Evolving Regel Basierte Handelssysteme

Discretionary Trading vs Rules-Based Trading. Hier bei J Dalton Trading, lehren wir diskretionären Handel, die zu sagen, wir sind nicht systematische Händler, bietet taktische, Regeln-basierte Trading-Informationen. Dies beschränkt unsere potenzielle Kundenbasis für diejenigen, die nur wenige Händler, die wollen Zu verstehen, wie die Märkte funktionieren und wer schätzt, wie wichtig ihre individuelle Rolle sowohl für ihren finanziellen Erfolg als auch für ihre psychische Zufriedenheit ist. Es ist nicht verwunderlich, dass die besten Händler oft die höchsten psychischen Bedürfnisse haben, die getrieben werden, um über jede Bemühung, die sie begegnen, beherrschen zu können Nachhaltige, konzertierte Anstrengung Diese Händler akzeptieren, dass das Lernen zum Handel eine Fähigkeit ist, die sich nur im Laufe der Zeit entwickelt, und dieser Erfolg ist das Ergebnis der akkumulierten Erfahrung. Überlegen Sie diese einfache Metapher, um die Härten des Lernprozesses zu erhellen, um eine neue Sprache zu erwerben Zuerst memorize Wörter und Verbformen und Teile der Rede, die selbst eine herausfordernde Aussicht ist Dann dauert es Jahre der Studie t O wird Konversation Aber dann dauert es einen Quantensprung der Intuition und tiefe Erkenntnis, um in einer neuen Sprache zu denken Einer der Indikatoren der fließend, in der Tat ist, wenn man beginnt, tatsächlich in einer zweiten Zunge zu träumen. Die meisten potenziellen Kunden, die uns kontaktieren, sind Auf der Suche nach regelbasierten Handelssystemen oder - ansätzen Die Verwendung von Regeln, um Geld zu verdienen, ist natürlich auch unglaublich ansprechend, aber solche Schnitt-und-getrockneten Regeln sind selten von der wichtigsten Regel eine Regel zu verbinden, zu verwalten und zu harmonisieren alle anderen begleitet Regeln. In kurzer Zeit müssen Sie in der Lage sein, eine beliebige Regel kontextuell zu sehen, oder die Regel hat keinen Wert. Regeln, die nicht verstanden und kontextuell angewendet werden, können sogar dazu dienen, das Gegenteil ihrer ursprünglichen Absicht zu erreichen, es ist das Fehlen eines Kontextes Regel, die Zweifel an den meisten Handelssystemen ausgibt. Die Anziehungskraft eines systematischen Ansatzes ist offensichtlich reduzierten emotionalen Stress, sicheres Gewinnen, mangelnde persönliche Verantwortung und sofortige Ergebnisse ohne jahrelange Bau-Know-how Und wenn die Regeln zögern Sie nicht Geld für Sie, dann kann die Schuld auf die Regeln gesetzt werden, und nicht Sie Zur gleichen Zeit können Sie Kredit für alle Gewinne akzeptieren, da schließlich haben Sie das System ausgewählt. Etwas dort ist, dass Lieben eine Regel Ich bin vor kurzem über ein Buch von Scott Thorpe mit dem Titel How to Think Like Einstein Einfache Möglichkeiten, um die Regeln zu brechen und entdecken Sie Ihre verborgenen Genie, die beredt fasste meine Gedanken über die Art und Weise, in denen Regeln können behindert persönliche Entwicklung Ich empfehle, dass jeder Interessierte an der Entwicklung Diskretionäre Fähigkeiten fügen dieses Buch zu ihrer Sammlung hinzu. Einstein hat einmal gesagt, nur wenige Menschen sind in der Lage, mit Gleichmut Meinungen auszudrücken, die sich von den Vorurteilen ihrer sozialen Umgebung unterscheiden Die meisten Menschen sind sogar unfähig, solche Meinungen zu bilden Anekdotische Beweise weiterhin vorschlagen, dass die Zahl der kurzen - Trader, die erfolgreich sind, ist extrem begrenzt, was führt mich zu wiederholen, wenn Sie Dinge tun, die gleiche Art und Weise alle anderen tut, Chancen sind Sie ll beenden i N die Mitte der Verteilungskurve, die, anekdotische Beweise vorschlagen, bedeutet, dass Sie finanziell leiden werden Die meisten Händler beschäftigen einen regelbasierten Ansatz. Definiert eine Regel als eine grundlegende Verallgemeinerung, die als wahr angenommen wird und die als Grundlage für das Argument verwendet werden kann. Nichts wird über die Regel geprüft, die auf Gültigkeit geprüft wird oder wie die Regel abgeleitet wurde. Wir werden gebeten, es zu akzeptieren und auf Thorpe zu gehen Dass wir alle Regeln verhalten haben, dass wir uns Gedanken machen, dass wir uns für die Wahrheit irren, und dass, wenn die Regel die Form verlässt, alle widersprüchlichen Ideen ignoriert werden. Er fährt fort Rules Stunt innovatives Denken, weil sie so richtig scheinen Sie verstecken die zahlreichen überlegenen Situationen, die existieren, sind aber Außerhalb unserer Regeln. Thorpe macht den Punkt, dass unsere Erfahrungen, falsche Annahmen, Halbwahrheiten, verlegene Allgemeinheiten und Gewohnheiten uns davon abhalten, zuverlässige Lösungen zu finden, die ich hier ausarbeiten würde, werden diese Fragen noch größer, wenn neue Händler in die falsche Richtung geführt werden Beginn ihrer Lernerfahrung. Es gibt eine verwirrende Palette von Variablen, die jede Ware, Futures-Vertrag oder Lager beeinflussen Und es gibt fast grenzenlose Kombinationen und pe Rmutationen dieser Variablen Sollte ein rein regelnbasiertes System wirklich wirksam sein, so müsste es für jede mögliche Anordnung eine Regel anbieten, die es unmöglich macht. Der diskretionäre Handel geht es darum, eine solide Grundlage zu schaffen, auf der man begründete Urteile auf der Grundlage der sich ständig verändernden Entscheidungen treffen kann Bedingungen und eine hoch entwickelte Fluid Intelligenz. Das Konzept eines regelbasierten Ansatzes zum Handel bringt zwei meiner Lieblingszitate, von HL Mencken und Thomas Edison in den Sinn. Es gibt immer eine einfache Lösung für jedes menschliche Problem ordentlich, plausibel und falsch. Hölle, hier gibt es keine Regeln, die wir versuchen, etwas zu erreichen. Die Macht der diskretionären Trading. Rules-basierte Systeme berücksichtigen keine kontextuellen Marktbedingungen und sind nicht an die sich ständig weiterentwickelnden Marktbedingungen anpassbar. Auf der anderen Seite können diskretionäre Händler schnell Verändern die Art und Weise, wie sie die Verlagerung von Marktdaten betrachten und interpretieren. Der Ermessensführer muss verstehen, wie die Märkte unter außerordentlich breiten Umständen handeln. Rules-based oder mechanische Systeme können sofort umgesetzt werden, während diskretionäre Händler viel Zeit damit verbringen müssen, Lernen zu lernen und zu erwerben Notwendige Kenntnisse zum Handel Wie ich schon oft im Laufe der Jahre gesagt habe, ist die Lernperiode erforderlich, um ein Fachhändler zu werden, ähnlich dem, der erforderlich ist, um ein Arzt, Rechtsanwalt oder Spitzensportler zu werden. Regeln basierte Ansätze, vorausgesetzt, sie werden religiös verfolgt, Sind nicht mit den psychologischen Kurzschlüssen, Bias oder Mangel an Disziplin konfrontiert, die oft diskretionäre Händler Di Scharfe Trader führen ständig ihre eigenen Marktanalysen durch und sind verpflichtet, wesentlich mehr Zeit und Mühe zu verbringen, sowohl vor als auch während der Marktstunden. Diese Zeitanforderung begrenzt auch die Anzahl der Märkte oder Wertpapiere, die der Ermessensspieler erfolgreich folgen kann. Die Gesamtanalyse ist die reinste und die meisten Leicht verständliche Form des diskretionären Handels mit quantitativen Techniken und Computer-Analyse, in der Tat enthalten Regeln, denn die meisten der Ergebnisse setzen bestimmte Annahmen Aber diese Regeln müssen anders bewertet werden, abhängig von der Phase des Marktes der Kontext Zum Beispiel das gleiche Set Der Ergebnisse für steigende Zinsmärkte sind in einem fallenden Zinsumfeld ganz anders zu sehen. Technische Analyse kann in jede Kategorie fallen, je nachdem, wie die Analyse ermittelt wird. Beispielsweise ist ein mechanisches gleitendes Durchschnittssystem regelnbasiert und nicht abhängig Auf Marktkontext visuelle Interpretation von Chartmustern, Howe Ver, kann diskretionär sein, wenn der Händler sie auf der Grundlage der aktuellen Marktbedingungen interpretiert. J Dalton Trading Guidance für diskretionäre Trader. Wir schlagen vor, dass Sie mit dem Verständnis beginnen, wie Ihr Gehirn verarbeitet Informationen Das linke Gehirn analysiert Informationen in einer sequentiellen Weise und ist nur In der Lage, eine Funktion zu einer Zeit auszuführen Dies ist die Hemisphäre verantwortlich für die Sprache, die es hält Ihre Worte in Ordnung Die richtige Halbkugel synthetisiert Informationen und kann mehrere Funktionen gleichzeitig ausführen, so dass es geschickt bei der Erkennung von Mustern Während es wahr ist, dass Entscheidungsfindung ohne Analyse ist Unwahrscheinlich, um sinnvoll zu beweisen, muss auch gesagt werden, dass Entscheidungsfindung nur auf Details basiert, die nicht in der Lage sind, die fraglichen Informationen zu synthetisieren, auch kleine Früchte trägt. In meinem ersten Buch, Mind over Markets Power Trading mit marktgenerierten Informationen, nehme ich Sie durch Fünf Entwicklungsstufen Anfänger, Fortgeschrittene Anfänger, Kompetent, Proficient und schließlich Experte Diese Schritte de Schreiber die allgemeine Progression, die auftreten muss, um jede Fähigkeit zu perfektionieren Sobald Sie diesen Prozess zu verstehen, werden Sie mehr bereit, Ihre persönlichen Wachstumsziele zu setzen, und Sie können realistischer über Ihre Entwicklung sein. Mind über Märkte dient als Grundierung, mit Unzählige kurzfristige Taktik zum Verständnis der grundlegenden Marktprofil-Nomenklatur und Theorie Auch wenn Sie irgendwann planen, von einem längeren Zeitrahmen zu handeln, schlagen wir vor, dass Sie mit dem Studium der Nuancen des Tageshandels beginnen, jeder ist ein Tageshändler an dem Tag, an dem sie eintreten oder aussteigen Handel Aber bitte im Auge behalten Mind Over Markets ist nur ein Primer Situationales Lernen, das es letztlich ermöglicht, die kontextfreien Regeln zu vergessen und auf intuitive, ganzheitliche Art und Weise zu handeln, erfordert einen Quellenpool von Beobachtungen und Erfahrungen, die viele Jahre dauern können Zu pflegen und zu entwickeln Die Trading-Prinzipien J Dalton Trading lehrt, sind die gleichen für alle Zeitrahmen, aber beginnend mit dem Tag Zeitrahmen wird es Ihnen ermöglichen, die erforderlichen ob zu akkumulieren Operationen in einer effizienteren und logischeren Weise. Märkte im Profil Profitieren Sie vom Auktionsprozess erweitert sich auf die Theorie hinter dem Marktprofil Es erarbeitet die mittelfristigen und längerfristigen Auktionen des Marktes, führt eine größere Streuung von Trader-Zeitrahmen ein und diskutiert im Detail Die Bedeutung der Inventarverteilung unter allen Zeitrahmen Wie ein Rezensent schrieb, Wenn Mind over Markets das Alte Testament war, ist Markets in Profile das Neue Testament. Große Liest für diskretionäre Trader. Als Teil unserer laufenden pädagogischen Unterstützung, J Dalton Trading schlägt vor, Materialien zu lesen Bücher, die selten auf Märkten sind, sondern vielmehr Themen wie Verhaltensfinanzierung erforschen und wie das Gehirn die Informationen verarbeitet. Der Grund dafür ist so einfach, wie es potenziell umstritten ist. Wir glauben, dass das Selbstverständnis auf lange Sicht wichtiger ist als das Marktverständnis Oder, wie Einstein es ausdrückte. Phantasie ist wichtiger als Wissen. Wir sind zuversichtlich, dass wir Ihnen Marktverständnis beibringen können, aber wenn es um Ihren Weg zum Selbstverständnis geht, können wir nur Richtungshinweise und Ressourcenführer anbieten, die dazu beitragen, Ihr Wissen über die einzigartige Art und Weise, wie Sie reagieren, zu beleuchten Zum Lernen, zur Information und schließlich zu den Gefahren und zum Versprechen des Handels Zum Beispiel lesen Sie Mozarts s Gehirn und den Kämpfer Piloten, der Ihr Gehirn s Potenzial durch Richard Restak, MD Das Buch ist so lustig zu lesen, wie der Titel vorschlagen würde, und die neue York Times beschrieb es Ein persönlicher Trainer für Ihr GehirnDevelop your powers of metakognition Denken Sie an Ihr Denken. Schalten Sie Ihre Gefühle und Emotionen zu Ihrem Vorteil. Erstellen Sie eine Toleranz für Ungewissheit. Think von Ihrem Gehirn als der Schöpfer von unglaublich reichen und faszinierenden Montagen. Trainieren Sie Ihre Kräfte der Logik. Wir glauben, dass Kontinuität ununterbrochene Ausbildung und Praxis ist der positivste, mächtigste Weg zu einem kompetenten, diskretionäre tr Ader Unser Ziel ist es, Ihnen zu helfen, die Kraft der angesammelten Erfahrung zu entfalten, indem wir uns auf die Grundprinzipien des Zwei-Wege-Auktionsprozesses und der erfolgreichen Trader-Entwicklung konzentrieren. Das Wesentliche, das in Mind Over Markets und Markets in Profile behandelt wird, umfasst Ihnen das Verständnis und die Interpretation Markt-generierte Informationen erhöhen Ihre Fähigkeit, auf Veränderung zu nutzen, dh Chance. Unterstand der Diffusion Modell seine Tiefe und die mächtige Dimension dies fügt Ihrem Verständnis der Auktion Prozess. Broßen Sie Ihr Verständnis und Wertschätzung nicht nur die Zeit, die Sie handeln, sondern von Die anderen Zeitrahmen sowie ihre Verhaltensweisen und Einfluss auf die Marktaktivität. Entwickeln Sie Ihre Anerkennung, welchen Zeitrahmen dominant ist und helfen Ihnen, einen strategischen und taktischen Plan zu entwickeln, um in verschiedenen Marktumgebungen zu handeln. Erhöhen Sie Ihr Bewusstsein für Selbstverständnis und den Lernprozess und wie Dies kann gehebelt werden, um Sie vorwärts in Ihrem tradingDevelop ein großes Bild perspe Die es Ihnen ermöglicht, die großen und kleinen Chancen zu nutzen und Ihnen dabei zu helfen, die Möglichkeiten zu visualisieren, die sich jeden Tag präsentieren. In der Konnektivität dieser Konzepte können Sie ein reichhaltiges, kontextuelles Marktverständnis aufbauen, das das Potenzial hat, die Grundlage für eine dauerhafte und Erfolgreiche Handel Karriere Trading ist nicht anders als jeder andere Beruf, der finanzielle Belohnung bietet, persönliches Wachstum und Autonomie es erfordert eine eingehende Studie und ein tiefes Verständnis entwickelt im Laufe der Zeit. Suchen Sie unsere Content. Evolving Rule-Based Trading Systems. Evolving Rule-Based Trading Systems Christian Setzkorn Laura Dipietro und Robin Purshouse Department für Informatik, Universität Liverpool, UK Advanced Robotics und S. ystems Lab, Scuola Superiore