Utilizarea algoritmilor genetici pentru prognoza piețelor financiare - KamilTaylan.blog
2 mai 2021 0:07

Utilizarea algoritmilor genetici pentru prognoza piețelor financiare

În „A Random Walk Down Wall Street” (1973), Burton Malkiel a sugerat: „O maimuță legată la ochi care aruncă săgeți pe paginile financiare ale unui ziar ar putea selecta un portofoliu care să funcționeze la fel de bine ca unul selectat cu atenție de experți”. Deși evoluția ar fi putut să-l facă pe om să nu mai fie inteligent la culegerea stocurilor, teoria lui Charles Darwin s-a dovedit a fi eficientă atunci când este aplicată mai direct.

Algoritmii genetici sunt modalități unice de a rezolva probleme complexe prin valorificarea puterii naturii. Prin aplicarea acestor metode la prezicerea prețurilor de securitate, comercianții pot optimiza regulile de tranzacționare identificând cele mai bune valori de utilizat pentru fiecare parametru pentru un anumit titlu.

Chei de luat masa

  • Algoritmii computerizați complexi bazați pe reguli de genetică și teoria evoluției au cunoscut un succes recent în tranzacționarea valorilor mobiliare.
  • Prin aplicarea acestor metode la prezicerea prețurilor de securitate, comercianții pot optimiza regulile de tranzacționare și pot crea strategii noi.
  • Comercianții individuali pot valorifica puterea algoritmilor genetici folosind mai multe pachete software de pe piață.

Ce sunt algoritmii genetici?

Algoritmii genetici (AG) sunt metode de rezolvare a problemelor (sau euristică) care imită procesul de evoluție naturală. Spre deosebire de rețelele neuronale artificiale (ANN), concepute pentru a funcționa ca neuronii din creier, acești algoritmi utilizează conceptele de selecție naturală pentru a determina cea mai bună soluție pentru o problemă.

Ca rezultat, GA-urile sunt utilizate în mod obișnuit ca optimizatori care ajustează parametrii pentru a minimiza sau maximiza o anumită măsură de feedback, care poate fi apoi utilizată independent sau în construcția unui ANN. (Pentru a afla mai multe despre ANN-uri, consultați: Rețele neuronale: prognozarea profiturilor.)

Pe piețele financiare, algoritmii genetici sunt utilizați cel mai frecvent pentru a găsi cele mai bune combinații de valori ale parametrilor într-o regulă de tranzacționare și pot fi încorporați în modele ANN concepute pentru a alege stocurile și a identifica tranzacțiile.

Mai multe studii au demonstrat eficacitatea acestor metode, inclusiv „ Algoritmi genetici: Geneza evaluării stocurilor ” (2004) și „ Aplicațiile algoritmilor genetici în optimizarea exploatării datelor de pe piața bursieră ” (2004). (Pentru mai multe informații, consultați:  Cum sunt create algoritmii de tranzacționare.)

Cum funcționează algoritmii genetici

Algoritmii genetici sunt creați matematic folosind vectori, care sunt mărimi care au direcție și magnitudine. Parametrii pentru fiecare regulă de tranzacționare sunt reprezentați cu un vector unidimensional care poate fi considerat un cromozom în termeni genetici. Între timp, valorile utilizate în fiecare parametru pot fi considerate gene, care sunt apoi modificate folosind selecția naturală.

De exemplu, o regulă de tranzacționare poate implica utilizarea unor parametri precum  divergența de convergență medie mobilă  (MACD), o  medie mobilă exponențială  (EMA) și stochastica. Un algoritm genetic ar introduce apoi valori în acești parametri cu scopul de a maximiza profitul net. De-a lungul timpului, se introduc mici modificări, iar cele care au un impact dezirabil sunt păstrate pentru generația următoare.

(A se vedea, de asemenea:  Bazele comerțului algoritmic.)

Există trei tipuri de operații genetice care pot fi apoi efectuate:

  • Crossover-urile reprezintă reproducerea și crossover-ul văzut în biologie, prin care un copil își asumă anumite caracteristici ale părinților săi.
  • Mutațiile reprezintă mutația biologică și sunt utilizate pentru a menține diversitatea genetică de la o generație a unei populații la următoarea prin introducerea unor mici modificări aleatorii.
  • Selecțiile sunt stadiul în care genomurile individuale sunt alese dintr-o populație pentru reproducere ulterioară (recombinare sau încrucișare).

Aceste trei operații sunt apoi utilizate într-un proces în cinci pași:

  1. Inițializați o populație aleatorie, în care fiecare cromozom are n- lungime, n fiind numărul de parametri. Adică, se stabilește un număr aleatoriu de parametri cu n elemente fiecare.
  2. Selectați cromozomii sau parametrii care cresc rezultatele dorite (probabil profit net).
  3. Aplicați mutații sau operatorii de încrucișare părinților selectați și generați o descendență.
  4. Recombinați descendenții și populația actuală pentru a forma o nouă populație cu operatorul de selecție.
  5. Repetați pașii doi până la patru.

În timp, acest proces va avea ca rezultat cromozomi (sau parametri) din ce în ce mai favorabili pentru utilizare într-o regulă de tranzacționare. Procesul este apoi încheiat atunci când sunt îndeplinite criteriile de oprire, care pot include timpul de funcționare, aptitudinea, numărul de generații sau alte criterii.

Utilizarea algoritmilor genetici în tranzacționare

In timp ce algoritmi genetici sunt utilizate în principal de către instituționale comercianți cantitative, individuale comercianții pot exploata puterea de algoritmi genetici, fără o diplomă în matematică-avansate folosind mai multe pachete software de pe piata.

Aceste soluții variază de la pachete software independente orientate spre piețele financiare până la programe de completare Microsoft Excel care pot facilita mai multe analize practice.

Atunci când utilizează aceste aplicații, comercianții pot defini un set de parametri care sunt apoi optimizați folosind un algoritm genetic și un set de date istorice. Unele aplicații pot optimiza parametrii utilizați și valorile pentru aceștia, în timp ce altele se concentrează în principal pe simpla optimizare a valorilor pentru un set dat de parametri.

Adaptarea curbei (adică supraadaptarea ) sau proiectarea unui sistem de tranzacționare în jurul datelor istorice, mai degrabă decât identificarea comportamentului repetabil, reprezintă un risc potențial pentru comercianții care utilizează algoritmi genetici. Orice sistem de tranzacționare care utilizează GA trebuie testat înainte pe hârtie înainte de utilizarea live.

Alegerea parametrilor este o parte importantă a procesului, iar comercianții ar trebui să caute parametri care se corelează cu modificările prețului unui anumit titlu. De exemplu, încercați diferiți indicatori pentru a vedea dacă vreunul pare să se coreleze cu evoluțiile majore ale pieței.

Linia de fund

Acești algoritmi nu sunt Sfântul Graal, iar comercianții ar trebui să fie atenți să aleagă parametrii corecți și să nu se potrivească în curbă.

(Pentru a citi suplimentare, consultați: Alegerea dreapta Algoritmica Trading Software – ul, Puterea de Meserii program, și  cum să cod propriul dvs. Algo Trading Robot.)