Natürliche Selektion: Genetischer Algorithmus für die Systemoptimierung Genetische Programmierung Evo 2 ist unsere fortschrittliche genetische Algorithmusbibliothek, die das neueste genetische Algorithmusdesign beinhaltet, wie biologisch identische Prozesse, epigenetische Schalter, simuliertes Glühen, Westermarck-Inzuchtprävention, altersbedingte Rekombination und vieles mehr . Der Evo 2-Algorithmus basiert nicht auf dem Standard-Chromosom-GA-Design. Evo 2 löst multivariate Optimierungsprobleme schnell und skaliert gut mit Komplexität. Der Evo 2 Algorithmus wurde für die genetische Programmierung (autonome Schaffung von Handelssystemen), Handelssystemoptimierung und Portfoliooptimierung entwickelt. Evo 2 ermöglicht es Entwicklern, multivariate Trading-System-Optimierungen mit Leichtigkeit zu bauen. Bio-identisches Genom und Algorithmus Evo 2 ist nicht nur bio-inspiriert, sondern ist in vielen Aspekten biologisch identisch. Evo 2 simuliert jeden natürlichen Prozess von der Mate-Auswahl bis hin zur DNA-Verpackung und der kompletten Meiose. Die meisten standardmäßigen genetischen Algorithmen vernachlässigen, um die mehrfachen Schritte der Meiose durchzuführen, die für die genetische Variation von entscheidender Bedeutung sind, eine entscheidend wichtige Variable, um lokale Optima zu vermeiden. Während der Prophase werden Chromosomen-Synapse und eine kleine Menge an DNA zwischen homologen Chromosomen durch ein als Kreuzung bekanntes Verfahren ausgetauscht. Der kritische Teil der Prophase ist die Aufstellung von Tetraden in homologe Paare. Der Evo 2 Algorithmus sorgt dafür, dass Homologe nur aus nicht verwandten, gegenüberliegenden Geschlechtschromosomen entstehen. Metaphase und Anaphase Metaphase und Anaphase sind die Phasen, in denen viel Variation in das Genom integriert wird jedoch die meisten genetischen Algorithmen vollständig verlassen diese Schritte aus. Evo 2 simuliert beide Phasen vollständig und genau. Keine Inzucht Erlaubt Die meisten Standardgenetischen Algorithmen sind Inzucht Suppe, technisch gesprochen. Inzucht reduziert die genetische Variation, die es genügt zu sagen, verhindert, dass sich Systeme entwickeln und sich an ihre Umgebung anpassen. In Standard-GAs bedeutet dies, dass ein System eher in lokalen Optima stecken bleiben könnte. Während die Natur mindestens drei Mechanismen hat, um Inzucht zu verhindern, können die meisten genetischen Algorithmen dieses Problem nicht lösen. Die erste Methode: Vermeiden Sie Nachkommen von der Wiedergabe. Inzucht führt zu einer erhöhten Homozygotie, die die Chancen der Nachkommenschaft durch rezessive oder schädliche Merkmale beeinflussen kann. Der zweite Mechanismus: Fahren Sie junge Männer weg, um Inzest-Paarung zwischen Geschwistern zu verhindern. Der dritte Mechanismus: Der Westermarck-Effekt. Dies ist eine psychologische Wirkung, durch die Personen, die in der Nähe der Kindheit erhoben werden, zur späteren sexuellen Anziehung desensibilisiert werden. Die letzte Konsequenz der Inzucht ist die Extinktion der Arten aufgrund des Mangels an genetischer Vielfalt. Der Gepard, eine der am meisten gezüchteten Arten auf der Erde, ist ein Paradebeispiel. Und es kommt auch vor dem Aussterben. Vor zwanzigtausend Jahren zogen Geparde in ganz Afrika, Asien, Europa und Nordamerika. Vor etwa 10.000 Jahren, wegen des Klimawandels, wurde nur eine Art ausgestorben. Mit der drastischen Verringerung ihrer Zahlen wurden die nahen Verwandten gezwungen, zu züchten, und der Gepard wurde genetisch inzucht, was bedeutet, dass alle Geparde sehr eng miteinander verwandt sind. Obwohl die Natur die Inzucht verbietet, übersehen fast alle computergesteuerten genetischen Algorithmen dieses Problem. Evo 2 verhindert die Inzucht über den Westermarck-Effekt und andere simulierte Effekte. Epigenetische Schalter Epigenetische