Matlab-trading-system-development

Matlab-trading-system-development

Urban-forex-youtube
Tbst-forex-strategy
Option-electronic-trading


Mm03-moving-average-price Trading-strategy-expectancy Trading-strategy-video Trading-strategi-rsi Online-trading-untuk-pemula-uk Cara-to-do-online-trading-with-icici-bank

Pengembangan Sistem Perdagangan Otomatis dengan MATLAB Stuart Kozola, MathWorks Ingin belajar bagaimana membuat sistem perdagangan otomatis yang dapat menangani beberapa akun perdagangan, beberapa kelas aset, dan perdagangan di beberapa tempat perdagangan Bersamaan Dalam webinar ini, kami akan menyajikan contoh alur kerja untuk penelitian, Menerapkan, menguji dan menerapkan strategi perdagangan otomatis yang memberikan fleksibilitas maksimum dalam hal dan siapa yang Anda ajak bertransaksi. Anda akan belajar bagaimana produk MATLAB dapat digunakan untuk pengumpulan data, analisis data dan visualisasi, pengembangan model dan kalibrasi, backtesting, pengujian berjalan, integrasi dengan sistem yang ada dan akhirnya penerapan untuk perdagangan real-time. Kami melihat masing-masing bagian dalam proses ini dan melihat bagaimana MATLAB menyediakan satu platform tunggal yang memungkinkan solusi efisien dari semua bagian dari masalah ini. Topik khusus meliputi: Opsi pengumpulan data, termasuk data historis, intraday, dan real-time harian Model bangunan dan prototip pada MATLAB Backtesting dan kalibrasi model Berjalan maju pengujian dan validasi model Berinteraksi dengan perpustakaan dan perangkat lunak yang ada untuk eksekusi perdagangan Penerapan aplikasi akhir Di sejumlah lingkungan, termasuk, JAVA, dan Excel Tools untuk perdagangan frekuensi tinggi, termasuk komputasi paralel, GPU, dan pembuatan kode C dari MATLAB Product Focus Pilih Pengembangan Sistem Perdagangan Negara Anda dengan MATLAB Stuart Kozola, MathWorks Ingin belajar bagaimana membuat Sistem perdagangan otomatis yang dapat menangani beberapa akun perdagangan, beberapa kelas aset, dan perdagangan di beberapa tempat perdagangan Serentak Dalam webinar ini, kami akan menyajikan contoh alur kerja untuk meneliti, menerapkan, menguji, dan menerapkan strategi perdagangan otomatis yang memberikan fleksibilitas maksimum dalam hal dan siapa Anda berdagang dengan. Anda akan belajar bagaimana produk MATLAB dapat digunakan untuk pengumpulan data, analisis data dan visualisasi, pengembangan model dan kalibrasi, backtesting, pengujian berjalan, integrasi dengan sistem yang ada dan akhirnya penerapan untuk perdagangan real-time. Kami melihat masing-masing bagian dalam proses ini dan melihat bagaimana MATLAB menyediakan satu platform tunggal yang memungkinkan solusi efisien dari semua bagian dari masalah ini. Topik khusus meliputi: Opsi pengumpulan data, termasuk data historis, intraday, dan real-time harian Model bangunan dan prototip pada MATLAB Backtesting dan kalibrasi model Berjalan maju pengujian dan validasi model Berinteraksi dengan perpustakaan dan perangkat lunak yang ada untuk eksekusi perdagangan Penerapan aplikasi akhir Di sejumlah lingkungan, termasuk, JAVA, dan Excel Tools untuk perdagangan frekuensi tinggi, termasuk komputasi paralel, GPU, dan pembuatan kode C dari MATLAB Product Focus Select Your CountryProceedings of International Conference on Computational Methods in Sciences and Engineering 2004 Meningkatkan perdagangan teknis Sistem dengan menggunakan prosedur algoritma genetika MATLAB berbasis baru Stephanos Papadamou a ,. George Stephanides b. Sebuah Departemen Ekonomi, Universitas Thessaly, Argonauton dan Filelinon, Volos, Yunani b Departemen Informatika Terapan, Universitas Makedonia Ilmu Ekonomi dan Sosial, Egnatias 156, Thessaloniki 54006, Yunani Diterima pada tanggal 