเนาและการไขว้ทางชีวภาพที่เห็นในชีววิทยาโดยเด็กจะมีลักษณะบางอย่างของผู้ปกครอง การกลายพันธุ์เป็นตัวแทนของการกลายพันธุ์ทางชีวภาพและใช้เพื่อรักษาความหลากหลายทางพันธุกรรมจากประชากรหนึ่งรุ่นต่อไปโดยการแนะนำการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ แบบสุ่ม การคัดเลือกเป็นขั้นตอนที่จีโนมแต่ละตัวได้รับการคัดเลือกจากประชากรสำหรับการเพาะพันธุ์ในภายหลัง (recombination หรือ crossover) สามตัวดำเนินการนี้จะใช้ในกระบวนการห้าขั้นตอน: เริ่มต้นประชากรแบบสุ่มโดยที่แต่ละโครโมโซมเป็น n-length โดย n เป็นจำนวนพารามิเตอร์ นั่นคือจำนวนพารามิเตอร์ที่สุ่มตั้งขึ้นโดยมีองค์ประกอบ n แต่ละรายการ เลือกโครโมโซมหรือพารามิเตอร์ที่เพิ่มผลที่พึงประสงค์ (สันนิษฐานว่ากำไรสุทธิ) ใช้ตัวดำเนินการผ่าเผยหรือครอสโอเวอร์กับพ่อแม่ที่เลือกและสร้างลูกหลาน รวมเอาลูกหลานและประชากรปัจจุบันเพื่อสร้างประชากรใหม่ด้วยตัวดำเนินการคัดเลือก ทำซ้ำขั้นตอนที่สองถึงสี่ เมื่อเวลาผ่านไปกระบวนการนี้จะส่งผลให้โครโมโซมที่ดีขึ้น (หรือพารามิเตอร์) เพื่อใช้ในกฎการซื้อขาย กระบวนการนี้จะสิ้นสุดลงเมื่อมีการพบเกณฑ์การหยุดซึ่งอาจรวมถึงเวลาทำงานการออกกำลังกายจำนวนรุ่นหรือเกณฑ์อื่น ๆ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ MACD อ่าน Trading the MACD Divergence) การใช้อัลกอริธึมทางพันธุกรรมในการซื้อขายขณะที่ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมถูกใช้โดยสถาบันการเงินในเชิงปริมาณ ผู้ค้ารายย่อยสามารถใช้พลังของอัลกอริทึมทางพันธุกรรมได้โดยไม่ใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูงโดยใช้ซอฟต์แวร์หลายชุดในตลาด โซลูชันเหล่านี้มีตั้งแต่แพคเกจซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อะโลนที่มุ่งสู่ตลาดการเงินไปยัง Microsoft Excel Add-ons ที่สามารถช่วยในการวิเคราะห์ได้มากยิ่งขึ้น เมื่อใช้แอพพลิเคชันเหล่านี้ผู้ค้าสามารถกำหนดชุดของพารามิเตอร์ที่เหมาะสมแล้วโดยใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมและชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ บางแอปพลิเคชันสามารถเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ที่ใช้และค่าสำหรับพวกเขาในขณะที่คนอื่น ๆ ส่วนใหญ่เน้นเพียงการเพิ่มประสิทธิภาพค่าสำหรับชุดของพารามิเตอร์ที่ระบุ (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่ได้รับจากโครงการเหล่านี้ดูที่ Power of Trades Program) เคล็ดลับและเคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพที่สำคัญการออกแบบระบบการซื้อขายรอบข้อมูลในอดีตมากกว่าการระบุพฤติกรรมที่ทำซ้ำได้ถือเป็นความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับผู้ค้าที่ใช้ ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม ระบบการซื้อขายที่ใช้ GA ควรได้รับการทดสอบไปข้างหน้าบนกระดาษก่อนใช้งานจริง การเลือกพารามิเตอร์เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการและผู้ค้าควรหาค่าพารามิเตอร์ที่สัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงในราคาของการรักษาความปลอดภัยที่กำหนด ตัวอย่างเช่นลองใช้ตัวชี้วัดที่แตกต่างกันและดูว่ามีความสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงตลาดที่สำคัญหรือไม่ ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเป็นวิธีที่ไม่ซ้ำกันในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยการควบคุมพลังของธรรมชาติ เมื่อใช้วิธีการเหล่านี้ในการทำนายราคาหลักทรัพย์ผู้ค้าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกฎการซื้อขายโดยระบุค่าที่ดีที่สุดที่จะใช้สำหรับแต่ละพารามิเตอร์เพื่อความปลอดภัยที่กำหนด อย่างไรก็ตามอัลกอริทึมเหล่านี้ไม่ใช่ Holy Grail และผู้ค้าควรระมัดระวังในการเลือกพารามิเตอร์ที่ถูกต้องและไม่พอดีกับเส้นโค้ง (อ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตลาดตรวจสอบฟังตลาดไม่เกร็ดความรู้ของมัน.) ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม SnowCron ในระบบการซื้อขาย FOREX โดยใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเพื่อสร้างกลยุทธ์ทางการค้าที่มีกำไร FOREX อัลกอริทึมทางพันธุกรรมในโครงข่ายประสาทเทียมซอฟท์แวร์เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการคำนวณทางพันธุกรรมโดยใช้ Forex trading ตัวอย่างนี้ใช้แนวคิดและแนวคิดของบทความก่อน ๆ ดังนั้นโปรดอ่านอัลกอริธึมพันธุกรรมเครือข่ายประสาทเทียมในระบบการซื้อขาย FOREX ก่อน แต่ก็ไม่จำเป็น เกี่ยวกับข้อความนี้ก่อนอื่นโปรดอ่านข้อจำกัดความรับผิดชอบ นี่คือตัวอย่างของการใช้ฟังก์ชันการทำงานของอัลกอริธึมทางพันธุกรรมของ Cortex Neural Networks Software ไม่ใช่ตัวอย่างของวิธีการทำกำไรจากการซื้อขาย ฉันไม่ใช่คุณครูของฉันและฉันไม่ควรเป็นผู้รับผิดชอบต่อความสูญเสียของคุณ Cortex Neural Networks Software มีเครือข่ายประสาทในนั้นและ FFBP ที่เรากล่าวถึงก่อนเป็นเพียงวิธีหนึ่งในการเลือกกลยุทธ์การซื้อขายแบบเทรด มันเป็นเทคนิคที่ดีมีประสิทธิภาพและเมื่อใช้อย่างถูกต้องมาก promicing อย่างไรก็ตามมีปัญหา - เพื่อสอนเครือข่ายประสาทเทียม เราจำเป็นต้องทราบผลลัพธ์ที่ต้องการ มันค่อนข้างง่ายที่จะทำเมื่อเราทำประมาณค่าเราเพียงแค่ใช้ค่าที่แท้จริงของฟังก์ชันเพราะเรารู้ว่ามันควรจะเป็น เมื่อเราทำโครงข่ายประสาทเทียม เราใช้เทคนิค (อธิบายไว้ในบทความก่อนหน้านี้) ในการสอนเครือข่ายประสาทเทียมเกี่ยวกับประวัติศาสตร์อีกครั้งหนึ่งถ้าเราคาดการณ์ว่าเป็นอัตราแลกเปลี่ยนที่เรารู้ (ในระหว่างการฝึกอบรม) ว่าทำนายถูกต้องอย่างไร อย่างไรก็ตามเมื่อเรากำลังสร้างระบบการซื้อขายเราไม่มีความคิดว่าการตัดสินใจทางการค้าที่ถูกต้องคือแม้ว่าเราจะรู้อัตราแลกเปลี่ยนแล้ว แต่ในความเป็นจริงเรามีกลยุทธ์การซื้อขายแบบเทรดหลายอย่างที่เราสามารถใช้ได้ตลอดเวลาและ เราควรจะหาข้อมูลที่ดีที่สุดได้อย่างไรเราควรให้อาหารเท่าที่ต้องการจากกระดาษคำนวณของเราหรือไม่ถ้าคุณทำตามบทความก่อนหน้านี้ของเราคุณรู้ว่าเราโกงเพื่อรับมือกับปัญหานี้แล้ว เราได้สอนเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อทำาการทำนายอัตราแลกเปลี่ยน (หรือตัวบ่งชี้อัตราแลกเปลี่ยน) และใช้การคาดการณ์นี้เพื่อทำาการซื้อขาย จากนั้นนอกเครือข่าย Neural Network ของโปรแกรมเราได้ตัดสินใจว่า Neural Network เป็นระบบที่ดีที่สุด อัลกอริทึมทางพันธุกรรมสามารถจัดการกับปัญหานี้ได้โดยตรงพวกเขาสามารถแก้ปัญหาตามที่ระบุไว้ได้โดยหาสัญญาณการซื้อขายที่ดีที่สุด ในบทความนี้เราจะใช้ Cortex Neural Networks Software เพื่อสร้างโปรแกรมดังกล่าว การใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมได้รับการพัฒนาเป็นอย่างดีและมีความหลากหลายมาก ถ้าคุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับเรื่องนี้ขอแนะนำให้คุณใช้วิกิพีเดียเนื่องจากบทความนี้เป็นเพียงสิ่งที่ Cortex Neural Networks Software สามารถทำได้ มีซอฟต์แวร์ Cortex Neural Networks เราสามารถสร้างเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ข้อมูลบางอย่างเช่นค่าของตัวบ่งชี้และสร้างผลลัพธ์บางอย่างเช่นสัญญาณการซื้อขาย (ซื้อซื้อขาย) ค้างไว้และหยุดการสูญเสียระดับผลกำไรสำหรับตำแหน่งที่จะเปิด แน่นอนว่าถ้าเราให้น้ำหนักของเครือข่ายนี้เป็นแบบสุ่มผลการซื้อขายจะแย่มาก อย่างไรก็ตามสมมติว่าเราได้สร้างโหลดังกล่าวขึ้น จากนั้นเราสามารถทดสอบประสิทธิภาพของแต่ละคนได้และเลือกสิ่งที่ดีที่สุดผู้ชนะ นี่เป็นรุ่นแรกของ NNS ในการดำเนินการต่อไปในยุคที่สองเราต้องอนุญาตให้ผู้ชนะของเราสร้าง แต่เพื่อหลีกเลี่ยงการทำสำเนาเดียวกันให้เพิ่มเสียงสุ่มบางอย่างลงในน้ำหนักที่ลดลง ในรุ่นที่สองเรามีผู้ชนะรุ่นแรกและสำเนาไม่สมบูรณ์ (mutated) ของเรา ให้ทำการทดสอบอีกครั้ง เราจะมีผู้ชนะคนอื่นซึ่งดีกว่าเครือข่ายประสาทเทียมอื่น ๆ ในรุ่นนี้ และอื่น ๆ เราเพียงแค่อนุญาตให้ผู้ชนะพันธุ์และกำจัดผู้แพ้เช่นเดียวกับวิวัฒนาการในชีวิตจริงและเราจะได้รับ Neural Network ที่ดีที่สุดของเรา ไม่มีความรู้ใด ๆ เกี่ยวกับระบบการค้า (ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม) ควรเป็นเช่น อัลกอริทึมทางพันธุกรรมของเครือข่ายประสาทเทียม: ตัวอย่าง 0 นี่เป็นตัวอย่างขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมตัวแรก และง่ายมาก เราจะเดินผ่านมันทีละขั้นตอนเพื่อเรียนรู้เทคนิคทั้งหมดที่ตัวอย่างต่อไปนี้จะใช้ โค้ดมีความคิดเห็นแบบอินไลน์ดังนั้นให้เน้นเฉพาะช่วงเวลาสำคัญ ขั้นแรกเราได้สร้างเครือข่ายประสาทขึ้น ใช้น้ำหนักแบบสุ่มและยังไม่ได้สอน จากนั้นในวัฏจักรที่เราทำ 14 สำเนาของมันโดยใช้การรั่วไหล MUTATIONNN ฟังก์ชั่นนี้จะทำสำเนาของเครือข่าย Neural Network เพิ่มค่าสุ่มจาก 0 เป็น (ในกรณีของเรา) 0.1 สำหรับน้ำหนักทั้งหมด เราจัดการกับ NNN 15 อันที่เกิดขึ้นในอาร์เรย์เราสามารถทำมันได้เนื่องจากหมายเลขอ้างอิงเป็นจำนวนเต็มเท่านั้น เหตุผลที่เราใช้ 15 NNs ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการซื้อขาย: ซอร์ฟแวร์ Cortex Neural Networks สามารถทำกราฟได้ถึง 15 บรรทัดพร้อมกัน เราสามารถใช้วิธีการต่างๆในการทดสอบ อันดับแรกเราสามารถใช้ชุดการเรียนรู้ทั้งหมดได้ในครั้งเดียว ประการที่สองเราสามารถทดสอบในคำพูด 12000 resords (จาก 100000) และเดินผ่านชุดการเรียนรู้ตั้งแต่ต้นจนจบ ซึ่งจะทำให้ learnigs แตกต่างกันไปเนื่องจากเราจะค้นหาเครือข่าย Neural Network ที่ทำกำไรได้จากข้อมูลที่ได้รับไม่เฉพาะในชุดข้อมูลทั้งหมด วิธีที่สองสามารถทำให้เราเกิดปัญหาได้หากข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงตั้งแต่ต้นจนจบ เครือข่ายจะมีวิวัฒนาการได้รับความสามารถในการซื้อขายเมื่อสิ้นสุดชุดข้อมูลและสูญเสียความสามารถในการค้าขายตั้งแต่ต้น ในการแก้ปัญหานี้เราจะสุ่มเก็บบันทึก 12000 ชิ้นจากข้อมูลและป้อนข้อมูลไปยังเครือข่ายประสาทเทียม เป็นเพียงวงจรที่ไม่มีที่สิ้นสุดเนื่องจากรอบ 100000 จะไม่เกิดขึ้นที่ความเร็วของเรา ด้านล่างเราเพิ่มเด็ก 1 คนสำหรับแต่ละเครือข่ายโดยมีน้ำหนักแตกต่างกันเล็กน้อย ทราบว่า 0.1 สำหรับการกลายพันธุ์ tange ไม่ได้เป็นทางเลือกเดียวที่เป็นเรื่องของความเป็นจริงแม้พารามิเตอร์นี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม NNs ที่สร้างขึ้นใหม่จะถูกเพิ่มหลังจากที่มีอยู่ 15 วิธีนี้เรามี 30 NN ในอาร์เรย์ 15 เก่าและ 15 ใหม่ จากนั้นเราจะทำรอบทดสอบต่อไปและจะฆ่าผู้แพ้จากทั้งสองรุ่น เมื่อต้องการทำแบบทดสอบเราจะใช้เครือข่ายประสาทเทียมกับข้อมูลของเราเพื่อสร้างผลลัพธ์และเรียกฟังก์ชันทดสอบซึ่งใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อจำลองการซื้อขาย