SantAnna, Italien Abteilung für Automatische Steuerung und Systemtechnik, Universität Shef eld, UK. Abstract In diesem Studie, ein Markthandel Regelbasis wird mit genetischen Programmierung GP optimiert Die Regelbasis besteht aus einfachen re Zwischen den technischen Indikatoren und generiert Signale zu kaufen, zu verkaufen, zu verkaufen und inaktiv zu bleiben Die Methodik wird auf die Vorhersage des Standard Poors Composite Index angewendet 02-Jan-1990 bis 18-Okt-2001 Zwei potenzielle Marktsysteme werden ein einfaches System unter Verwendung von Wenige Regeln und Knoten und ein komplexeres System Die Ergebnisse werden mit einer Benchmark-Buy-and-Hold-Strategie verglichen. Keines der Handelssysteme wurde in der Lage, diese Benchmark konsequent zu übertreffen. Mehr komplizierte Regelbasen, die neben dem Verständnis anfällig sind, sind anfällig für über Ting Einfachere Regelbasen sind robuster gegenüber veränderten Marktbedingungen, können aber nicht die Vorteile von High-Pro-T-Making-Chancen nutzen. Durch die Erhöhung des Reichtums der verfügbaren Regelbasis-Bausteine ​​und die Vielfalt der Trainingsdaten wird davon ausgegangen, dass nachfolgende Systeme das übertreffen werden Benchmark-Strategie.1 Einleitung Dieses Papier präsentiert eine Studie der Markthandelssystem-Entwicklung mit evolutionären Algorithmen EAs Eine explizite Ziel der Forschung ist es, Regelbasen zu entwickeln, die einfach und leicht zu analysieren sind und gleichzeitig die Benchmark-Buy-and-Hold-Strategie übertreffen. Die daraus resultierende Methodik wird auf die Regelgenerierung für den Standard Poors Composite Index angewendet. Ein kurzer Hintergrund der Börsenvorhersage ist In Abschnitt 2 vorgestellt, zusammen mit der Motivation für die Anwendung von EAs auf dieses schwerwiegende Problem In Abschnitt 3 wird die vorgeschlagene Technik skizziert Die Auswahl der technischen Indikatoren und Regelbasis-Funktionalität werden diskutiert Abschnitt 4 beschreibt GP technische Umsetzung Details besondere Aufmerksamkeit wird bezahlt Zur Wahl der Funktionalität Abschnitt 5 beurteilt die Wirksamkeit der neuen Methodik über die Anwendung auf die vergangenen Jahrzehnte Schlusskurse des Standard Poors Aktienindex Die meisten Pro Table Regelbasis identifiziert wird auf den Testdatensätzen validiert und wird einer Prüfung unterzogen Werden die Regionen des Index, die der hohen und niedrigen Leistung entsprechen, in Sectio analysiert N 6 erste Schlussfolgerungen werden angeboten, zusammen mit Vorschlägen für zukünftige Entwicklungen.2 Hintergrund 2 1 Vorhersage von Aktien Die Vorhersage des Börsenverhaltens ist eine sehr schwierige Aufgabe 8 Ein Markt ist ein zeitvariabler, sehr volatiler Prozess, der weitgehend einem zufälligen ähnelt Spaziergang Veröffentlichte Untersuchungen sind weitgehend erfolglos gewesen und haben keine übertriebene Rendite über eine einfache Buy-and-Hold-Strategie zu produzieren. In der Tat gibt es eine umstrittene Anlagetheorie, die als ew cient Market Hypothese bekannt ist, die besagt, dass es unmöglich ist, den Markt zu schlagen. Börsenvorhersageanalysen Kann in der Regel als fundamental oder technisch eingestuft werden. Der frühere Ansatz berücksichtigt die Ursache des Marktverhaltens, während dieser die Wirkung untersucht. So basiert die technische Analyse nur auf quantitativen Marktdaten, während die Fundamentalanalyse Daten enthält, die sich auf die Marktsituation beziehen, Zeit des Jahres, Unternehmensaussichten und so weiter 8 Technische Analyse hat eine große Folge unter den Handel pr Schauspieler aber wurde in der Vergangenheit von Theoretikern kritisiert worden, zum Beispiel, 6 Es ist jedoch zu beachten, dass neuere Studien in der Literatur den technischen Ansatz etwas unterstützt haben. 3 Die in diesem Papier entwickelte Technik konzentriert sich ausschließlich auf technische Analyse Allerdings könnte es leicht erweitert werden, um fundamentale Datentypen zu erfüllen. Die technische Bestandsanalyse basiert auf drei Grundprinzipien 11, nämlich 1 Marktaktivitäten Diskont alles 2 Preise bewegen sich in Trends 3 Geschichte wiederholt sich Wenn diese Grundsätze als wahr gelten Es sollte möglich sein, Regeln für die Vorhersage des Marktverhaltens zu entwickeln. Die technische Analyse beinhaltet oft technische Indikatoren, die aus Kombinationen von aktuellen und vergangenen Preisdaten bestehen. Beliebte Indikatoren sind gleitende Mittelwerte, Ausbruchsysteme und Oszillatoren. Viele verschiedene Variationen jedes Indikators haben Wurde entwickelt 1 Es wurden viele Versuche unternommen, verschiedene Finanzmärkte vorherzusagen, die von der traditionellen Zeit abhängen Serienansätze zu künstlichen Intelligenztechniken wie Fuzzy-Systemen 