18 Mei 2006. Diterima pada tanggal 15 Desember 2006. Tersedia secara online 24 Januari 2007. Studi terbaru di pasar keuangan menunjukkan bahwa analisis teknis bisa menjadi alat yang sangat berguna dalam memprediksi tren. Sistem perdagangan banyak digunakan untuk penilaian pasar namun, optimalisasi parameter dari sistem ini telah menarik sedikit minat. Dalam makalah ini, untuk mengeksplorasi potensi kekuatan perdagangan digital, kami menyajikan alat MATLAB baru berdasarkan algoritma genetika yang digunakan alat ini untuk mengetahui parameter optimalisasi aturan teknis. Ini menggunakan kekuatan algoritma genetika untuk menghasilkan solusi cepat dan efisien dalam istilah perdagangan riil. Alat kami diuji secara ekstensif terhadap data historis investasi dana UBS di pasar saham yang sedang berkembang melalui sistem teknis khusus kami. Hasil menunjukkan bahwa GATradeTool yang kami usulkan melebihi perangkat perangkat lunak yang umum digunakan, tidak adaptif, berkenaan dengan stabilitas pengembalian dan penghematan waktu selama keseluruhan periode sampel. Namun, kami memberikan bukti kemungkinan efek ukuran populasi dalam kualitas solusi. Pasar keuangan Prediksi Algoritma genetika Aturan Teknis Investasi 1 Pendahuluan Para pedagang dan analis investasi hari ini membutuhkan alat yang cepat dan efisien di pasar keuangan yang kejam. Pertempuran dalam perdagangan sekarang terutama dilancarkan pada kecepatan komputer. Perkembangan teknologi perangkat lunak baru dan munculnya lingkungan perangkat lunak baru (misalnya MATLAB) memberikan dasar untuk memecahkan masalah keuangan yang sulit secara real time. MATLABs fungsi matematis dan keuangan built-in yang luas, fakta bahwa keduanya merupakan bahasa pemrograman yang ditafsirkan dan dikompilasi dan independensi platform membuatnya sesuai untuk pengembangan aplikasi finansial. Bukti tentang tingkat pengembalian yang diperoleh oleh peraturan teknis, termasuk strategi momentum (misalnya 14. 15. 16. 16. 25 dan 20), peraturan rata-rata bergerak dan sistem perdagangan lainnya 6. 2. 9 dan 24 dapat mendukung pentingnya analisis teknis. Namun, sebagian besar penelitian ini mengabaikan masalah optimasi parameter, membiarkan mereka terbuka terhadap kritik terhadap data yang mengintip dan kemungkinan bias survivorship 7. 17 dan 8. Periset tradisional menggunakan spesifikasi peraturan perdagangan ad hoc. Mereka menggunakan konfigurasi populer default atau secara acak mencoba beberapa parameter yang berbeda dan memilih kriteria terbaik berdasarkan pengembalian terutama. Papadamou dan Stephanides 23. menerapkan toolbox berbasis MATLAB untuk perdagangan teknis dibantu komputer yang menyertakan prosedur untuk masalah optimasi parameter. Namun, titik lemah prosedur pengoptimalan mereka adalah waktu: fungsi tujuan (misalnya keuntungan) bukanlah fungsi kesalahan kuadrat sederhana namun rumit (setiap iterasi pengoptimalan berjalan melalui data, menghasilkan sinyal perdagangan, menghitung keuntungan, dll.). Ketika kumpulan data berukuran besar dan Anda ingin mengoptimalkan sistem Anda sesering mungkin dan Anda memerlukan solusi sesegera mungkin, kemudian mencoba semua solusi yang mungkin untuk mendapatkan yang terbaik akan menjadi tugas yang sangat membosankan. Algoritma genetika (GA) lebih cocok karena mereka melakukan pencarian acak secara terstruktur dan bertemu dengan sangat cepat pada populasi yang mendekati solusi optimal. GA akan memberi Anda seperangkat (populasi) solusi yang baik. Analis tertarik untuk mendapatkan beberapa solusi bagus secepat mungkin daripada solusi terbaik di dunia. Solusi terbaik secara global memang ada, namun sangat tidak mungkin hal itu akan terus berlanjut menjadi yang