ผลของการซื้อขายถูกนำมาใช้เพื่อตัดสินว่า NNs ใดที่ดีที่สุด เราใช้ช่วงเวลาของระเบียน nLearn จาก nStart ไปที่ nStart nLearn โดยที่ nStart เป็นจุดสุ่มภายในชุดการเรียนรู้ โค้ดด้านล่างเป็นเคล็ดลับ เหตุผลที่เราใช้ก็เพื่อแสดงให้เห็นถึงความจริงที่ว่าขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมสามารถสร้างขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม แต่ก็ไม่จำเป็นต้องเป็นคำแนะนำที่ดีที่สุดและยังแนะนำว่าเราสามารถปรับปรุงผลการดำเนินงานได้ถ้าเราอนุมานถึงข้อ จำกัด บางอย่างในกระบวนการเรียนรู้ เป็นไปได้ว่าระบบการซื้อขายของเราทำงานได้ดีในธุรกิจการค้าที่ยาวนานและไม่ค่อยดีในระยะสั้นหรือในทางกลับกัน ถ้าพูดยาวธุรกิจการค้าที่ดีมากนี้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมอาจจะชนะแม้จะมีการสูญเสียขนาดใหญ่ในธุรกิจการค้าระยะสั้น เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้เราจะกำหนดน้ำหนักให้กับธุรกิจการค้าที่ยาวนานและแปลกใหม่ในรอบที่เกิดขึ้น นี่เป็นเพียงตัวอย่างไม่มีการรับประกันใด ๆ ว่าจะปรับปรุงบางอย่าง เพิ่มเติมเกี่ยวกับด้านล่างในการอภิปรายเกี่ยวกับการแก้ไข เทคนิคคุณ dont ต้องทำหรือสามารถทำให้แตกต่างกัน เพิ่มกำไรลงในแถวที่เรียง มันจะส่งกลับตำแหน่งแทรกแล้วเราจะใช้ตำแหน่งนี้เพื่อเพิ่มเครือข่ายประสาทการจัดการการเรียนรู้และการทดสอบผลกำไรให้อาร์เรย์ที่ไม่เรียงลำดับ ตอนนี้เรามีข้อมูลสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมในปัจจุบันที่ดัชนีอาร์เรย์เช่นเดียวกับผลกำไรของมัน ความคิดคือการมาถึงอาร์เรย์ของ NNs เรียงตามความสามารถในการทำกำไร เป็นแถวเรียงตามกำไรเพื่อลบ 12 เครือข่ายที่มีกำไรน้อยกว่าเราก็ต้องลบ NNs 0 ถึง 14 การตัดสินใจซื้อขายขึ้นอยู่กับมูลค่าของสัญญาณเครือข่ายประสาทจากมุมมองนี้โปรแกรมจะเหมือนกับตัวอย่างจาก บทความก่อนหน้า กลยุทธ์การซื้อขาย FOREX: การอภิปรายตัวอย่างที่ 0 ก่อนอื่นให้ลองดูที่แผนภูมิ แผนภูมิแรกสำหรับกำไรระหว่างการทำซ้ำครั้งแรกไม่ดีเท่าที่ควร แต่เครือข่ายประสาทจะสูญเสียเงิน (ภาพ evolution00gen0.png ถูกคัดลอกหลังจากทำซ้ำครั้งแรกจากโฟลเดอร์ภาพ): ภาพสำหรับกำไรในรอบ 15 ดีกว่าบางครั้ง อัลกอริทึมทางพันธุกรรมสามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว: อย่างไรก็ตามสังเกตความอิ่มตัวบนเส้นโค้งกำไร เป็นที่น่าสนใจนอกจากนี้ยังมองไปที่วิธีการที่ผลกำไรของแต่ละคนมีการเปลี่ยนแปลงการเก็บไว้ในใจจำนวนโค้งที่พูด 3 ไม่ได้เสมอสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมเดียวกัน ขณะที่พวกเขากำลังเกิดและถูกยกเลิกตลอดเวลา: นอกจากนี้โปรดสังเกตว่าระบบการซื้อขายแบบอัตโนมัติของ forex แบบเล็ก ๆ มีประสิทธิภาพต่ำในการค้าระยะสั้นและดีกว่าใน longs ซึ่งอาจหรือไม่เกี่ยวข้องกับข้อเท็จจริงที่ว่าเงินดอลลาร์ลดลงเมื่อเทียบกับ ยูโรในช่วงเวลาดังกล่าว นอกจากนี้ยังอาจมีบางสิ่งที่เกี่ยวข้องกับพารามิเตอร์ของตัวบ่งชี้ของเรา (บางทีเราต้องมีระยะเวลาที่แตกต่างกันสำหรับกางเกงขาสั้น) หรือตัวชี้วัดที่เลือก นี่คือประวัติหลังจากรอบ 92 และ 248: แปลกใจของเราขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมล้มเหลวอย่างสมบูรณ์ ช่วยให้เราลองหาสาเหตุและวิธีช่วยสถานการณ์ ประการแรกไม่ใช่แต่ละรุ่นควรจะดีกว่า previuos หนึ่งคำตอบคือไม่อย่างน้อยไม่อยู่ในรูปแบบที่เราใช้ ถ้าเราเอาชุดการเรียนรู้ทั้งหมดมาพร้อมกันและใช้ซ้ำเพื่อสอน