Konstrukce AOS v programu StrategyQuant - část 2.

V minulém článku jsem popsal, jakým způsobem pomocí StrategyQuant stavím automatické obchodní strategie náhodným procesem generování. Druhý způsob, který používám, je genetická evoluce. Jde o proces evoluce strategií z počáteční populace za pomoci genetického programování.

V tomto režimu StrategyQuant nejprve vytvoří mnou stanovené množství náhodných strategií, které se použijí jako výchozí populace v evoluci. Tyto počáteční generace strategií jsou pak vyvíjeny po několik následných generací s využitím genetického programování technologie.

Tento proces se vlastně snaží napodobit vývoj v přírodě. Algoritmus programu vybere pomocí mnou zvolených výkonnostních kritérií nejvhodnější strategie v každé generaci, a skupinu nejvhodnějších kandidátů pak použije k „výrobě“ nové generace strategií s využitím genetických operací, jako je křížení a mutace.

Jak genetická evoluce probíhá, si můžete prohlédnout na obrázku níže:

Stejně jako v evoluci probíhající v přírodě, vede tento postup ke vzniku lepších a lepších kandidátů. V mém případě k výběru strategií, které jsou výhodnější, mnohem stabilnější, nebo obecně lepší ve vybraných výkonnostních kritérií.

Šťastné obchodování,

Martin Malý