terbaik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menunjukkan bagaimana algoritma genetika, kelas algoritma dalam perhitungan evolusioner, dapat digunakan untuk memperbaiki kinerja dan efisiensi sistem perdagangan terkomputerisasi. Bukan tujuan di sini untuk memberikan pembenaran teoritis atau empiris untuk analisis teknis. Kami menunjukkan pendekatan kami dalam peramalan tertentu berdasarkan pasar saham yang sedang berkembang. Makalah ini disusun sebagai berikut. Pekerjaan sebelumnya disajikan pada Bagian 2. Kumpulan data dan metodologi kami dijelaskan pada Bagian 3. Hasil empiris dibahas di Bagian 4. Kesimpulan berikut Bagian 5. 2 Pekerjaan sebelumnya Ada banyak pekerjaan GA di bidang sains dan teknik komputer namun hanya sedikit pekerjaan yang dilakukan berkaitan dengan bidang bisnis terkait. Akhir-akhir ini, ada minat yang tumbuh pada penggunaan GA dalam ekonomi keuangan, namun sejauh ini hanya sedikit penelitian mengenai perdagangan otomatis. Sepengetahuan kami makalah pertama yang menghubungkan algoritma genetika dengan investasi berasal dari Bauer dan Liepins 4. Bauer 5 dalam bukunya Genetic Algorithms and Investment strategies menawarkan panduan praktis mengenai bagaimana GA dapat digunakan untuk mengembangkan strategi perdagangan yang menarik berdasarkan informasi mendasar. Teknik ini dapat dengan mudah diperluas untuk mencakup jenis informasi lainnya seperti data teknis dan makroekonomi serta harga masa lalu. Menurut Allen dan Karjalainen 1. Algoritma genetika adalah metode yang tepat untuk menemukan aturan perdagangan teknis. Fernndez-Rodrguez dkk. 11 dengan mengadopsi optimasi algoritma genetika dalam aturan perdagangan sederhana memberikan bukti keberhasilan penggunaan GA dari Bursa Saham Madrid. Beberapa studi lain yang menarik adalah penelitian oleh Mahfoud dan Mani 18 yang menghadirkan sistem berbasis algoritma genetika baru dan menerapkannya pada tugas untuk memprediksi kinerja saham individu oleh Neely et al. 21 dan oleh Oussaidene et al. 22 bahwa menerapkan pemrograman genetik untuk peramalan valuta asing dan melaporkan beberapa keberhasilan. Salah satu komplikasi dalam optimasi GA adalah bahwa pengguna harus menentukan seperangkat parameter seperti tingkat crossover, ukuran populasi dan tingkat mutasi. Menurut De Jong 10 yang mempelajari algoritma genetika dalam pengoptimalan fungsi, kinerja GA yang baik memerlukan probabilitas crossover tinggi (berbanding terbalik dengan ukuran populasi) dan ukuran populasi moderat. Goldberg 12 dan Markellos 19 menunjukkan bahwa seperangkat parameter yang bekerja dengan baik di banyak masalah adalah parameter crossover 0,6, ukuran populasi 30 dan parameter mutasi 0,0333. Bauer 4 melakukan serangkaian simulasi mengenai masalah optimasi keuangan dan mengkonfirmasi keabsahan saran Goldbergs. Dalam penelitian ini kita akan melakukan studi simulasi terbatas dengan menguji berbagai konfigurasi parameter untuk sistem perdagangan yang dipilih. Kami juga akan memberikan bukti untuk GA yang diajukan dengan membandingkan alat kami dengan perangkat lunak lainnya. 3 Metodologi Metodologi kami dilakukan dalam beberapa tahap. Pertama, kita harus menerapkan sistem trading kita berdasarkan analisa teknikal. Dalam mengembangkan sistem perdagangan, Anda perlu menentukan kapan harus masuk dan kapan harus keluar dari pasar. Jika trader berada di pasar, variabel biner sama dengan satu jika tidak adalah nol. Sebagai trader posisi, kami mendasarkan sebagian besar keputusan masuk dan keluar kami pada grafik harian dengan membangun indikator mengikuti tren (Dimbeta). Indikator ini menghitung deviasi harga berlaku dari rata-rata pergerakan panjangnya. Indikator yang digunakan dalam sistem perdagangan kita dapat