NNs ของเราแล้วก็จะดีขึ้นในแต่ละรุ่น แต่เราได้สุ่มตัวอย่างเอาไว้ (12000 ระเบียนในเวลา) และใช้ข้อมูลเหล่านี้ คำถามสองข้อ: เหตุใดระบบจึงล้มเหลวในการสุ่มตัวอย่างชุดการเรียนรู้และทำไมเราถึงใช้ชุดการเรียนรู้ทั้งชุด? เพื่อตอบคำถามที่สองฉันไม่ NNs ทำอย่างมาก - เกี่ยวกับชุดการเรียนรู้ และพวกเขาล้มเหลวในการตั้งค่าการทดสอบด้วยเหตุผลเดียวกันกับความล้มเหลวเมื่อเราใช้การเรียนรู้ของ FFPB เพื่อให้แตกต่างกัน NNs ของเราได้รับการดูแลที่เกินจริงพวกเขาได้เรียนรู้วิธีที่จะอยู่รอดในสภาพแวดล้อมที่พวกเขาเคยชิน แต่ไม่ใช่อยู่ข้างนอก สิ่งนี้เกิดขึ้นในธรรมชาติ วิธีการที่เราเอามาแทนมีจุดมุ่งหมายเพื่อชดเชยให้โดยบังคับให้ NN ดำเนินการได้ดีในส่วนที่สุ่มใด ๆ ของชุดข้อมูลดังนั้นหวังว่าพวกเขาก็สามารถดำเนินการกับชุดทดสอบที่ไม่คุ้นเคย แต่ล้มเหลวทั้งในการทดสอบและในชุดการเรียนรู้ ลองจินตนาการถึงสัตว์ที่อาศัยอยู่ในทะเลทราย ดวงอาทิตย์มากไม่มีหิมะเลย นี่เป็น metafor สำหรับการขยายตลาดเนื่องจากข้อมูล NN ของเรามีบทบาทต่อสิ่งแวดล้อม สัตว์ได้เรียนรู้ที่จะอยู่ในทะเลทราย ลองจินตนาการถึงสัตว์ที่อาศัยอยู่ในสภาพอากาศหนาวเย็น หิมะและไม่มีแดดเลย ดีพวกเขาปรับ อย่างไรก็ตามในการทดสอบของเราเราสุ่มวาง NN ของเราในทะเลทรายในหิมะในน้ำบนต้นไม้ โดยการนำเสนอข้อมูลที่แตกต่างกัน (สุ่มเพิ่มขึ้น, ลดลง, แบน) สัตว์ตาย หรือแตกต่างไปจากนี้เราเลือกเครือข่ายประสาทเทียมที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลแบบสุ่ม 1 ซึ่งกล่าวว่าเป็นตลาดที่เพิ่มขึ้น จากนั้นเราก็นำเสนอข้อมูลผู้โชคดีและลูกหลานของพวกเขา NN ดำเนินการได้ไม่ดีนักเราเอานักแสดงที่เก่งที่สุดคนหนึ่งซึ่งอาจเป็นเด็กคนหนึ่งซึ่งกลายพันธุ์ซึ่งสูญเสียความสามารถในการค้าขายในตลาดที่สูงขึ้น แต่ก็มีความสามารถในการรับมือกับการล้มลงได้ จากนั้นเรากลับมาที่โต๊ะอีกครั้งและเราก็ได้นักแสดงที่ดีที่สุด - แต่ที่ดีที่สุดในหมู่นักแสดงที่ไม่ดี เราไม่ได้ให้โอกาสที่จะกลายเป็นสากลของเราได้ มีเทคนิคที่ช่วยให้อัลกอริธึมทางพันธุกรรมสามารถเรียนรู้ข้อมูลใหม่ ๆ ได้โดยไม่สูญเสียสมรรถนะของข้อมูลเก่า (หลังจากสัตว์ทุกตัวสามารถอยู่ในช่วงหน้าร้อนและฤดูหนาวได้ดังนั้นวิวัฒนาการก็สามารถจัดการกับการเปลี่ยนแปลงซ้ำ ๆ ) เราอาจพูดถึงเทคนิคเหล่านี้ในภายหลังแม้ว่าบทความนี้จะเกี่ยวกับการใช้ Cortex Neural Networks Software มากกว่าเกี่ยวกับการสร้างระบบการซื้อขายอัตโนมัติแบบอัตโนมัติที่ประสบความสำเร็จ อัลกอริทึมทางพันธุกรรมของเครือข่ายประสาทเทียม: ตัวอย่างที่ 1 ตอนนี้ถึงเวลาแล้วที่จะพูดถึงการแก้ไข อัลกอริทึมทางพันธุกรรมที่เราสร้างขึ้นในขั้นตอนก่อนหน้านี้มีสองข้อบกพร่องที่สำคัญ อันดับแรกมันล้มเหลวในการค้ากับกำไร ไม่เป็นไรเราสามารถลองใช้ระบบที่ได้รับการฝึกฝนมาบ้างแล้ว (เป็นเรื่องที่ทำกำไรได้ตั้งแต่เริ่มต้น) ข้อบกพร่องที่สองเป็นเรื่องที่รุนแรงมากขึ้น: เราไม่มีทางควบคุมสิ่งต่างๆที่ระบบนี้ทำ ตัวอย่างเช่นอาจเรียนรู้ที่จะทำกำไรได้ แต่ต้องเสียเงินมาก เป็นความจริงที่รู้จักกันดีว่าในชีวิตจริงวิวัฒนาการสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ได้มากกว่าหนึ่งพารามิเตอร์พร้อมกัน ตัวอย่างเช่นเราสามารถหาสัตว์ที่สามารถวิ่งได้เร็วและทนทานต่อความหนาวเย็น ทำไมไม่ลองทำเช่นเดียวกันในระบบการซื้อขายอัตโนมัติของเรา forex นั่นคือเมื่อเราใช้การแก้ไขซึ่งเป็นอะไร แต่ชุดของการลงโทษเพิ่มเติม สมมติว่าระบบของเราทำงานกับการเบิก 0.5 ในขณะที่เราต้องการยืนยันให้เป็น 0 