9 und insbesondere künst - lichem neuronalen Netzwerk ANN-Methoden 15 9 8 Allerdings ist der Hauptnachteil bei ANNs und anderen weitgehend Black-Box-Techniken die enorme Schwierigkeit bei der Interpretation der Ergebnisse Sie geben keinen Einblick in die Art der Wechselwirkungen zwischen den technischen Indikatoren und den Börsenuktuationen. So besteht die Notwendigkeit, Methoden zu entwickeln, die ein besseres Verständnis der Marktprozesse ermöglichen, zusätzlich zu der Bereitstellung zeitlich genauer Vorhersagen 7 2 2 Potenzial für Evolutionary Computing EAs wurden vor kurzem als potenzielle Such - und Optimierungs-Engines eines Handelssystems vorgeschlagen Allen und Karjalainen 2 verwendeten genetische Algorithmen GAs, um Handelsregeln für den Standard Poors Composite Index abzuleiten, während Neely und Weller 12 angewendet wurden. Ein GP-Ansatz Jüngste Arbeit Von ONeill et al 13 nahm eine Grammatik-basierte Technik Diese aktuelle Arbeit ist etwas in den Kinderschuhen nicht E insbesondere, dass Kandidatenlösungen in diesen Studien jeweils nur aus einer einzigen Regel bestehen. Weitere Studien sind erforderlich, um die vollen Vorteile des evolutionären Rechenrahmens zu ernten. 2 3 Hintergrund der Studie In dieser Arbeit wird eine technische Aktienanalyse-Regelbasis als Im Gegensatz zu einer einzigen Regel wird mit GP entwickelt, um zu kaufen, kaufen lang, verkaufen kurz, und tun nichts Signale am Ende eines jeden Tages Handel Alle Investitionen sind nach einem xed Zeitraum von 10 Tagen geschlossen, nach dem Ansatz in 13 skizziert Dies unterscheidet sich von Andere GP-Systeme, in denen die Handelsregel identifiziert Regionen in oder aus dem Markt Ein wichtiger Aspekt der Arbeit ist, dass das System so konzipiert ist, dass die Regelbasis ist leicht verständlich Ein weiterer Vorteil ist, dass die Regeln können regelmäßig abgestimmt werden Ihre Relevanz bei der Veränderung der Marktdynamik zu erhöhen.3 Das Trading System 3 1 Die GP Search Engine Ein minimalistischer Ansatz wurde in Bezug auf die Wahl des GP-Funktionssatzes und des Begriffs getroffen Inal set Ein zentrales Ziel dieser Arbeit ist es, Regeln zu erhalten, die leicht verständlich sind und eine logische Struktur haben. So ist die Anzahl der Regeln pro Kandidatenlösung stark eingeschränkt worden, da die verfügbaren Betreiber im Funktionsumfang und die Bandbreite der Indikatoren zur Verfügung stehen Im Terminal-Set Beachten Sie, dass der Suchraum der möglichen Regelbasis-Kon - gurationen noch beträchtlich ist. Die Ausdrücke in den Handelsregeln einer Kandidatenlösung arbeiten auf den Ergebnissen von Finanzindikatoren und nicht auf den Rohindexdaten selbst. Der evolutionäre Prozess wählt, welche Indikatoren zu verwenden sind, Und wie sie zusammengefasst werden sollten, um eine Regel zu bilden, wird eine Reihe von Kandidaten-Handelssystemen, die aus mehreren Regeln bestehen, entwickelt. 2 2 Auswahl der Finanztechnischen Indikatoren In diesem Beitrag wird auf einen der fundamentalsten, vielseitigsten und populärsten Finanzindikatoren der gleitende Durchschnitt gelegt MA Der MA-technische Indikator nimmt einen Durchschnitt über ein bestimmtes Datensegment an. Das Segment ist in Bezug auf t de niert Der gegenwärtige Tag also der Betreiber wirkt auf ein bewegendes Fenster der Zeitreihe Ein gemeinsamer Ansatz ist, das arithmetische Mittel der letzten zehn Tage zu nehmen, die Preise 11 zu nehmen, obwohl viele Variationen vorhanden sind. Das MA ist ein Glättungsgerät, das sich in der Daten Beachten Sie, dass der MA dem Markt folgt, wird der Trend identifiziert, nachdem er begonnen hat. Der MA arbeitet am besten in Trendsperioden des Marktes In den seitlichen Umzugszeiten haben sich die MAs schlecht gezeigt. Andere Finanzindikatoren wie ein Oszillator müssen sein Die in diesen letzteren Bedingungen eingesetzt werden. Allerdings können einige Arten von Oszillatoren tatsächlich aus MA-Bausteinen aufgebaut werden. Die Länge eines gleitenden Durchschnitts entscheidend beeinflusst ihre Leistung als Indikator 11 Ein kürzerer Durchschnitt identifiziert Trends schneller, aber trägt ein größeres Risiko, ein falsches Signal zu liefern Ein Kompromiss besteht zwischen Trübungsempfindlichkeit und Unempfindlichkeit gegenüber Lärm. So verwenden die meisten Händler eine Kombination von MAs, um ein Handelssignal abzuleiten. In der hier vorgestellten Arbeit, GP wählt die Länge des Durchschnitts, um innerhalb einer vordefinierten maximalen Grenze von 30 Tagen zu verwenden, und kombiniert und interpretiert auch mehrere MAs. Zusätzlich zur Auswahl der Länge eines MAs ist der GP auch frei, die Region zu wählen, um innerhalb des Vordefiniertes Fenster von vergangenen Daten So ist bei diesem Ansatz