Theorie beschreibt, wie Veränderungen in der Genexpression durch andere Mechanismen als Veränderungen in der zugrunde liegenden DNA-Sequenz, vorübergehend oder durch mehrere Generationen verursacht werden können, indem sie ein Netzwerk von chemischen Schaltern innerhalb von Zellen, die gemeinsam als Epigenom bekannt sind, beeinflussen. Evo 2 kann epigenetische Schalter simulieren, damit das System vorübergehend für Aktionen wie zu gierig oder risikoavers bestraft werden kann. Simuliertes Glühen Simuliertes Glühen ist eine probabilistische Metaheuristik für das globale Optimierungsproblem, um eine gute Annäherung an das globale Optimum einer gegebenen Funktion in einem großen Suchraum zu lokalisieren. Es wird oft verwendet, wenn der Suchraum diskret ist. Bei bestimmten Problemen kann das simulierte Glühen effizienter sein als eine erschöpfende Aufzählung. Familienstammbaum Evo 2 kann für jedes Genom die genealogischen Informationen speichern, damit die Benutzer das Fortschreiten des genetischen Algorithmus überprüfen können, um zu sehen, wie sich bestimmte Gene im Laufe der Zeit entwickelt haben. Karyogram Viewer Evo 2 verfügt über ein eingebautes Karyogramm, das die Visualisierung von Genomen ermöglicht, während sich genetische Algorithmen entwickeln. Das Karyogramm könnte angepasst werden, um Genealogie-Informationen für spezifische Genome über ein Kontextmenü anzuzeigen. Evo 2 Anwendungen Evo 2 kann auf der Client - oder Serverseite für die genetische Programmierung (autonome Schaffung von Handelssystemen), Handelssystemoptimierung, Portfoliooptimierung, Asset Allocation und Non-Finance-Anwendungen eingesetzt werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf künstliche Kreativität, automatisiert Design, Bioinformatik, chemische Kinetik, Code-Breaking, Steuerungstechnik, Feynman-Kac Modelle, Filter - und Signalverarbeitung, Terminplanung, Maschinenbau, stochastische Optimierung und Zeitplanprobleme. Genetische Programmierbeispiele TradeScript-Programmierbeispiele zeigen Entwicklern, wie man genetische Programmiermodelle erstellen kann, die in der Lage sind, Strategien zu testen und zu optimieren. Programmierdokumentation kann hier heruntergeladen werden. Es gibt eine große Anzahl von Literatur über den Erfolg der Anwendung von evolutionären Algorithmen im Allgemeinen und den genetischen Algorithmus insbesondere auf die Finanzmärkte. Allerdings fühle ich mich unwohl, wenn ich diese Literatur lese. Genetische Algorithmen können die vorhandenen Daten überlagern. Mit so vielen Kombinationen ist es einfach, mit ein paar Regeln zu arbeiten, die funktionieren. Es kann nicht robust sein und es hat keine konsequente Erklärung dafür, warum diese Regel funktioniert und diese Regeln dont jenseits der bloßen (zirkulären) Argument, dass es funktioniert, weil die Tests zeigt es funktioniert. Was ist der aktuelle Konsens über die Anwendung der genetischen Algorithmus in der Finanzierung gefragt 18. Februar 11 um 9:00 Ive arbeitete an einem Hedge-Fonds, der GA-abgeleiteten Strategien erlaubt. Für die Sicherheit, es erfordert, dass alle Modelle lange vor der Produktion eingereicht werden, um sicherzustellen, dass sie noch in den Backtests gearbeitet. So könnte es eine Verzögerung von bis zu einigen Monaten geben, bevor ein Modell laufen durfte. Es ist auch hilfreich, das Stichprobenuniversum zu trennen, verwenden eine zufällige Hälfte der möglichen Aktien für die GA-Analyse und die andere Hälfte für Bestätigungs-Backtests. Ist das ein anderer Prozess, als Sie es vor einer anderen Handelsstrategie verwenden würden (Wenn ja, ist es mir nicht klar, was Sie von einem GA-Modell mit Daten zur Zeit t erhalten und dann bis tN testen, bevor Sie es vertrauen, im Vergleich zu Daten Zum Zeitpunkt tN, Testen von tN auf t, und verwenden Sie es sofort.) Ndash Darren Cook