ถึง 0.3 ช่วงเวลา เพื่อบอกระบบว่าผิดพลาดเราจะลดกำไร (หนึ่งที่ใช้ในการกำหนดซึ่งขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมได้รับรางวัล) ในระดับที่เป็นสัดส่วนกับขนาดของ DD จากนั้นขั้นตอนการวิวัฒนาการจะดูแลส่วนที่เหลือ มีปัจจัยอื่น ๆ อีกเล็กน้อยที่เราต้องการพิจารณา: เราอาจต้องการมีการดำเนินการซื้อและขายที่เท่ากันหรือน้อยกว่านี้เราต้องการมีผลการดำเนินงานที่ทำกำไรได้มากขึ้นและจากความล้มเหลวเราอาจต้องการทำแผนภูมิกำไร เป็นเส้นตรงและอื่น ๆ ใน evolution01.tsc เราใช้ชุดการแก้ไขที่เรียบง่าย ก่อนอื่นเราใช้ตัวเลขจำนวนมากสำหรับค่าการแก้ไขเริ่มต้น เราคูณค่าให้เล็กลง (ปกติระหว่าง 0 ถึง 1) ขึ้นอยู่กับการลงโทษที่เราต้องการใช้ จากนั้นเราจะเพิ่มผลกำไรให้กับการแก้ไขนี้ ดังนั้นผลกำไรจึงได้รับการแก้ไขเพื่อให้สอดคล้องกับเกณฑ์อื่น ๆ ของเรา จากนั้นเราจะใช้ผลการค้นหาผู้ชนะเครือข่ายประสาทเทียม กลยุทธ์การซื้อขาย FOREX: การอภิปรายตัวอย่าง 1 ตัวอย่างที่ 1 ทำงานได้ดีกว่าตัวอย่างที่ 0 ในช่วง 100 รอบแรกได้เรียนรู้เป็นอย่างมากและแผนภูมิกำไรดูมั่นใจ อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับในตัวอย่างที่ 0 ธุรกิจการค้าระยะยาวทำกำไรได้มากขึ้นซึ่งอาจหมายความว่ามีปัญหาในแนวทางของเรา อย่างไรก็ตามระบบพบความสมดุลระหว่างสองเงื่อนไขที่ขัดแย้งกัน: มีพลวัตในเชิงบวกบางอย่างทั้งในชุดการเรียนรู้และที่สำคัญกว่าในชุดทดสอบ สำหรับการเรียนรู้เพิ่มเติมในวัฏจักรที่ 278 เราจะเห็นได้ว่าระบบของเราได้รับการฝึกฝนมาเป็นอย่างดี ก็หมายความว่าเรายังคงมีความคืบหน้าในการเรียนรู้ชุด: แต่ชุดทดสอบแสดงจุดอ่อน: นี่เป็นปัญหาที่พบบ่อยเกี่ยวกับ NNS: เมื่อเราสอนในชุดการเรียนรู้จะเรียนรู้ที่จะจัดการกับมันและบางครั้งก็เรียนรู้ได้ดี - เพื่อ ปริญญาเมื่อสูญเสียประสิทธิภาพในชุดทดสอบ เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าวเราใช้โซลูชันแบบดั้งเดิม: เรายังคงมองหาเครือข่ายประสาทเทียม ที่ทำงานได้ดีที่สุดในชุดทดสอบและบันทึกไว้เขียนทับดีที่สุดก่อนหน้านี้ทุกครั้งที่ถึงจุดสูงสุดใหม่ นี่เป็นวิธีเดียวกับที่เราใช้ในการฝึกอบรม FFBP ยกเว้นเวลานี้เราต้องทำเอง (เพิ่มโค้ดที่ค้นหาเครือข่ายประสาทเทียมที่ดีที่สุดในชุดทดสอบและเรียก SAVENN หรือส่งออกน้ำหนักของเครือข่ายประสาทไปยัง ไฟล์). ด้วยวิธีนี้เมื่อคุณหยุดการฝึกอบรมคุณจะมีนักแสดงที่ดีที่สุดใน TESTING SET ที่บันทึกไว้และรอคุณอยู่ โปรดทราบด้วยว่าไม่ใช่แม็กซ์ กำไรที่คุณได้รับหลัง แต่ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดดังนั้นให้ลองใช้การแก้ไขเมื่อมองหานักแสดงที่ดีที่สุดในชุดทดสอบ ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมสำหรับการวิเคราะห์ทางเทคนิคของ FOREX: ตอนนี้หลังจากที่คุณได้รับรางวัล Neural Network แล้ว คุณสามารถทำตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ในบทความก่อนหน้าเพื่อส่งออกน้ำหนักของเครือข่ายประสาทเทียมนั้น แล้วนำไปใช้ในแพลตฟอร์มการซื้อขายแบบเรียลไทม์เช่น Meta Trader, Trade Station เป็นต้น หรือคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่วิธีอื่น ๆ ในการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายประสาทเทียม ไม่เหมือนอัลกอริทึม FFBP ที่นี่คุณจะได้รับ avay จากการใช้ชุดการเรียนรู้และการทดสอบและย้ายการเรียนรู้ตามลำดับ ดาวน์โหลด Cortex Order Cortex ดูราคาการมองเห็นรายการเป็นสิ่งที่สำคัญมากสำหรับเว็บไซต์นี้ ถ้าคุณชอบก็โปรดเชื่อมโยงไปยัง