die MA nicht auf den aktuellen Schlusskurs verankert. Dies stellt einen zusätzlichen Maß an Existenz dar. Der standardisierte verankerte Ansatz wird als Teilmenge des gesamten Suchraums dargestellt. Da jedes Kandidatenhandelssystem besteht Mehrere Regeln gibt es Spielraum für den GP, ​​gute Kombinationen von MAs für verschiedene Marktbedingungen innerhalb eines einzigen Systems zu identifizieren und zu unterstützen. Wenn das System nur durch eine einzige Regel beschrieben wird, kann diese Regel sehr kompliziert werden, wenn sie gleichzeitig wesentlich anders unterstützt Marktbedingungen MAs existieren, die sich nicht auf das arithmetische Mittel verlassen, wie die Methode der Mittelung Linear gewichtete und exponentiell geglättete MAs wurden vorgeschlagen und untersucht i N Die Literatur 11 Diese Variationen liegen außerhalb des Geltungsbereichs der aktuellen Pilotstudie 3 3 Rulebase-Funktionalität Jedes Kandidatensystem besteht aus einer vordefinierten, konstanten Anzahl von Regeln, obwohl diese Strategie variiert werden kann Jede Regel ist von der Form IF THEN Wo ist die Vorgänger und ist die konsequente Die Vorgeschichte nimmt die Form eines Baumes mit einer Funktion gesetzt, die rein von dem logischen Operator de niert ist. Der Terminalsatz ist eine Bibliothek von MA-Strukturen, von denen jeder über eine beschränkte Region der Vergangenheit de niert werden kann Daten Zwei verschiedene Terminals werden in dieser Untersuchung verwendet, nämlich C C. MA ist der einfache gleitende Durchschnitt, wie im vorherigen Abschnitt de niert. Die Parameter geben den Aktienwert zurück, repräsentiert Indizes zu den vergangenen Daten. Beachten Sie, dass MA Tage in die Vergangenheit sind Terminal-Set von Konsequenzen ist Ding-Signale mit den Bedeutungen kaufen Aktien, verkaufen kurz, und bleiben außerhalb des Marktes jeweils. Wenn eine Regelbasis auf eine Periode von vergangenen Daten angewendet wird, wird jeder Vorgänger eine Ausgabe produzieren, whi Ch kann entweder 1 oder 0 sein Wenn der Wert 1 ist, dann wird die entsprechende Konsequenz als Kandidatenentscheidung vorgeschlagen Wenn alle Kandidaten identisch sind, wird dies die Regelbasisentscheidung, sonst wird NICHT NICHT gewählt, da das System in einem Zustand der Unentschlossenheit ist .4 Methodik 4 1 Problem Domain Diese Studie berücksichtigt die Zeitreihen der Schlusskurse des Standard Poors 500 Aktienindex für den Zeitraum 02-Jan-1990 bis 18-Okt-2001 siehe Abbildung 1 Keine Vorverarbeitung der Daten wurde durchgeführt Die Daten wurden nach dem in der Berufsausbildung 02-Jan-1990 bis zum 28. Dezember 1993 verabschiedeten Ansatz in die Ausbildungs - und Prüfsituation aufgeteilt. Validierung 27Okt-1993 bis 10-Dez-1997, Prüfung von 10-Okt-1997 auf 18-Okt -2001.Fig 1 Standard und Poors 500 Index für den Zeitraum 02-Jan-1990 bis 18-Okt-2001. Eine Population von Handelssystemen wird aus dem Trainingssatz abgeleitet Die Kandidatenmodelle, die sich aus diesem Prozess ergeben, werden dann weiter validiert Datensatz zum Überprüfen auf Übertreffen Für jeden Entscheidungspunkt im Datensatz wird der Rul Ebase nimmt rohe Daten als Eingabe und gibt ein KAUF-, VERKAUF - oder NICHTS-Handelssignal zurück Eine konstante Schließzeit von 10 Tagen für KAUF - und SELL-Strategien wird in dieser Arbeit übernommen. Die Größe der Investition, die einem KAUF - oder SELL-Signal entspricht, wird angenommen Um eine beliebige Konstante zu sein, 1.000 Die von jeder Transaktion getätigten Pro - jekte werden auf Handelskosten und Rutschen angepasst. Die Handelskosten werden als 0 2 de - giert, während der Schlupf auf 0 3 festgesetzt wird. 13 Beachten Sie, dass die Handelskosten für einen einzelnen Spekulanten Etwas höher sein als diejenigen, die hier angenommen werden Schlupf ist ein Fang-alles für andere Faktoren, die das bei einer Transaktion geschädigte Prozeß schädlich beeinflussen könnten. Zum Beispiel wird die Ausführung eines Handels unterworfen, um zu verzögern und insbesondere nicht Möglich, die Transaktion in den letzten Tagen zu beginnen Schlusskurs Das Gesamtprotokoll für das System ist die Summe aller angepassten Transaktionsvorgänge, zusammen mit der risikofreien Rendite, die auf nicht gebundenen Fonds erwirtschaftet wurde Signal wurde gegeben Allerdings wird dieses Pro t nicht als die Stärke der Kandidatenlösung verwendet. Dies wird im folgenden Unterabschnitt diskutiert. 4 2 Fitness-Funktion Die GP-Suchmaschine erfordert Kenntnisse über die Leistung jeder Kandidatenlösung innerhalb der aktuellen Population in der Reihenfolge Eine gezielte stochastische Suche durchführen Vorgeschlagene Tness-Funktionen in diesem Forschungsgebiet neigen dazu, zwei Kriterien zu berücksichtigen und das damit verbundene Risiko zu betrachten. Diese letztgenannte Bezeichnung, die wichtig ist, hängt weitgehend von der Psychologie des Investors ab. Es wird aus dieser Studie weggelassen Nur unabhängig von der Risikobewertung bewertet, wenn die Präferenz des Anlegers unbekannt ist, könnte eine mehrfach objektive genetische Programmierung MOGP-Technik verwendet werden, um eine Darstellung von Pareto-optimalen Handelssystemen zu generieren. 14 Die in dieser Studie verwendete Tness-Funktion Ist einfach die Summe aller angepassten Transaktions - prozards Beachten Sie, dass DO NOTHING null pro t erhält, anstatt die risikofreie Rate von re Um die Entwicklung eines aktiven Systems zu fördern, da viele Lösungen den negativen Bindungen entsprechen, sollte dieser Ansatz die relativ positive Wirkung eines DO NOTHING-Signals etwas abschwächen, während dieser Ansatz von einigen als unvorsichtig angesehen werden kann, was ein hohes Risiko darstellt - Hohe Belohnungssysteme werden wahrscheinlich auf den Dual-Test-Sets ausgesetzt 4 3 Implementierungsdetails Initialisierung Für jede Kandidatenlösung der Anfangspopulation wird eine vordefinierte Anzahl von Regeln gebaut. Jeder vorangegangene Baum ist auf ein vordefiniertes Maximum beschränkt Anzahl der Knoten Die Wiederholung der Terminals wird verhindert Der Baum wird mit der heruntergefahrenen Halb - und Halbstrategie in Top-Down-Weise gebaut. 4 Jede Folge wird durch Drehen durch das Terminal-Set erzeugt. Auswahl Tournament Auswahl mit einer Turniergröße von 13 wurde Verwendet in dieser Arbeit Ausgewählte Personen wurden dann den nachstehend beschriebenen genetischen Operatoren unterworfen, um neue Kandidatenlösungen zu generieren. Genetische Operatoren Alle o Perationen wirken auf die vorangehenden Bäume nur Einpunkt-Binär-Crossover wurde umgesetzt Wahrscheinlichkeit 0 7 pro Paar von Lösungen Es wird überprüft, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse der Crossover gültig sind Ein Mutationsoperator, der die Verzweigungen des vorangegangenen Baumes neu initialisiert, wurde ebenfalls umgesetzt 0 01 pro Lösungsknoten.5 Ergebnisse In dieser Erstuntersuchung wird die Performance von zwei Handelssystemen, die mit der hier beschriebenen Methodik entwickelt wurden, mit der einer Benchmark-Buy-and-Hold-Strategie verglichen. Das erste Handelssystem, das als komplexes System bezeichnet wird, besteht darin Einer Regelbasis von 9 Regeln mit Vorläufern von bis zu 7 Knoten Diese Regelbasis kann hier aufgrund von Größenbeschränkungen nicht dargestellt werden und ist kompliziert zu analysieren Das zweite Handelssystem, das so genannte einfache System, hat eine Regelbasis von nur 3 Regeln, wobei die Nummer Der Knoten in der Vorgeschichte ist auf 1 begrenzt Analyse dieses Systems ist etwas mehr traktierbar Eine Investition von 1.000 ist mit jeder Entscheidung verbunden Alle Transaktionen Ionen, die von der Regelbasis angezettelt werden, werden nach einer xed-Periode von 10 Tagen geschlossen. Somit beträgt die maximale Investition zu einem beliebigen Zeitpunkt 10.000. Wenn die Entscheidung getroffen wird, NICHT ZU VERWENDEN, werden Zinsen mit einem risikofreien Zinssatz von 0 14 den durchschnittlichen 10 Tag verdient Aus den US-amerikanischen Bundesländern abgeleitete Daten Im Rahmen der Buy-and-Hold-Strategie wird zu Beginn des Berichtszeitraums die Gesamtinvestition von 10.000 vorgenommen und am Ende des Berichtszeitraums abgeschlossen. Ergebnisse für die beiden Systeme zusammen mit den Ergebnissen für Die Buy-and-Hold-Strategie, sind in Tabelle 1 dargestellt. Das Gesamtprotokoll der Strategien wird in die Performance der Trainings-, Validierungs - und Testdatensegmente zerlegt. Grafische Ergebnisse zeigen, wie sich die Performance jedes Systems über die Gesamtsumme hinweg verändert hat. Handelsperiode Komplexes System Einfache Systemabwicklung Schulung 4046 3274 4109 Validierung 1948 2219 10533 Testen 1112 1588 1240 Gesamt 7106 7081 15882 Tabelle 1 Pro ts, die von verschiedenen Strategien erstellt wurden, werden für das komplexe System dargestellt N Abbildung 2 und für das einfache System in Abbildung 3 Es ist offensichtlich, dass keines der entwickelten Handelssysteme in der Lage ist, die Benchmark-Strategie konsequent zu übertreffen. Mehr komplizierte Regelbasen sind in der Lage, wesentliche Vorteile für die Trainingsdaten zu schaffen, die über die Kauf - Halten, aber dies ist mit einer schlechten Leistung bei den Validierungs - und Testdatensätzen verbunden. Dies ist ein Hinweis auf das Übertreffen. Das oben gezeigte komplexe System stellt eine Kompromisslösung über die Trainings - und Validierungsdatensätze dar. Das einfache System ist nicht in der Lage, das komplexe System anzupassen Auf die