बर्टन ने अपनी पुस्तक "ए रैंडम वॉक डाउन वॉल स्ट्रीट" (1 9 73) में सुझाव दिया कि, "एक आंखों पर पट्टी बंदर एक अखबार के वित्तीय पृष्ठों पर डार्ट्स फेंकने से एक पोर्टफोलियो का चयन हो सकता है जो कि उतना ही अच्छा होगा जैसा कि विशेषज्ञों द्वारा सावधानीपूर्वक चुना गया है। " हालांकि विकास ने स्टॉक को चुनने में इंसान को और अधिक बुद्धिमान नहीं बनाया हो सकता है, चार्ल्स डार्विन का सिद्धांत अधिक प्रभावी होने पर काफी प्रभावी है। (आपको स्टॉक चुनने में मदद करने के लिए, स्टॉक का चयन कैसे करें ।)
ट्यूटोरियल: स्टॉक-पिकिंग रणनीतियां
जेनेटिक एल्गोरिदम क्या हैं?
जेनेटिक एल्गोरिदम (जीए) समस्या सुलझाने के तरीकों (या ह्युरिस्टिक्स) हैं जो कि प्राकृतिक विकास की प्रक्रिया की नकल करते हैं। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) के विपरीत, मस्तिष्क में न्यूरॉन्स जैसे कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया, ये एल्गोरिदम एक समस्या के लिए सबसे अच्छा समाधान निर्धारित करने के लिए प्राकृतिक चयन की अवधारणाओं का उपयोग करते हैं। नतीजतन, GA सामान्यतः अनुकूलक के रूप में उपयोग किया जाता है जो कि कुछ प्रतिक्रिया माप को कम करने या अधिकतम करने के लिए पैरामीटर को समायोजित करता है, जिसे तब स्वतंत्र रूप से या एएनएन के निर्माण में इस्तेमाल किया जा सकता है।
वित्तीय बाजारों में, आनुवंशिक एल्गोरिदम सबसे अधिक उपयोग व्यापारिक नियमों में पैरामीटर के सर्वोत्तम संयोजन मानों को खोजने के लिए किया जाता है, और इन्हें एएनएन मॉडल में बनाया जा सकता है जो स्टॉक लेने और ट्रेडों को पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कई अध्ययनों ने यह साबित किया है कि इन तरीकों से प्रभावी, "जेनेटिक एल्गोरिदम: स्टॉक मूल्यांकन का उत्पत्ति" (2004) और राम द्वारा "स्टॉक मार्केट डाटा माइनिंग ऑप्टिमाइज़ेशन में आनुवंशिक एल्गोरिदम के अनुप्रयोग" (2004), लिन, काओ, वांग , झांग (एएनएन के बारे में और जानने के लिए, न्यूरल नेटवर्क: पूर्वानुमान मुनाफ़ा देखें।)
-3 -> आनुवंशिक एल्गोरिदम काम कैसे करें
जेनेटिक एल्गोरिदम को वैक्टर का उपयोग करके गणितीय रूप से बनाया गया है, जो कि मात्रा और दिशाएं हैं। प्रत्येक व्यापारिक नियम के पैरामीटर को एक-आयामी वेक्टर के साथ दर्शाया जाता है जिसे आनुवंशिक शर्तों में एक गुणसूत्र के रूप में माना जा सकता है। इस बीच, प्रत्येक पैरामीटर में उपयोग किए जाने वाले मानों को जीन के रूप में माना जा सकता है, जो तब प्राकृतिक चयन का उपयोग करके संशोधित किया जाता है।
उदाहरण के लिए, एक व्यापारिक नियम में पैरामीटर जैसे कि मूविंग एवर कन्वर्जेंस-डिवरर्जेंस (एमएसीडी), एक्सपोजेंनी मूविंग एवरेज (एएमए) और स्टोचैस्टिक्स शामिल हो सकते हैं। एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म तब इन मापदंडों में शुध्द लाभ को अधिकतम करने के लक्ष्य के साथ इनपुट मूल्य देगा। समय के साथ, छोटे परिवर्तन शुरू किए जाते हैं और जो लोग एक अनिच्छापूर्ण प्रभाव डालते हैं, उन्हें अगली पीढ़ी के लिए बनाए रखा जाता है।
तीन प्रकार के आनुवांशिक आपरेशन जो तब किए जा सकते हैं:
- क्रॉसओवर जीव विज्ञान में प्रजनन और जैविक क्रॉसओवर का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिससे एक बच्चा अपने माता-पिता के कुछ विशेष लक्षणों को लेता है।
- उत्परिवर्तन जैविक उत्परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करते हैं और जनसंख्या के एक पीढ़ी से यादृच्छिक छोटे परिवर्तनों को पेश करने के बाद आनुवंशिक विविधता को बनाए रखने के लिए उपयोग किया जाता है
- चयन एक ऐसा चरण है जिस पर बाद में प्रजनन (पुनर्संयोजन या क्रॉसओवर) के लिए जनसंख्या से अलग-अलग जीनोम चुना जाता है।
इन तीन ऑपरेटरों का उपयोग फिर से पांच-चरण प्रक्रिया में किया जाता है:
- एक यादृच्छिक आबादी को प्रारंभ करें, जहां प्रत्येक गुणसूत्र n -लेम्बन, n की संख्या के साथ मापदंडों। अर्थात्, एक यादृच्छिक संख्याएं n तत्वों से प्रत्येक के साथ स्थापित की जाती हैं
- गुणसूत्रों, या मापदंडों का चयन करें, जो वांछनीय परिणाम बढ़ाना (संभवतः शुद्ध लाभ)।
- चुने हुए माता-पिता को उत्परिवर्तन या क्रॉसओवर ऑपरेटरों को लागू करें और एक संतान उत्पन्न करें।
- चयन ऑपरेटर के साथ एक नई आबादी बनाने के लिए संतानों और वर्तमान आबादी को दोहराएं।
- चरण दो से चार दोहराएं।
समय के साथ, इस प्रक्रिया का परिणाम व्यापारिक नियमों में उपयोग के लिए तेजी से अनुकूल गुणसूत्र (या, पैरामीटर) होगा। इस प्रक्रिया को समाप्त कर दिया जाता है जब एक रोक मानदंड पूरा हो जाता है, जिसमें चलने का समय, फिटनेस, पीढ़ियों की संख्या या अन्य मानदंड शामिल हो सकते हैं। (एमएसीडी पर अधिक जानकारी के लिए, ट्रेडिंग एमएसीडी अंतरण पढ़ें।)
ट्रेडिंग में आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करना
आनुवंशिक एल्गोरिदम का मुख्य रूप से संस्थागत मात्रात्मक व्यापारियों द्वारा उपयोग किया जाता है, हालांकि, व्यक्तिगत व्यापारी आनुवंशिक एल्गोरिदम की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं - उन्नत गणित में डिग्री के बिना - बाजार पर कई सॉफ्टवेयर संकुल का उपयोग करना। ये समाधान माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल ऐड-ऑन को वित्तीय बाजारों के प्रति तैयार स्वसंपूर्ण सॉफ़्टवेयर संकुल से लेकर आता है जो अधिक हाथ-ऑन विश्लेषण की सुविधा प्रदान कर सकते हैं।
इन अनुप्रयोगों का उपयोग करते समय, व्यापारी मापदंडों का एक सेट परिभाषित कर सकते हैं जो फिर आनुवंशिक एल्गोरिथ्म और ऐतिहासिक डेटा का एक सेट का उपयोग कर अनुकूलित कर सकते हैं। कुछ अनुप्रयोग ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं कि कौन से पैरामीटर का उपयोग किया जाता है और उनके लिए मान, जबकि अन्य प्राथमिक रूप से पैरामीटर के दिए गए सेट के लिए मूल्यों को अनुकूलित करने पर केंद्रित हैं (इन कार्यक्रम व्युत्पन्न रणनीतियों के बारे में अधिक जानने के लिए, प्रोग्राम ट्रेडों की शक्ति देखें।)
महत्वपूर्ण अनुकूलन युक्तियां और युक्तियां
वक्र फिटिंग (फिटिंग पर), ऐतिहासिक डेटा के बजाय एक ट्रेडिंग सिस्टम को डिजाइन करना दोहराने योग्य व्यवहार की पहचान करने से, आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करने वाले व्यापारियों के लिए संभावित जोखिम का प्रतिनिधित्व करता है। जीएएस का इस्तेमाल करते हुए किसी भी ट्रेडिंग सिस्टम को लाइफ उपयोग से पहले पेपर पर परीक्षण किया जाना चाहिए।
मापदंडों का चयन प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, और व्यापारियों को उन मापदंडों का पता लगाना चाहिए जो किसी दिए गए सुरक्षा की कीमत में परिवर्तन से संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, अलग-अलग संकेतक देखें और देखें कि क्या कोई बड़ा बाजार बदलता है
निचला रेखा
जेनेटिक एल्गोरिदम प्रकृति की शक्ति का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करने के लिए अनूठे तरीके हैं। प्रतिभूति की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए इन विधियों को लागू करने से, व्यापारियों को दिए गए सुरक्षा के लिए प्रत्येक पैरामीटर के लिए उपयोग करने के सर्वोत्तम मूल्यों की पहचान करके व्यापार नियमों को अनुकूलित कर सकते हैं। हालांकि, ये एल्गोरिदम पवित्र कंघी बनानेवाले की रेती नहीं हैं, और व्यापारियों को सही मानकों का चयन करने के लिए सावधान रहना चाहिए और फिट नहीं (फिट) पर। (बाजार के बारे में और अधिक पढ़ें, बाजार को सुनो, इसकी पंडितों को न देखें )
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