diformalkan seperti di bawah ini: di mana harga penutupan dana pada saat dan fungsi MovAv menghitung rata-rata pergerakan sederhana dari variabel Close with time length. Sistem trading kami terdiri dari dua indikator, yaitu indikator Dimbeta dan Moving Average Dimbeta yang diberikan oleh persamaan berikut: Jika silang ke atas maka masuklah lama ke pasar (yaitu sinyal beli). Jika silang ke bawah maka tutup posisi long di pasaran (yaitu jual sinyal). Kedua, kita harus mengoptimalkan strategi trading kita. Sudah diketahui bahwa memaksimalkan fungsi obyektif seperti keuntungan atau kekayaan dapat mengoptimalkan sistem perdagangan. Fungsi obyektif paling alami untuk trader yang tidak peka terhadap risiko adalah keuntungan. Dalam perangkat lunak kami, kami mempertimbangkan keuntungan perkalian. Keuntungan multiplikatif sesuai bila sebagian kecil akumulasi kekayaan diinvestasikan dalam setiap perdagangan yang panjang. Dalam perangkat lunak kami, tidak ada penjualan singkat yang diperbolehkan dan faktor leverage ditetapkan pada, kekayaan pada saat diberikan oleh rumus berikut: di mana pengembalian yang direalisasikan untuk periode yang berakhir pada waktu, adalah biaya transaksi dan merupakan variabel biner biner Menunjukkan posisi panjang atau tidak (yaitu 1 atau 0). Keuntungan diberikan dengan mengurangi kekayaan akhir kekayaan awal,. Mengoptimalkan sistem melibatkan melakukan beberapa tes sambil memvariasikan satu atau lebih parameter (,) dalam aturan perdagangan. Jumlah tes bisa cepat bertambah besar (Metastock memiliki maksimal 32.000 tes). Di FinTradeTool 23. tidak ada batasan, bagaimanapun, pada pengolahan waktu tergantung pada sistem komputer yang digunakan. Dalam tulisan ini kami menyelidiki kemungkinan pemecahan masalah optimasi dengan menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika (GA) yang dikembangkan oleh Belanda 13 merupakan kelas teknik pencarian, adaptasi dan pengoptimalan berdasarkan prinsip evolusi alami. Algoritma genetika mementingkan masalah optimasi karena diketahui menunjukkan ketahanan dan dapat memberikan keuntungan yang signifikan dalam metodologi solusi dan kinerja pengoptimalan. GA berbeda dengan prosedur pengoptimalan dan pencarian lainnya dengan beberapa cara. Pertama, mereka bekerja dengan kode set parameter, bukan parameternya sendiri. Oleh karena itu GA dapat dengan mudah menangani variabel biner. Kedua, pencarian GA dari populasi titik, tidak satu titik pun. Oleh karena itu GA dapat memberikan serangkaian solusi optimal secara global. Akhirnya, GA hanya menggunakan informasi fungsi objektif, bukan derivatif atau pengetahuan pelengkap lainnya. Oleh karena itu GA dapat menangani fungsi non-kontinu dan tidak terdiferensiasi yang sebenarnya ada dalam masalah optimasi praktis. 4 GATradeTool yang Diusulkan di GATradeTool. Algoritma genetika beroperasi pada populasi solusi kandidat yang dikodekan (,). Setiap variabel keputusan dalam kumpulan parameter dikodekan sebagai string biner dan semuanya digabungkan untuk membentuk kromosom. Representasi kromosom adalah vektor dua elemen yang mengandung, parameter dalam pengkodean genetik bunse. Ketepatan representasi biner adalah delapan bit per parameter (i.e. 