Trainingsdaten, ist aber signifikant robuster gegenüber veränderten Marktbedingungen In der Tat schlägt das einfache System die Buy-and-Hold-Strategie auf dem Test-Set Weder das Handelssystem ist in der Lage, auf den großen bullish Zeitraum in den Validierungs-Set Bedingungen unter Die eine Kauf-und-Hold-Strategie wäre am meisten gemischte Leistung der Handelssysteme über die Datensätze möglicherweise entstanden. Fig 2 Performance dyn Amics für das komplexe System aktive und inaktive Prots entstehen aus BUY SELL und DO NOTHING Aktionen. Fig 3 Leistungsdynamik für das einfache System. from Insufcient Marktmerkmale in den Trainingsdaten Die bullish Zeitraum in der Validierung Daten und der großen bearish Region Der Testdaten sind in den Trainingsdaten nicht sichtbar Der GP-Optimierungsprozess kann eine reiche oder repräsentativere Vielfalt an Trainingsmaterial oder Regelbasis-Bausteinen erfordern. Dies garantiert sicherlich weitere Untersuchungen Um eine vollständige Beurteilung der Ergebnisse durchzuführen, Das Marktrisikoprojekt jeder Handelsstrategie sollte ebenfalls berücksichtigt werden Da die Buy-and-Hold-Strategie während des Investitionszeitraums eine Investition von 10.000 investiert, ist die maximale Investition, die verloren gehen kann, 10.000. Eine durchschnittliche tägliche Investition kann berechnet werden Die Handelssysteme, die in dieser Studie entwickelt wurden, unter der Annahme, dass der Verkauf von kurzen niemals zu einem Glanz führen wird, der größer ist als der Pfahl selbst, um zu liefern easure of risk for the proposed systems These results are shown in Table 2 The average daily investments for the Data set Complex system Simple system Training 2351 2134 Validation 1580 1680 Testing 2755 2208 Table 2 Average daily investment of trading systems. systems do not indicate any excess risk over the benchmark strategy.6 Conclusions and Future Work A GP-optimised rule-based trading system has been presented in this paper The aims of this work have been two-fold 1 to develop an effective system that is able to outperform a benchmark strategy with 2 a high degree of simplicity and transparency Initial results indicate the importance of the rulebase complexity issue A degree of complexity is required in order to generate excess returns, whilst extravagant complexity will lead to over tting A balance must be sought, which also embraces the requirement for transparency This study has considered only a single technical indicator, the MA As stated earlier, this indicator has known str engths and weaknesses in its prediction capabilities Also, only the simplest form of MA was considered here Future extensions will seek to make other technical indicators available, such that the rulebase can utilise complementary indicators if this is deemed desirable The library of possible indicators can be increased without bounds, given that the rulebase complexity remains unchanged, so long as the combination of these indicators remains tractable Indeed, increasing the choice of indicators may help to prevent rulebase bloat The structure of the rulebase used in this study is somewhat restrictive Extensions to the rulebase could be developed to provide extra exibility whilst maintaining tractability Fuzzi cation of the rulebase could be one such improvement, where the rst step would be to replace the crisp equality relation within the MA terminals by fuzzy counterparts The application of the methodology to other market sources will form an interesting next step It will be possible to see if the conclusions derived from the Standard Poors 500 share index concerning the methodology remain valid across other nancial sectors Furthermore, the inclusion of multiple market sources in the prediction of a single index may prove rewarding A promising system has been yielded through the use of highly limited technical indicators From this foundation, it is hoped that simple enhancements will produce a system capable of consistent success over benchmark strategies. Acknowledgments This paper is the rst product of an international collaboration that was initiated at the EvoNet Summer School 2001 held between 27-Aug and 01-Sep in Thessaloniki, Greece The authors would like to express their thanks to everyone involved in the summer school, with special thanks to Conor Ryan who set the original problem from which this work evolved For the opportunity to attend the school, the authors would like to thank the Dept of Computer Science at the University of Liverpool and Dr R C Pato n C Setzkorn Scuola Superiore S Anna of Pisa, Prof P Dario, and Prof A M Sabatini L Dipietro Prof P J Fleming R Purshouse. 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