URL นี้การเลือกเชิงเดี่ยว: อัลกอริทึมทางพันธุกรรมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพระบบการเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม Evo 2 เป็นอัลกอริทึมขั้นสูงทางพันธุกรรมของเราซึ่งรวมเอาการออกแบบอัลกอริทึมล่าสุดทางพันธุกรรมเช่นกระบวนการเดียวกันทางชีวภาพสวิทช์ epigenetic การหลอมแบบจำลองการป้องกันแบบผสมผสานของ Westermarck , การรวมตัวกันของอายุ จำกัด และอื่น ๆ อัลกอริทึม Evo 2 ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการออกแบบ GA แบบโครโมโซมเดียวแบบมาตรฐาน Evo 2 แก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพหลายตัวแปรได้อย่างรวดเร็วและมีระดับที่ดีขึ้นด้วยความซับซ้อน ขั้นตอนวิธี Evo 2 ถูกออกแบบมาสำหรับการเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม (การสร้างระบบการค้าแบบอิสระ) การเพิ่มประสิทธิภาพระบบการซื้อขายและการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิก Evo 2 ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างการเพิ่มประสิทธิภาพระบบการซื้อขายหลายตัวแปรได้อย่างง่ายดาย จีโนมและอัลกอริทึมแบบชีวภาพ Evo 2 ไม่ได้เป็นเพียงแค่ชีวประวัติเท่านั้น แต่ชีวภาพเหมือนกันในหลาย ๆ ด้าน Evo 2 จำลองทุกขั้นตอนตามธรรมชาติจากการเลือกคู่ครองเพื่อบรรจุภัณฑ์ดีเอ็นเอ ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมส่วนใหญ่มาตรฐานละเลยที่จะทำขั้นตอนหลายขั้นตอนของการเกิดโรคซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเปลี่ยนแปลงทางพันธุกรรมซึ่งเป็นตัวแปรที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในการหลีกเลี่ยง optima ในท้องถิ่น ในช่วงทำนายการสังเคราะห์โครโมโซมและ DNA จำนวนน้อยจะแลกเปลี่ยนระหว่างโครโมโซมคล้ายคลึงกันผ่านกระบวนการที่เรียกว่า crossing over ส่วนสำคัญของการพยากรณ์คือการเรียงรายของ tetrads เข้าคู่ homologous อัลกอริธึม Evo 2 ช่วยให้แน่ใจได้ว่า homologs ถูกสร้างขึ้นจากโครโมโซมเพศที่ไม่เหมือนกันเท่านั้น Metaphase และ Anaphase Metaphase และ anaphase เป็นขั้นตอนที่มีการผันแปรมากใน genome อย่างไรก็ตามขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมส่วนใหญ่ออกจากขั้นตอนเหล่านี้ออกไปอย่างสมบูรณ์ Evo 2 จำลองขั้นตอนทั้งสองอย่างสมบูรณ์และถูกต้อง ไม่อนุญาตให้มีการผสมข้ามพันธุ์ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมที่ได้มาตรฐานที่สุดคือซุปผสม การผสมข้ามสายพันธุ์ช่วยลดความผันแปรทางพันธุกรรมซึ่งเพียงพอที่จะกล่าวได้ป้องกันระบบจากการพัฒนาและปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมของพวกเขา ใน GA มาตรฐานหมายความว่าระบบอาจมีแนวโน้มที่จะติดขัดใน optima ท้องถิ่น แม้ว่าธรรมชาติจะมีกลไกสามอย่างเพื่อป้องกันการผสมข้ามสายพันธุ์ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมส่วนใหญ่ไม่สามารถแก้ปัญหานี้ได้ วิธีแรก: ป้องกันลูกหลานจากการทำซ้ำ ผลการสืบพันธุ์ในสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมที่เพิ่มขึ้นซึ่งจะเพิ่มโอกาสของลูกหลานที่ได้รับผลกระทบจากลักษณะด้อยหรือเป็นอันตราย กลไกที่สอง: ขับไล่เยาวชนชายเพื่อป้องกันการร่วมเพศระหว่างสองพี่น้อง กลไกที่สาม: ผลกระทบ Westermarck นี่เป็นผลทางจิตวิทยาซึ่งบุคคลที่ถูกเลี้ยงดูมาในบริเวณใกล้เคียงในช่วงวัยเด็กจะกลายเป็นคนที่ไม่รู้สึกตัวกับการมีเพศสัมพันธ์ในเวลาต่อมา ผลสุดท้ายของการผสมข้ามสายพันธุ์เป็นการสูญพันธุ์เนื่องจากการขาดความหลากหลายทางพันธุกรรม