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1). Ini dimulai dengan populasi tebakan awal yang disusun secara acak. Calon solusi ini dievaluasi berdasarkan fungsi objektif kami (Persamaan (4)). Untuk mendapatkan optimalitas setiap informasi pertukaran kromosom dengan menggunakan operator (yaitu crossover aritmatika 1) dipinjam dari genetika alami untuk menghasilkan solusi yang lebih baik. Fungsi objektif (Persamaan (4)) digunakan untuk mengukur bagaimana individu telah melakukan dalam domain masalah. Dalam kasus kami, individu yang paling pas akan memiliki nilai numerik tertinggi dari fungsi tujuan yang terkait. Fungsi fitness mengubah nilai fungsi tujuan mentah menjadi angka kebajikan yang tidak negatif bagi masing-masing individu. Alat ini mendukung metode pengimbangan dan penskalaan Goldberg 12 dan algoritma peringkat linier Baker 3. Teknik seleksi kami menggunakan mekanisme roda rolet untuk secara probabilistik memilih individu berdasarkan kinerjanya. Interval bernilai real Jumlah ditentukan sebagai jumlah nilai fitness baris atas semua individu dalam populasi saat ini. Individu kemudian dipetakan satu lawan satu menjadi interval bersebelahan di kisaran 0, Jumlah. Ukuran masing-masing interval individu sesuai dengan nilai fitness individu yang bersangkutan. Untuk memilih nomor acak individu dihasilkan pada interval 0, Sum dan individu yang segmennya membentang dari nomor acak yang dipilih. Proses ini diulang sampai jumlah individu yang diinginkan dipilih 26. Calon ini diizinkan untuk berpartisipasi dalam crossover aritmatika, prosedur yang merekrut kandidat yang menjanjikan untuk menciptakan generasi berikutnya. Langkah-langkah ini diulang sampai kriteria yang terdefinisi dengan baik terpenuhi. Karena GA adalah metode pencarian stokastik, sulit untuk secara formal menentukan kriteria konvergensi. Seiring kebugaran populasi mungkin tetap statis selama beberapa generasi sebelum individu yang unggul ditemukan, penerapan kriteria penghentian konvensional menjadi bermasalah. Sebagai hasilnya, kami mengusulkan pencapaian sejumlah iterasi tertentu sebagai kriteria terminasi. Algoritma genetika kami dapat disajikan dalam kerangka berikut: 5 Hasil empiris Pada bagian ini, kami menerapkan metodologi kami dalam investasi reksa dana UBS di pasar saham yang sedang berkembang. 2 Data yang dianalisis terdiri dari 2.800 pengamatan pada harga penutupan harian dana tersebut untuk periode 159825604. Periode optimasi didefinisikan antara 1598 sampai 25603. Sistem yang dioptimalkan dievaluasi melalui periode yang diperpanjang 2560325604. Masalah optimasi ditetapkan untuk menentukan Panjang optimal indikator Dimbeta dan rata-rata pergerakannya untuk model Dimbeta sederhana yang akan memaksimalkan keuntungan. Pertama, efek dari konfigurasi parameter GA yang berbeda akan dipelajari. Lebih khusus lagi, kami tertarik untuk mengukur pengaruh ukuran populasi dan parameter crossover dalam kinerja algoritma berbasis optimasi algoritma. Berdasarkan rekomendasi Goldbergs 12 dan Bauers 4, ukuran populasi harus sama dengan 30 dan tingkat crossover harus 0,6 (nilai default). Jumlah iterasi ditetapkan menjadi 300 untuk semua simulasi. Kedua, kami membandingkan solusi masalah optimasi yang dilakukan oleh perangkat lunak yang berbeda untuk mengukur validitas usulan GATradeTool. Tabel 1 memberikan hasil optimasi GA untuk berbagai ukuran populasi. Baris pertama tabel menunjukkan parameter terbaik untuk indikator Dimbeta dan rata-rata pergerakan Dimbeta. Untuk mengukur pengaruh ukuran populasi dalam solusi terbaik, kami memeriksa serangkaian statistik yang berbeda. Solusi dengan return maksimum dan minimum, return rata-rata, standar deviasi dari solusi ini, waktu yang dibutuhkan untuk konvergensi algoritma, dan indeks efisiensi dihitung dengan membagi solusi pengembalian maksimum dengan standar deviasi solusi. Tabel 1. Pengaruh ukuran populasi Dengan melihat pada Tabel 1 dapat kita katakan bahwa selama Anda meningkatkan ukuran populasi, solusi terbaik dan rata-rata lebih tinggi. Namun, setelah ukuran populasi 30, kinerja menurun. Untuk mempertimbangkan biaya komputasi yang terlibat sejak kenaikan ukuran populasi, kami menghitung waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah. Ukuran populasi rendah menyebabkan kinerja rendah dan waktu penyelesaian rendah. Menurut indeks efisiensi, solusi terbaik adalah yang diberikan oleh ukuran populasi 20. Untuk menetapkan kinerja dasar algoritma, 30 uji coba GA dilakukan, dengan populasi awal acak yang berbeda untuk setiap percobaan. Ara. 1a. Menunjukkan bagaimana kinerja meningkat dari waktu ke waktu dengan merencanakan kebugaran maksimum rata-rata sebagai persentase dari nilai optimal versus jumlah generasi. Kami pertama kali menangkap nilai fitness maksimum untuk masing-masing dari 30 percobaan yang dilakukan untuk setiap generasi dan setiap percobaan. Kami kemudian meratakan nilai fitness maksimum dan membagi jumlah tersebut dengan nilai fitness optimal, yang diperoleh dengan pencarian pencacah (alat FinTrade, 23) ini memberi kita kebugaran maksimal rata-rata sebagai persentase dari nilai optimum per generasi. Ara. 1a. Pengaturan parameter dasar: persentase optimal. Seperti dapat dilihat pada Gambar. 1a. Kebugaran maksimum rata-rata generasi pertama adalah sekitar 74 dari nilai optimal. Namun, pada generasi kelima, algoritme biasanya menemukan setidaknya satu solusi yang berada dalam 90 dari nilai optimal. Setelah generasi kelima puluh, solusinya bisa mencapai 98 dari nilai optimal. Dengan ukuran kinerja dari pengaturan dasar kami sebagai titik acuan, kami memeriksa kemungkinan variasi dalam prosedur dasar. Kami mempelajari pengaruh perubahan ukuran populasi dan tingkat crossover. Untuk setiap pengaturan parameter yang berbeda, kami melakukan 30 uji coba algoritma dan kemudian membandingkan grafik dengan kebugaran maksimum rata-rata dengan yang diperoleh untuk pengaturan dasar. Pertama, kami mencoba crossover rates 0.4 dan 0.8. Hasilnya ditunjukkan pada Gambar. 1b dan Gambar. 1c. Yang mirip dengan Gambar. 1a. Akibatnya parameter crossover tidak mempengaruhi solusi optimal ke tingkat kritis. Namun, hasilnya berbeda saat kita mengubah ukuran populasi. Menurut Gambar. 1d dan Gbr. 1e. Dengan ukuran populasi kecil, kami memiliki hasil yang lebih buruk daripada populasi yang besar. Ketika kita memilih 80 sebagai ukuran populasi, kita mencapai tingkat pengembalian yang tinggi di generasi awal. Ara. 1b. Crossover 0,40: persen optimal. Ara. 1c. Crossover 0,80: persen optimal. Ara. 1d. Populasi 80: persen optimal. Ara. 1e. Populasi 20: persen optimal. Dengan melihat Tabel 2 Anda bisa membandingkan hasil optimalisasi sistem perdagangan kita dengan menggunakan tiga perangkat lunak yang berbeda. Baris pertama memberikan hasil untuk GATradeTool melawan Metastock dan FinTradeTool 23. Alat perangkat lunak yang kami ajukan (GATradeToo l) dapat memecahkan masalah pengoptimalan dengan sangat cepat tanpa batasan spesifik mengenai jumlah tes total. Jumlah maksimum tes yang dapat dilakukan dalam perangkat lunak Metastock adalah 32.000. FinTradeTool membutuhkan lebih banyak waktu untuk menemukan solusi optimal. Solusi yang diberikan oleh GATradeTool. Dekat dengan solusi optimal FinTradeTool. Tabel 2. Perbandingan tiga perangkat lunak yang berbeda Parameter yang dioptimalkan (Dimbeta MovAv (DimBeta)) Sistem perdagangan dengan parameter optimum yang telah ditemukan pada periode 159825603 diuji pada periode evaluasi 2560325604. Kinerja sistem perdagangan kita telah meningkat. Di semua perangkat lunak. Namun, biaya waktu harus dipertimbangkan dengan sangat serius (kolom 4). Ara. 2 menggambarkan evolusi pengembalian maksimum, minimum dan rata-rata melintasi 300 generasi untuk sistem perdagangan Dimbeta (ukuran populasi 80, tingkat crossover 0,6). Dapat diamati bahwa return maksimal memiliki tren positif. Tampaknya relatif stabil setelah 150 generasi dan bergerak dalam