Nov 23 11 at 2:08 DarrenCook ein Problem Ich sehe, dass, wenn Sie testen von tN zu t und finden Sie es doesn39t gut funktionieren, dann gehen Sie Um ein anderes Modell zu erstellen, das im selben Zeitraum tN bis t (ad infinitum) getestet wird. Das führt die Wahrscheinlichkeit ein, dass bei der Modellerstellungsprozedur eine Übergröße erfolgt. Ndash Chan-Ho Suh Jul 22 15 um 5:24 In Bezug auf Daten-Snooping, wenn ein GA korrekt implementiert ist, sollte das kein Problem sein. Mutationsfunktionen sind spezifisch eingeschlossen, um zufällig durch den Problemraum zu suchen und Daten zu vermeiden, die snooping sind. Das heißt, das Finden der richtigen Mutationsstufen kann etwas von einer Kunst sein und wenn die Mutationsniveaus zu niedrig sind, dann ist es so, als ob die Funktion überhaupt nicht implementiert wäre. Ndash BioinformatikGal Apr 6 11 at 16:28 BoinformaticsGal ich verstehe nicht, wie die Einbeziehung von Mutationsfunktionen uns erlaubt, Daten zu schnüffeln. Nach der Suche, gibt es eine Fitness-Funktion, die jede Generation 39fit39 die Daten immer mehr macht. Oder bin ich nicht verständnis dich richtig ndash Vishal Belsare Sep 15 11 um 18:05 Theres eine Menge Leute hier reden darüber, wie GAs empirisch sind, haben keine theoretischen Grundlagen, sind Black-Boxen und dergleichen. Ich brauche zu unterscheiden Theres ein ganzer Zweig der Ökonomie gewidmet, um die Märkte in Bezug auf evolutionäre Metaphern zu betrachten: Evolutionäre Ökonomie Ich empfehle das Dopfer Buch, die Evolutionären Grundlagen der Ökonomie als Intro. Cambridge. orggbknowledgeisbnitem1158033sitelocaleenGB Wenn Ihre philosophische Ansicht ist, dass der Markt im Grunde ein riesiges Casino oder Spiel ist, dann ist ein GA einfach eine Black-Box und hat keine theoretische Grundlage. Allerdings, wenn Ihre Philosophie ist, dass der Markt ein Überleben-of-the-fittest Ökologie ist, dann GAs haben viele theoretische Grundlagen, und es ist völlig vernünftig, Dinge wie Corporate Speziation, Markt-Ökologie, Portfolio-Genome, Handels-Klima und die zu diskutieren mögen. Beantwortet Apr 5 11 at 15:42 In kurzer Zeit Skalen ist es mehr ein Casino. Wie die Natur, in der Tat. Ndash quantdev Apr 5 11 bei 20:46 quantdev, das Problem damit ist, dass GA - wie alle anderen quantitativen Methoden - nur mit kurzer Zeitskala arbeitet, wenn ich mich nicht irre. Also, wenn der Aktienmarkt eher wie ein Aktienmarkt ist, dann wäre GA völlig nutzlos. Ndash Graviton Apr 6 11 um 8:56 Graviton. Es gibt keinen inhärenten Grund, warum man nicht ein GA programmieren kann, um die Analyse zu längeren Zeitspannen zu machen. Der Zeitbereich eines GA wird in Generationen, nicht in Jahren oder Tagen gemessen. So müsste man einfach eine Population definieren, die Personen enthält, deren Generationen Jahre oder Jahrzehnte lang sind (dh Konzerne). Es gibt definitiv einige Arbeit, die sich an die Definition von Corporate 39genomes39 durch ihre Produktionsprozesse nähert. In einem solchen Modell würde man sich aufgrund eines bestimmten Marktklimas für ein effizientes Geschäftsmodell optimieren. Es ist jedoch kein Aktienkurs-Portfolio-Modell. Ndash BioinformaticsGal Apr 6 11 um 15:12 Angenommen, Sie vermeiden Daten-Snooping Bias und alle potenziellen Fallstricke der Verwendung der Vergangenheit, um die Zukunft vorauszusagen, vertrauenswürdige genetische Algorithmen, um die richtige Lösung zu finden, ist ziemlich viel auf die gleiche Wette, die Sie machen, wenn Sie Aktiv ein Portfolio verwalten, ob quantitativ oder diskretionär. Wenn Sie an die Effizienz des Marktes glauben, dann ist die Erhöhung Ihrer Transaktionskosten aus dem aktiven Management unlogisch. Wenn aber Sie glauben, dass es strukturelle Ampere psychologische Muster oder Mängel zu nutzen und die Auszahlung ist die Zeit und Geld für die Erforschung und Umsetzung einer Strategie die logische Wahl ist aktives Management wert ist. Das Ausführen einer GA-abgeleiteten Strategie ist eine implizite Wette gegen die Markteffizienz. Sie sagen im Grunde, ich glaube, es gibt falsche Bewertungen, die aus irgendeinem Grund auftauchen (Massen von irrationalen Menschen, Investmentfonds, die wegen fehlangepaßter Anreize usw. hüten), und das Ausführen dieser GA kann diese Datenmenge schneller ausführen, als ich kann . Antwortete am 18. Februar 11 um 15:49 manuelles Management eines aktiven Portfolios beinhaltet die Nutzung aller Informationen, die wir haben und eine logische Schlussfolgerung über den Markt ableiten und dann Strategien ausführen, ist dies eine rationale Tätigkeit. OTOH, mit GA ist mit einem Black-Box-Tool können wir erklären, das Ergebnis aus ihm aus allen akzeptierten Prinzipien abgeleitet. Ich bin nicht sicher, ob diese beiden wirklich gleich sind. Ndash Graviton Feb 18 11 at 15:57 Graviton Ja aber betrachte die Ähnlichkeiten zwischen GA39s und wie wir Menschen über Märkte lernen, Strategien entwickeln, aus Fehlern lernen und sich an veränderte Marktbedingungen anpassen. Wenn Sie recherchieren, was gewinnen und verlieren Aktien haben gemeinsam, oder was Volumen und Preismuster schaffen gute Trades, oder welches Modell ist die genaueste für die Bewertung von Derivaten, was Sie tun, ist Data-Mining die Vergangenheit in einer Weise. Wenn Marktbedingungen ändern Sie entweder neue Strategien zu handeln oder schließlich aus dem Geschäft gehen. Wenn es ausnutzbare Kanten auf dem Markt gibt, dann ist der einzige Unterschied zwischen Ihnen und einem GA ndash Joshua Chance 18. Februar 11 um 16:46 Graviton (in einem sehr breiten Sinn) ist, dass Sie eine Erzählung haben, eine Geschichte, um mit Ihrer Strategie zu gehen . Wir Menschen riskieren, ein scheinbar wiederkehrendes Muster zu finden und dann zu rationalisieren und eine Erzählung zu schaffen. GA39s riskieren dasselbe, nur ihr potentiell falsches Modell benutzt keine Worte, sie benutzen Mathe und Logik. Ndash Joshua Chance Feb 18 11 um 16:54 Die späte Thomas Cover. (Wahrscheinlich der führende Informationstheoretiker seiner Generation), als universelle Ansätze für Dinge wie Datenkomprimierung und Portfoliozuweisungen als echte genetische Algorithmen. Evolution hat keine Parameter zu passen oder zu trainieren. Warum sollten echte genetische Algorithmen universelle Ansätze keine Annahmen über die zugrunde liegende Verteilung von Daten machen. Sie machen keinen Versuch, die Zukunft von Mustern oder irgendetwas anderes vorherzusagen. Die theoretische Wirksamkeit von universellen Ansätzen (sie zeigen signifikante Umsetzungs-Herausforderungen, wie meine aktuelle Frage: Geometrie für Universal-Portfolios) von ihnen zu tun, was die Evolution verlangt. Die schnellsten, klügsten oder stärksten nicht unbedingt in der nächsten Generation überleben. Evolution begünstigt, dass Gen, Organismus, Meme, Portfolio oder Datenkomprimierung Algorithmus positioniert, um am leichtesten anpassen, was auch immer als nächstes passiert. Auch weil diese Ansätze keine Annahmen machen und nicht parametrisch betreiben, kann man alle Tests auch bei allen historischen Daten als Out-of-Sample betrachten. Sicherlich haben sie Einschränkungen, Sicherlich können sie für jede Art ein Problem arbeiten, das wir in unserem Gebiet sehen, aber gee, was für eine interessante Art, über die Dinge nachzudenken. Antwortete Jul 14 13 um 15:42 Nun, das Ziel eines genetischen Algo ist es, die beste Lösung zu finden, ohne alle möglichen Szenarien durchzugehen, weil es zu lang wäre. Also natürlich ist es Kurvenanpassung, das ist das Ziel. Antwortete Mar 6 11 um 20:40 Aber es gibt einen signifikanten Unterschied zwischen der Überfüllung der Probe (schlecht) und Anpassung der Bevölkerung (gut). Das ist der Grund, warum viele vorschlagen, dass Sie Ihren Algorithmus mit einem Out-of-Probe-Test validieren. Ndash Joshua Jul 17 13 at 2:34 Ihre Antwort 2017 Stack Exchange, IncFebruary 15, 2017 8211 06:28 pm Vorhersage Woche: 02-18-2013 Bevorzugte Assetklasse: VB - US Small Cap Negative Signale: 2 Ticker Beschreibung Signal TLT US Langzeit-Treasury 1.0 IEV Europe Large Cap 1.0 EWJ Japan Broad 1.0 EPP Pacific Ex-Japan 1.0 DBC Commodities 1.0 IVV US Large Cap (SampampP500) 0.3 IWM Russell 2 0.3 VB US Small Cap -1.0 ILF Lateinamerika Broad -0.3 Wöchentliche Börse hellip 25. Januar 2017 8211 05:45 pm Sensor-Validierung mit Hardware-basierten Online-Lernen neuronalen Netzwerken. Dieser Inhalt liegt außerhalb Ihres institutionellen Abonnements. Verwenden von neuronalen Netzen für die Sensorvalidierung (SuDoc NAS 1.15: 208483) Unbekannte Bindung. NASA (Autor). Schreiben Sie die erste Kundenmeinung (0). Neuronale Netzwerk-basierte Sensor-Validierung für Turboshaft-Motoren (1. November 1998). Sensor-Fehlererkennung, - abscheidung und - unterkunft mit einem Neuronalen. 6. Januar 2017 8211 05:03 Uhr Grundlegende Neuronale Netzwerk-Tutorial-Theorie. GEFÜHRT VON BOBBY APRIL 3. Nun, dieses Tutorial ist schon lange her. Neuronale Netze (NNs) sind etwas. 3. Januar 2017 8211 04:57 Uhr Bei der Verwendung von künstlichen neuronalen Netzwerken für großvokabulare Rede. Die vorhandene Spracherkennungstechnologie liegt hinter Anwendungen wie zB. Über die Verwendung von neuronalen Netzwerken in der artikulatorischen Sprachsynthese. J. Acoust. Soc. Bin Band 93, Ausgabe 2, S. 1109-1121 (1993) (13 Seiten). Dieser faszinierende Forschungsgebiet wird heute als Verbindungsismus oder das Studium künstlicher neuronaler Netzwerke bezeichnet. Was ist der aktuelle Stand der Technik in der Sprache. Download NeuroSolutions hellip 21. Februar 2013 150 01:04 Texterkennung, optische Zeichenerkennung (OCR), Neuronale Netze, Backpropagation. Und ein neuronaler Netzwerkansatz mit praktisch keiner Vorverarbeitung. Anwendung eines künstlichen neuronalen Netzwerkmodells zur optischen Zeichenerkennung. Dieser Inhalt liegt außerhalb Ihres institutionellen Abonnements. 1. April 2010 150 11:03 Uhr Unser Singhala Spracherkennungssystem zeigt nun ein elementares Verhalten, aber wir müssen es noch mehr verbessern, um eine zufriedenstellende Leistung zu erzielen. Um dies zu erreichen, nutzen wir Optimierungsmethoden auf mehreren Gesichtern wie die Verbesserung und Schulung von Sprachmodellen und akustischem Modell, Lärmfiltertechniken und maschinellen Lernansätzen. Ich werde eine neuronale Netzwerk-basierte Ansatz zur Überwindung der Unsicherheit aufgrund von Variationen des Benutzers hellip verwenden 15. Februar 2013 150 02:37 Uhr Rick Nauert, Ph. D. PsychCentral: Die Vorteile der Meditation sind gut anerkannt. Doch eine wissenschaftliche Erklärung, wie es funktioniert, ist auffällig fehlend. Brown University Wissenschaftler können dazu beigetragen haben, diese Barriere zu überwinden, da die Forscher einen neurophysiologischen Rahmen vorschlagen, um die klinischen Vorteile der Meditation zu erklären. Wissenschaftler glauben, dass Achtsamkeit Praktiker eine verbesserte Kontrolle über sensorische kortikale Alpha-Rhythmen, die hellip 21. Februar 2013 150 01:50 Neural Networks Analogie zu biologischen neuronalen Systemen, die meisten robustes Lernen. Der Gradient Descent Algorithmus Jedes Trainingsbeispiel ist ein Paar amplt x. L04NeuralNetworks. ppt Präsentation Transcript. 1. Künstliche Neuronale Netze Schwelleneinheiten Gradient Abstieg Mehrschichtige Netzwerke Backpropagation Versteckt. Ein einschichtiges neuronales Netzwerk muss jedoch eine Funktion lernen, die nur ein Label ausgibt. Die Methode, die in Backpropagation verwendet wird, ist gradient hellip
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