เสือชีต้าซึ่งเป็นสายพันธุ์ที่มีมากที่สุดในโลกเป็นตัวอย่างที่สำคัญ และมันก็เกิดขึ้นกับการสูญพันธุ์ เมื่อสองหมื่นปีก่อนเสือชีตาห์เดินทางไปทั่วแอฟริกาเอเชียยุโรปและอเมริกาเหนือ ประมาณ 10,000 ปีก่อนเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ แต่ทุกสายพันธุ์ก็สูญพันธุ์แล้ว ด้วยการลดจำนวนลงอย่างมากตัวเลขญาติสนิทถูกบังคับให้ผสมพันธุ์และเสือชีต้ากลายเป็นสายเลือดพันธุกรรมหมายถึงเสือชีต้าทั้งหมดที่มีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิด แม้ว่าธรรมชาติจะไม่อนุญาตให้มีการผสมข้ามสายพันธุ์เกือบทุกขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมที่จำลองด้วยคอมพิวเตอร์จะมองข้ามปัญหานี้ Evo 2 ป้องกันการผสมพันธุ์โดยอาศัยผล Westermarck และผลการจำลองอื่น ๆ Epigenetic Switches ทฤษฎี Epigenetic อธิบายถึงการเปลี่ยนแปลงของการแสดงออกของยีนอาจเกิดจากกลไกอื่นนอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงลำดับดีเอ็นเอที่ฝังอยู่ชั่วคราวหรือผ่านหลายชั่วอายุโดยการมีอิทธิพลต่อเครือข่ายของสวิทช์ทางเคมีภายในเซลล์ที่เรียกว่า epigenome Evo 2 สามารถจำลองสวิตช์ epigenetic เพื่อให้ระบบได้รับการลงโทษชั่วคราวสำหรับการกระทำเช่นการโลภเกินไปหรือไม่ชอบความเสี่ยง การจำลองการหลอมเป็นแบบจำลอง (Simulated Annealing Simulated annealing) เป็นวิธี metaheuristic ที่มีความเป็นไปได้สำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพทั่วโลกในการหาตำแหน่งที่ใกล้เคียงกับค่าที่เหมาะสมทั่วโลกของฟังก์ชันที่กำหนดในพื้นที่การค้นหาขนาดใหญ่ มักใช้เมื่อพื้นที่ค้นหาว่างงาน สำหรับปัญหาบางอย่างการหลอมที่จำลองขึ้นอาจมีประสิทธิภาพมากกว่าการแจงนับหมดจด Family Tree Evo 2 สามารถบันทึกข้อมูลเกี่ยวกับลำดับวงศ์ตระกูลของแต่ละจีโนมเพื่อให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบความคืบหน้าของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเพื่อดูว่ายีนบางตัวมีวิวัฒนาการไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป Karyogram Viewer Evo 2 มี karyogram ในตัวซึ่งช่วยให้มองเห็นของจีโนมในขณะที่ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมมีการพัฒนา karyogram สามารถปรับแต่งเพื่อแสดงข้อมูลลำดับวงศ์ตระกูลสำหรับ genomes เฉพาะผ่านเมนูบริบท Evo 2 Applications Evo 2 สามารถใช้ในฝั่งไคลเอ็นต์หรือฝั่งเซิร์ฟเวอร์สำหรับการเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม (การสร้างระบบการซื้อขายอัตโนมัติ) การเพิ่มประสิทธิภาพระบบการซื้อขายการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนการจัดสรรสินทรัพย์และการใช้งานที่ไม่ใช่การเงินซึ่งรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะความคิดสร้างสรรค์เทียมอัตโนมัติ การออกแบบ, ชีวสารสนเทศศาสตร์, จลนศาสตร์ทางเคมี, การถอดรหัส, วิศวกรรมควบคุม, โมเดล Feynman-Kac, การกรองและการประมวลผลสัญญาณ, การตั้งเวลา, วิศวกรรมเครื่องกล, การเพิ่มประสิทธิภาพแบบสุ่มและปัญหาการจัดตารางเวลา ตัวอย่างการเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรมตัวอย่างการเขียนโปรแกรม TradeScript แสดงให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สร้างแบบจำลองการวางแผนทางพันธุกรรมที่สามารถทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ได้ คุณสามารถดาวน์โหลดเอกสารการเขียนโปรแกรมได้ที่นี่
C6 - อัตราแลกเปลี่ยน
Berita -forex- Hari - INI - USDJPY