kisaran antara 1,2 dan 1 (yaitu 120100 kembali). Untuk kebugaran minimal tidak ada pola yang nampaknya ada. Bagi populasi rata-rata, kembalinya tren yang jelas dapat ditemukan pada 180 generasi pertama, ini merupakan indikasi bahwa keseluruhan kebugaran penduduk meningkat dari waktu ke waktu. Mengenai volatilitas larutan, standar deviasi larutan setelah peningkatan pada generasi pertama stabil dalam kisaran antara 0,3 dan 0,6 memberikan bukti tentang serangkaian solusi yang stabil dan efisien. Ara. 2. Evolusi beberapa statistik lebih dari 300 generasi. Ara. 3 menyediakan plot tiga dimensi dari solusi optimal yang diberikan oleh GATradeTool. Dalam sumbu dan kita memiliki parameter, untuk indikator dimbeta dan moving average-nya. Axis 2 menunjukkan kembalinya sistem perdagangan Dimbeta untuk parameter optimum yang dipilih. Seperti dapat dengan mudah dipahami alat kami menyediakan area solusi optimal yang kontras dengan FinTradeTool yang hanya memberikan solusi terbaik. Ara. 3. Sebuah plot 3-D dari daerah optimum. 6 Kesimpulan Sementara analisis teknis banyak digunakan sebagai pendekatan investasi di kalangan praktisi atau akademisi, mereka jarang fokus pada masalah optimasi parameter. Bukanlah peran kami untuk mempertahankan analisis teknis di sini, walaupun hasil kami menunjukkan bahwa ada beberapa prediktabilitas dalam investasi reksa dana UBS di pasar saham yang sedang berkembang berdasarkan data historis saja. Tujuan utama kami dalam makalah ini adalah untuk mengilustrasikan bahwa teknologi baru MATLAB dapat digunakan untuk mengimplementasikan alat algoritma genetika yang dapat meningkatkan optimalisasi sistem perdagangan teknis. Hasil percobaan kami menunjukkan bahwa GATradeTool dapat meningkatkan perdagangan digital dengan menyediakan beberapa solusi optimal tercepat. Mengenai pengaruh konfigurasi parameter GA yang berbeda, kami menemukan bahwa peningkatan ukuran populasi dapat meningkatkan kinerja sistem. Parameter crossover rate tidak mempengaruhi kualitas larutan secara serius. Dengan membandingkan solusi dari masalah optimasi yang dilakukan oleh berbagai perangkat lunak, kami menemukan bahwa GATradeTool dapat bekerja lebih baik, dengan menyediakan solusi optimum yang sangat cepat yang menghadirkan konsistensi selama periode evaluasi. Akhirnya, akan menarik bagi penelitian lebih lanjut untuk menguji serangkaian sistem yang berbeda untuk melihat korelasi antara algoritma genetika dan kinerja sistem. Pada saat terjadi perubahan pasar keuangan, para periset dan pedagang dapat dengan mudah menguji sistem spesifik mereka di GATradeTool dengan mengubah hanya fungsi yang menghasilkan sinyal perdagangan. Ucapan Terima Kasih Makalah penelitian ini adalah bagian dari penelitian postdoctoral Dr S. Papadamou yang telah didanai oleh Yayasan Beasiswa Bahasa Yunani IKY. Referensi 1 F. Allen. R. Karjalainen Menggunakan algoritma genetika untuk menemukan aturan perdagangan teknis Jurnal Ekonomi Keuangan. Volume 51. 1999. hal. 245271 2 H.L. Allen. M.P. Taylor Penggunaan analisa teknikal di pasar valuta asing Journal of International Money and Finance. Volume 11. 1992. hal. 303314 3 J.E. Baker, Metode seleksi adaptif untuk algoritma genetika, dalam: Prosiding Konferensi Internasional Pertama tentang Algoritma Genetika, 1985, hlm. 101111 4 R.J. Bauer. G.E. Liepins Algoritma genetika dan strategi perdagangan terkomputerisasi Sistem Pakar di bidang Keuangan. D.E. OLeary. P. Watkins. 1992. Elsevier Science Publishers, Amsterdam, Belanda 5 R.J. Algoritma Genetika Bauer Jr dan Strategi Investasi 1994. John Wiley amp Sons, Inc, New York 6 W. Brock. J. Lakonishok. B. LeBaron Aturan perdagangan teknis yang sederhana dan sifat stokastik dari return saham Jurnal Keuangan. Volume 47. 1992. hal. 17311764 7 S. Brown. W. Goetzmann. R. Ibbotson. S. Ross Survivorship bias dalam studi kinerja Tinjauan Studi Keuangan. Volume 5. 1992. hal. 553580 8 S. Brown. W. Goetzmann. S. Ross Survival Journal of Finance. Volume 50. 1995. hal. 853873 9 Y.W. Cheung. C.Y.P. Wong Kinerja peraturan perdagangan pada empat mata uang tukar Asia Multinational Finance Journal. Volume 1. 1997. hal. 122 10 K. De Jong, Analisis perilaku kelas sistem adaptif genetik, Ph.D. Diss. F. Gonzlez-Martel, S.Sosvilla-Rivero, Optimalisasi Aturan Teknis oleh Algoritma Genetika: Bukti dari Pasar Saham Madrid, Makalah Kerja 2001, University of Michigan, University Microfilms No. 76-9381, 1975 11 F. Fernndez-Rodrguez, C. Gonzlez-Martel, S. Sosvilla-Rivero, Optimalisasi Aturan Teknis oleh Algoritma Genetika: Bukti dari Pasar Saham Madrid, Makalah Kerja 2001 -14, FEDEA, 2001. ftp: ftp.fedea.espubPapers2001dt2001-14.pdf 12 DE Algoritma Genetika Goldberg dalam Pencarian, Optimalisasi dan Pembelajaran Mesin 1989. Addison-Wesley 13 J.H. Adaptasi Belanda di Sistem Alami dan Buatan 1975. University of Michigan Press 14 N. Jegadeesh. S. Titman Kembali membeli pemenang dan menjual pecundang: Implikasi efisiensi pasar saham Journal of Finance. Volume 48. Issue 1. 1993. hal. 6591 15 P.J. Kaufman Sistem dan Metode Perdagangan Komoditi Baru 1987. John Wiley amp Sons 16 B.N. Lehmann Fad, martingales, dan efisiensi pasar Quarterly Journal of Economics. Volume 105. 1990. hal. 128 17 A.W. Lo. A.C. MacKinlay Bila keuntungan kontradiktif karena reaksi overreaction pasar saham Review of Financial Studies. Volume 3. 1990. hal. 175206 18 S. Mahfoud. G. Mani Peramalan keuangan menggunakan algoritma genetika Journal of Applied Artificial Intelligence. Volume 10. Isu 6. 1996. hal. 543565 19 R.N. Markellos Backtesting sistem perdagangan Journal of Computational Intelligence in Finance. Volume 5. Isu 6. 1997. hal. 510 20 L. Menkhoff. M. Schlumberger Persistent profitabilitas analisa teknikal pada pasar valuta asing Review Triwulanan BNL. Volume 193. 1995. hlm. 189216 21 C. Neely, P. Weller, R. Ditmar, Apakah analisis teknis di pasar valuta asing menguntungkan Pendekatan pemrograman genetika, di: C. Dunis, B. Rustem, (Eds.), Prosiding, Peramalan Pasar Keuangan: Uang Muka Nilai Tukar, Suku Bunga dan Pengelolaan Aset, London, 1997 22 M. Oussaidene. B. Chopard. O. Pictet. M. Tomassini Aspek dan pengalaman praktis Pemrograman genetika paralel dan aplikasinya terhadap induksi model perdagangan Journal of Parallel Computing. Volume 23. Issue 8. 1997. hal. 11831198 23 S. Papadamou. G. Stephanides Toolbox berbasis matlab baru untuk komputer dengan teknik teknikal technical trading Financial Engineering News. Isu 31. 2003 24 S. Papadamou. S. Tsopoglou Menyelidiki profitabilitas sistem analisis teknis di pasar valuta asing Manajerial Keuangan. Volume 27. Edisi 8. 2001. hal. 6378 25 F.M. Werner. D. Bondt. R. Thaler Bukti lebih lanjut mengenai overreaction investor dan musiman pasar saham Journal of Finance. Volume 42. Issue 3. 1987. hal. 557581 26 D. Whitley, Algoritma dan tekanan seleksi Genitor: Mengapa alokasi berbasis uji coba reproduksi terbaik, di: Prosiding Konferensi Internasional Ketiga tentang Algoritma Genetika, 1989, hlm. 116121 Aritmatika crossover satu titik, melibatkan pemotongan dua string secara acak pada posisi string yang ditentukan secara acak dan kemudian menukar bagian ekor. Crossover memperluas pencarian solusi baru ke arah yang jauh. Struktur dana ini dan posisi utamanya di 2562004 digambarkan pada gambar berikut. Hak Cipta 2007 Elsevier Ltd. Semua hak dilindungi undang-undang.
Online-trading-guide-for-beginners-pdf
Strategi perdagangan kuantitatif