Genetiese Optimalisering Vir Handel Strategieë Met Behulp Rapidminer En R

Genetiese optimalisering vir handel strategieë met behulp Rapidminer en R Dit is die tweede tutoriaal van Rapidminer en R uitbreiding vir Trading en die eerste in Video. In die laaste voorbeeld die ROC verkry is nie so goed soos dit behoort te wees om geld te maak in hierdie besigheid, om die strategie wat ons sal probeer om die handel strategie te optimaliseer verbeter. Verskillende metodes van optimalisering en objektiewe funksies vir verhandeling kan bestudeer word in die literatuur, Uiteindelik sal ons 'n genetiese nie-multiobjetive gebruik om ons eenvoudige strategie te optimaliseer. Die eenvoudige strategie omskryf is die volgende: Die simbool wat gebruik word is "IBM" (jy kan enige ander simbool gebruik) A SVM (Support Vector Machine) voorspel die einde waarde van die volgende dag, en wanneer die waarde is burgemeester as die vorige dag, kry ons 'n koopsein en andersins 'n dop sein. Die opleiding data gebruik is historiese pryse (naby, hoog, volumen) 2006-2009 Die validering gedoen met historiese inligting vanaf 2010 Dit word bereken die volgende aanwysers RSI, EMO 7, EMO 50, EMO 200, MACD y ADX. Dit is geskep 'n twee dae vertraging tydelike venster vir alle historiese waardes. Vir die optimalisering van die strategie word gebruik om 'n genetiese algoritme. Die genetiese algoritme sal die insette data verander deur enige inskrywings (byvoorbeeld aanwysers) verwydering om die ROC maksimeer van die strategie. Jy kan sien in die video die model gegenereer: Genetiese optimalisering vir handel strategieë met behulp Rapidminer en R Dit is die tweede tutoriaal van Rapidminer en R uitbreiding vir Trading en die eerste in Video. In die laaste voorbeeld die ROC verkry is nie so goed soos dit behoort te wees om geld te maak in hierdie besigheid, om die strategie wat ons sal probeer om die handel strategie te optimaliseer verbeter. Verskillende metodes van optimalisering en objektiewe funksies vir verhandeling kan bestudeer word in die literatuur, Uiteindelik sal ons 'n genetiese nie-multiobjetive gebruik om ons eenvoudige strategie te optimaliseer. Die eenvoudige strategie omskryf is die volgende: Die simbool wat gebruik word is "IBM" (jy kan enige ander simbool gebruik) A SVM (Support Vector Machine) voorspel die einde waarde van die volgende dag, en wanneer die waarde is burgemeester as die vorige dag, kry ons 'n koopsein en andersins 'n dop sein. Die opleiding data gebruik is historiese pryse (naby, hoog, volumen) 2006-2009 Die validering gedoen met historiese inligting vanaf 2010 Dit word bereken die volgende aanwysers RSI, EMO 7, EMO 50, EMO 200, MACD y ADX. Dit is geskep 'n twee dae vertraging tydelike venster vir alle historiese waardes. Vir die optimalisering van die strategie word gebruik om 'n genetiese algoritme. Die genetiese algoritme sal die insette data verander deur enige inskrywings (byvoorbeeld aanwysers) verwydering om die ROC maksimeer van die strategie. Jy kan sien in die video die model gegenereer: