ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ФОРЕКС

Лучшие Форекс брокеры 2021:
Читайте в этой статье:

Генетический алгоритм. Просто о сложном

Печально так как средняя приспособленность (fitness) потомков оказалась 38.8, а у родителей этот коэффициент равнялся 59.4. Именно в этот момент целесообразнее использовать мутацию, для этого заменим один или более значений на случайное число от 1 до 30.
Алгоритм будет работать до тех, пор, пока коэффициент выживаемости не будет равен нулю. Т.е. будет решением уравнения.
Системы с большей популяцией (например, 50 вместо 5-и сходятся к желаемому уровню (0) более быстро и стабильно.

ИИ учится водить || Нейросеть || Генетический алгоритм

На этом простота заканчивается и начинается чудесный C++.
Класс на C++ требует 5 значений при инициализации: 4 коэффициента и результат. Для вышепривиденного примера это будет выглядеть так: CDiophantine dp(1,2,3,4,30);

Генетические алгоритмы: в поисках священного грааля

Каждый трейдер мечтает получить механическую торговую систему, которая работала бы стабильно, надежно и не требовала много внимания. Технологии не стоят на месте и предлагают все новые и новые решения проблемы. Генетические алгоритмы – это новое и еще далеко не изученное направление, на которое трейдерам стоит обратить внимание.

#4. Как генетический алгоритм находит решения. Преимущества и недостатки | Генетические алгоритмы

Подсмотрено у матушки-природы
Генетические алгоритмы (ГА) – по сути, это методы эффективной оптимизации и поиска решений, подсмотренные у матушки-природы. Обычно они применяются для решения задач, имеющих большое количество параметров и не имеющих четко формализованного метода решения. Перебирать все варианты – нереально долго, а с помощью ГА можно справиться удивительно быстро и с необходимой степенью точности. Каждый параметр решаемой задачи становится геном, а полный набор параметров системы – это набор генов, одна хромосома, одна особь. Например, в системе пять параметров, каждый из которых может меняться в пределах от 0 до 255. Тогда наша особь (или хромосома) – это набор из пяти байтов, идущих друг за другом, представленных в двоичной форме и выглядящих как двоичная цепочка длиной 40 бит. На начальном этапе ГА создается популяция из большого количества особей, значения генов (параметров) которых берутся случайным образом. Далее для каждой особи производится расчет системы и вычисляется фитнесс – функция некоторых результирующих значений системы. Собственно, фитнесс и является признаком приспособленности особи – показателем ее соответствия решению, которое ищется.
Далее популяция сортируется по значению фитнесса, и из нее берется половина особей, имеющих наилучший фитнесс. После чего в ход идут собственно механизмы ГА – скрещивание, мутация и инверсия. Для скрещивания из популяции выбираются две особи, которые будут родителями, определяется (случайным образом) точка разрыва, после чего создается потомок – как соединение части первого и второго родителя. Таким образом, потомок получает частично признаки обоих родителей. Это важнейшая часть ГА – собственно, здесь и происходит создание новой особи, несущей признаки обоих родителей и, возможно, более приспособленной, чем каждый из них.
После того как все особи прошли скрещивание и их количество стало совпадать с начальной популяцией, производят мутацию. Для этого случайным образом выбирается несколько особей, в которых каждый бит меняется на противоположный. Также используется еще и метод инверсии, который заключается в том, что хромосома с определенной долей вероятности делится на две части, которые затем меняются местами. Эти два метода ГА служат для привнесения как бы извне новых признаков, не содержащихся в исходной популяции.

Рейтинг Форекс брокеров:

После проведения всех вышеуказанных действий мы получаем популяцию, равную по численности исходной, но более приспособленную к решению задачи. Далее процесс повторяется заново: расчет фитнесса, скрещивание, мутации и инверсия. Пройдя большое количество итераций (поколений), мы получим особи, содержащие гены с наиболее удачными параметрами оптимизируемой системы. Для оптимизации существующих стратегий Рассмотрим простейшую механическую торговую систему (МТС). Две скользящие средние (МА1 и МА2) пересекаются. Их пересечение дает точку входа в рынок. Пересечение двух других (МА3 и МА4) дает точку выхода. У каждой МА есть два параметра – длина и сдвиг (в будущее на n баров). То есть общее количество параметров системы равно 8. Четыре отвечают за вход, четыре за выход. Для упрощения будем считать, что значения каждого параметра лежат в промежутке от 0 до 255 (один байт). Длина каждой хромосомы, таким образом, составляет 8 байтов, или 64 бита.

Количество особей в популяции выбирается в зависимости от числа генов в хромосоме – эмпирически. Для рассматриваемого случая популяции в 300 особей будет достаточно. Фитнессом системы для простоты будем считать общую полученную прибыль. Запускаем ГА. На фазе расчета фитнесса прогоняем по историческим данным каждую особь – то есть нашу систему (MA1MA2-MA3MA4) с параметрами текущей особи. И получаем прибыль – она, напомню, у нас является фитнессом (или приспособленностью) данной особи. После прохождения некоторого количества итераций значения генов у особей с наибольшим фитнессом практически перестают изменяться. В этот момент можно считать, что итерационный процесс сошелся. Особь из получившейся популяции с наибольшим фитнессом – и будет тем набором параметров, который наилучшим образом подходит для нашей системы.

Я протестировал подобную МТС для 5-минутных графиков EUR/USD. Процесс сходится примерно после 100-150 поколений. Скорость схождения процесса зависит от параметров ГА – вероятностей скрещивания, мутации и инверсии. Уменьшая вероятности мутации и инверсии, мы убыстряем схождение процесса, однако появляется опасность, что процесс сойдется на одном из локальных максимумов. После тестирования стало ясно, что данная система нежизнеспособна (что, в общем-то, и не вызывало сомнений), хотя ГА и порождали наборы параметров, при которых такая система дает большую прибыль. Однако данная система приведена здесь лишь из-за своей простоты и для демонстрации принципа функционирования генетического алгоритма.

Выбор фитнесса
Одна из важнейших задач, которые необходимо решить при тестировании систем с помощью ГА, – выбор фитнесса. Как я уже говорил, фитнесс – это некоторая функция результирующих значений системы. Выше рассматривался вариант, когда фитнесс (Fit) равен прибыли (Profit). Однако оптимизация по такому фитнессу приводит к тому, что ГА порождает параметры, при которых система может выдавать, например, только одну (на периоде тестирования) сделку – прибыльную, конечно, но для устойчивости системы этого явно не достаточно. Хорошим решением будет ввести в расчет фитнесса количество сделок, совершаемых системой (CountTrade):

Fit = Profit * CountTrade.

Но тогда у нас появляются сделки с очень большой просадкой, и общая устойчивость системы уменьшается. Решить эту проблему довольно просто. Введем в формулу максимальную просадку (Prosadka) по одной сделке:

Рейтинг Форекс платформ:

▶ Как тестировать советники для MetaTrader 4 Максимальная инструкция

Fit = (Profit * CountTrade) / (Prosadka/10).

Так как просадка для нас все же менее важна, чем прибыль и количество сделок, мы уменьшили ее вес, разделив на 10. Эта формула уже довольна хороша, и системы, оптимизированные по ней, дают довольно неплохие результаты. Однако можно добавить в нее, например, количество минусовых сделок (KolvoMinus) или размер стопа (Stop), а также поэкспериментировать с различными весами параметров. Я использую также следующие формулы для определения фитнесса:

Fit = Profit/(1+Prosadka/10)* (CountTrade/20);
Fit = Profit/(1+Prosadka/10 + Stop / 10 ) * (CountTrade/10);
Fit = (Profit+KolvoPlus/5) / (1 + Prosadka / 10 + KolvoMinus/5).

Вообще, выбор функции расчета фитнесса – процесс творческий. В зависимости от того, что вы хотите от системы получить, и следует выстраивать формулу расчета. Однако хочу предупредить, что очень большое количество параметров в формуле расчета фитнесса, даже при достаточной простоте оптимизируемой системы, может значительно удлинить процесс оптимизации.

Если формула построена некорректно, вы не придете ни к какому конечному результату: процесс как бы застрянет между несколькими максимумами.

Новый взгляд
Давайте немного отвлечемся от ГА и подумаем вот над чем. График движения валютной пары, который мы видим на экране, – это случайный процесс или он содержит какие-то законы, скрытые от нас? Скорее всего, второе. Иначе существование технического анализа, да и вообще какого-либо анализа рынка, можно было бы поставить под вопрос. Из высшей математики нам известны некоторые методы, позволяющие с достаточной точностью определить формулу, по которой построен произвольный график какой-то неизвестной нам функции. Например, разложение в ряд Фурье. Не будем останавливаться на методах и обсуждать, насколько они хороши, нам это сейчас не важно.

А важно то, что рынок – система, которая меняется, и меняется достаточно плавно. Найдя закономерности в движении рынка, мы можем экстраполировать их на некоторое расстояние в будущее, где они еще будут работать (хотя, возможно, несколько хуже). Почему ни одна система, придуманная полвека назад, сейчас нормально не работает? Да потому, что условия изменились, а системы – нет. Нет гибкости. А нам необходимо создать систему, непрерывно подстраивающуюся под рынок. Этого можно добиться, применяя ГА и непрерывно оптимизируя существующую систему на новых поступающих данных. Выше мы рассмотрели, как применять генетические алгоритмы для оптимизации параметров уже существующей механической торговой системы. А что нам мешает заставить ГА самим придумывать систему, наилучшим образом подходящую под данный рынок?

Давайте попробуем.
В таблице 1 сведены некоторые возможные сигналы и их параметры, которые можно использовать для входа или выхода из рынка. Это далеко не полный перечень, но нам пока хватит. В первом столбце таблицы 1 – названия сигналов. Мы будем кодировать номер сигнала одним геном. Далее – 4 параметра (у каких-то сигналов их меньше, но это не суть важно), их мы кодируем еще четырьмя генами. У нас получается цепочка из 5 генов, описывающая сигнал на вход в рынок. Однако этого явно маловато. Давайте добавим фильтрующие сигналы или индикаторы.

Методы анализа информации на Форекс

В таблице 2 представлен краткий перечень таких фильтров. Их мы кодируем аналогичным образом: номер фильтра – один ген, параметры – еще четыре. Таким образом, мы получаем сигнал на вход, который должен быть подтвержден фильтрующим индикатором. Полный сигнал на вход в рынок у нас состоит из 10 генов: 5 – сам сигнал и 5 – фильтр. Аналогичным образом кодируется и сигнал на выход. Также 10 генов: 5 – сигнал и 5 – фильтр. Итого получается одна хромосома длиной 20 генов. Запускаем ГА. Для такого количества генов размер популяции должен составить не менее 1000 особей. В результате работы ГА через 340 поколений получаем результаты, приведенные в таблице 3. Итак, ГА для нас создали механическую торговую систему и оптимизировали ее параметры для данного исторического промежутка. При прогонке по более свежим данным (по которым оптимизация не проводилась) МТС показывает некоторую неустойчивость. На протяжении более недели она достаточно прибыльна. Далее МТС перестает приносить прибыль и становится убыточной. Это и не удивительно, если учесть простоту системы. Для улучшения работы системы будем использовать при фильтрации сигналов на вход и на выход не один фильтр, а, например, по четыре – построенных аналогичным образом. Также можно добавить временной период для возможного входа (например, вход только с 3 до 17 часов – кодируется двумя генами) и временной период для возможного выхода. Возможны также стоп и лимитпределы (в этой статье не рассматриваются). Итого у нас получается 27 генов, описывающих вход, и 27 – выход из рынка. Всего 54 гена в хромосоме. Так как хромосома значительно удлинилась, стоит увеличить и количество особей в популяции. Я использовал популяции в 2000 особей.

После того как ГА отработал и процесс сошелся, получаем результаты. Они представлены в таблице 4. Получившаяся система имеет достаточно неплохие показатели и на свежих исторических данных хорошо ведет себя в течение месяца после оптимизации (9 сделок, 2 убыточные, общая прибыль 400 пунктов).

Интересные алгоритмы на форексе

Примечание: не пытайтесь использовать приведенные в таблицах механические торговые системы, так как расхождение потока котировок, на которых проводилась оптимизация, и потока, на котором будет работать МТС, не допускается. Иначе система не будет давать правильные сигналы в нужных местах.

Сделал генетический алгоритм | симуляция ЭВОЛЮЦИИ

Некоторые пояснения и выводы
Интересный вопрос – выбор временного интервала графиков для поиска МТС. В принципе, механическую торговую систему таким образом можно построить на любых графиках. Но если использовать графики размерностью более 4 часов, то на их форму влияют в основном фундаментальные факторы. А факторы такого типа могут со временем круто поменяться на противоположные (например, преобладающий тренд сменится на горизонтальный коридор). Это не лучшим образом скажется на стабильности работы МТС. Чем ниже мы спускаемся к тиковым графикам, тем больше психологичности в их форме. Однако тиковые графики слишком зашумлены и мало поддаются вообще какому-либо анализу.

Для тестирования я использовал 5-минутные графики EUR/USD с сентября 2003 г. по июнь 2004 г. Принцип тестирования комплекса, построенного описанным выше образом, следующий.

Генетические алгоритмы

1. Задаются всевозможные сигналы и описываются их параметры.
2. Выбирается функция расчета фитнесса.
3. На достаточно длительном историческом промежутке проводится оптимизация.
4. Систему, полученную в результате оптимизации, прогоняют на данных, идущих непосредственно за промежутком оптимизации.
5. Если система показывает хорошие результаты, промежуток оптимизации сдвигается в будущее на размер свежих данных.
6. После этого процесс повторяют с пункта 3 до тех пор, пока не наступит уверенность в стабильности полученного комплекса.

Работа с полученным комплексом проходит аналогичным образом. ГА запускается, например, на 3-месячных данных. Находится оптимальная МТС, по которой торгуют, например, в течение недели. После чего период оптимизации сдвигается на неделю вперед, и все повторяется заново. Таким образом, мы всегда имеем МТС, оптимально подстроенную под рынок.

Стоит отметить некоторые трудности, с которыми приходится сталкиваться при разработке таких систем. Во-первых, существуют вполне понятные проблемы с механизмом определения таких инструментов технического анализа, как, например, уровни поддержки и сопротивления, линии тренда, волн и растяжений. Во-вторых, программы, построенные с использованием ГА, очень требовательны к производительности компьютеров. Так, например, при расчете варианта 54 гена в хромосоме, 2000 особей в популяции, на истории в 18000 свечей одно поколение считается на ИнтелПентиуме-4 с частотой 2400 герц примерно 40 минут, а весь расчет занимает больше недели.

Далее двигаться можно в следующих направлениях.

1. Предоставить в распоряжение ГА все инструменты технического анализа, используемые человеком.
2. Значительно усложнить структуру МТС, добавив в нее большое количество сигналов, которые могут одновременно присутствовать в системе, а не только на этапе оптимизации.
3. Привнести в логику МТС элементы искусственного интеллекта – например, нечеткую логику. Это, а также многое другое, позволит создать, пока только теоретически, квинтэссенцию технического анализа – идеальную механическую торговую систему. Священный грааль где-то рядом.

Использование генетических алгоритмов для прогнозирования финансовых рынков

В «Случайной прогулке по Уолл-стрит» (1973) Бертон Малкиел предположил: «Обезьяна с завязанными глазами, бросающая дротики в финансовые страницы газеты, могла бы выбрать портфель, который будет столь же хорош, как и портфель, тщательно отобранный экспертами». Хотя эволюция, возможно, сделала человека не более разумным в выборе акций, теория Чарльза Дарвина доказала свою эффективность при более непосредственном применении.

Генетические алгоритмы – это уникальные способы решения сложных проблем с помощью силы природы. Применяя эти методы для прогнозирования цен на ценные бумаги, трейдеры могут оптимизировать торговые правила, определяя наилучшие значения, которые следует использовать для каждого параметра данной ценной бумаги.

Ключевые выводы

  • Сложные компьютерные алгоритмы, основанные на правилах генетики и эволюционной теории, недавно добились определенного успеха в торговле ценными бумагами.
  • Применяя эти методы для прогнозирования цен на ценные бумаги, трейдеры могут оптимизировать правила торговли и создавать новые стратегии.
  • Индивидуальные трейдеры могут использовать возможности генетических алгоритмов, используя несколько программных пакетов, представленных на рынке.

Что такое генетические алгоритмы?

Генетические алгоритмы (ГА) – это методы решения проблем (или эвристики), имитирующие процесс естественной эволюции. В отличие от искусственных нейронных сетей (ИНС), предназначенных для работы как нейроны в мозгу, эти алгоритмы используют концепции естественного отбора для определения наилучшего решения проблемы.

В результате GA обычно используются в качестве оптимизаторов, которые регулируют параметры для минимизации или максимизации некоторой меры обратной связи, которую затем можно использовать независимо или при построении ИНС. (Чтобы узнать больше об ИНС, см. Нейронные сети: прогнозирование прибыли.)

Тестер стратегий в Метатрейдер5 Часть1

На финансовых рынках генетические алгоритмы чаще всего используются для поиска наилучших комбинационных значений параметров в торговом правиле, и они могут быть встроены в модели ИНС, предназначенные для выбора акций и идентификации сделок.

Генетический алгоритм

Несколько исследований продемонстрировали эффективность этих методов, в том числе « Генетические алгоритмы: генезис оценки запасов » (2004 г.) и « Применение генетических алгоритмов в оптимизации интеллектуального анализа данных фондового рынка » (2004 г.). (Подробнее см.: Как создаются торговые алгоритмы.)

20: Введение в генетические алгоритмы (1 из 2)

Как работают генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы создаются математически с использованием векторов – величин, имеющих направление и величину. Параметры для каждого правила торговли представлены одномерным вектором, который с генетической точки зрения можно рассматривать как хромосому. Между тем, значения, используемые в каждом параметре, можно рассматривать как гены, которые затем модифицируются с помощью естественного отбора.

Например, торговое правило может включать использование таких параметров, как дивергенция схождения скользящих средних (MACD), экспоненциальная скользящая средняя (EMA) и стохастик. Затем генетический алгоритм вводит значения в эти параметры с целью максимизации чистой прибыли. Со временем вносятся небольшие изменения, а те, которые оказывают желаемое влияние, сохраняются для следующего поколения.

(См. Также: Основы алгоритмической торговли.)

Как решить одно уравнение с двумя неизвестными в действительных числах? Генетический алгоритм решает

Затем можно выполнить три типа генетических операций:

  • Кроссоверы представляют собой воспроизводство и кроссовер, наблюдаемые в биологии, когда ребенок перенимает определенные характеристики своих родителей.
  • Мутации представляют собой биологические мутации и используются для поддержания генетического разнообразия от одного поколения популяции к следующему путем внесения случайных небольших изменений.
  • Отбор – это этап, на котором отдельные геномы выбираются из популяции для последующего разведения (рекомбинации или кроссовера).

Эти три операции затем используются в пятиэтапном процессе:

  1. Инициализируйте случайную популяцию, где каждая хромосома имеет длину n, где n – количество параметров. То есть устанавливается случайное количество параметров с n элементами каждый.
  2. Выберите хромосомы или параметры, которые увеличивают желаемые результаты (предположительно чистую прибыль).
  3. Примените операторы мутации или кроссовера к выбранным родителям и создайте потомство.
  4. С помощью оператора выбора повторно объедините потомство и текущую популяцию, чтобы сформировать новую популяцию.
  5. Повторите шаги со второго по четвертый.

Со временем этот процесс приведет к тому, что хромосомы (или параметры) будут становиться все более подходящими для использования в торговом правиле. Затем процесс завершается, когда выполняются критерии остановки, которые могут включать время работы, пригодность, количество поколений или другие критерии.

Использование генетических алгоритмов в торговле

В то время как генетические алгоритмы в основном используются институциональными количественными трейдерами, индивидуальные трейдеры могут использовать возможности генетических алгоритмов, не обладая высшей математической степенью, используя несколько программных пакетов, имеющихся на рынке.

Эти решения варьируются от отдельных пакетов программного обеспечения, ориентированных на финансовые рынки, до надстроек Microsoft Excel, которые могут облегчить более практический анализ.

Используя эти приложения, трейдеры могут определять набор параметров, которые затем оптимизируются с использованием генетического алгоритма и набора исторических данных. Некоторые приложения могут оптимизировать используемые параметры и их значения, в то время как другие в основном ориентированы на простую оптимизацию значений для заданного набора параметров.

Подгонка кривой (т.е. переоснащение ) или проектирование торговой системы на основе исторических данных, а не определение повторяемого поведения, представляет собой потенциальный риск для трейдеров, использующих генетические алгоритмы. Любая торговая система, использующая GA, должна быть протестирована на бумаге перед использованием в реальном времени.

Выбор параметров – важная часть процесса, и трейдеры должны искать параметры, которые коррелируют с изменениями цены данной ценной бумаги. Например, попробуйте разные индикаторы, чтобы увидеть, коррелируют ли они с основными поворотами рынка.

Генетические алгоритмы

Эти алгоритмы не являются Святым Граалем, и трейдеры должны быть осторожны, выбирая правильные параметры, а не подгонять кривую.

(Для дополнительного чтения, проверьте: Выбор подходящего алгоритмической торговли Программное обеспечение, Сила программы торгов, и как закодировать свой собственный Algo Trading Robot.)

Генетический алгоритм

Генетический алгоритм (англ. genetic algorithm) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём последовательного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. Является разновидностью эволюционных вычислений (англ. evolutionary computation). Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.

Содержание

Постановка задачи

Для функции приспособленности в пространстве поиска требуется найти (или ).

Описание алгоритма

  1. Случайным образом генерируется конечный набор пробных решений: (первое поколение, — размер популяции).
  2. Оценка приспособленности текущего поколения:
  3. Выход, если выполняется критерий останова, иначе
  4. Генерация нового поколения посредством операторов селекции , скрещивания и мутаций : и переход к пункту 2.

В процессе селекции выживают отбирают только несколько лучших пробных решений, остальные далее не используются. Скрещивание за место пары решений создаёт другую, элементы которой перемешаны каким-то особым образом. Мутация случайным образом меняет какую-нибудь компоненту пробного решения на иную.

Иные обозначения

Несмотря на внушительный возраст, в генетических алгоритма до сих пор используют различную терминологию, проистекающей как из генетики, так и из кибернетики.

Генетические алгоритмы в MATLAB. Global Optimization Toolbox

Встречаются такие обозначения:

  • Функция приспособленности (Fitness) — целевая функция;
  • Особь — пробное решение ;
  • Популяция — все поколения, вносящие вклад в последующее. Чаще всего поколение и популяция — синонимы;
  • Ген — компонент вектора пространства поиска ;
  • Скрещивание — кроссинговер (crossingover).

Применение генетических алгоритмов

Генетические алгоритмы применяются для решения следующих задач:

  1. Оптимизация функций
  2. Оптимизация запросов в базах данных
  3. Разнообразные задачи на графах (задача коммивояжёра, раскраска, нахождение паросочетаний)
  4. Настройка и обучение искусственной нейронной сети
  5. Задачи компоновки
  6. Составление расписаний
  7. Игровые стратегии
  8. Теория приближений
  9. Искусственная жизнь
  10. Биоинформатика (свёртывание белков)

Генетический алгоритм и задача коммивояжера

Подробное описание алгоритма

Кодирование пространства поиска

В ГА часто используют следующие типы кодирования компонент пространства поиска:

  • Бинарный, если признак сам по себе является бинарным;
  • Численный в двоичной системе. Расширенный вариант бинарного, где используется фиксированное число бит. Самый простой в реализации, но имеет существенный недостаток (см. ниже);
  • Кодирование кодом Грея. Избавляет от проблем предыдущего варианта, но добавляет накладные расходы на кодирование/декодирование;
  • С небинарными операторами скрещивания и мутаций:
    • Числа с плавающей запятой. Используются в том случае, когда масштаб изменения признака заранее не известен;
    • Номинальные типы и более абстрактные сущности;

    Начальная популяция

    Начальная популяция генерируется обычно случайно. Единственный критерий — достаточное разнообразие особей, чтобы популяция не свалилась в ближайший экстремум.

    Оценка приспособленности

    Оценка приспособленности часто проводится в две стадии. Первая — собственно оценка: . Вторая — дополнительные преобразования. Например, ею может быть нормировка к виду , где и , соответственно, лучший и худший показатели в текущей популяции.

    Оператор отбора (селекции)

    На этом этапе отбирается оптимальная популяция для дальнейшего размножения. Обычно берут определённое число лучших по приспособленности. Имеет смысл также отбрасывать «клонов», т.е. особей с одинаковым набором генов.

    Генетические алгоритмы

    Оператор скрещивания

    Чаще всего скрещивание производят над двумя лучшими особями. Результатом является также обычно две особи с компонентами, взятыми от их родителей. Цель этого оператора — распространение хороших генов по популяции и стягивание плотности популяции к тем областям, где она и так велика в том предположении, что «нас много там, где хорошо».

    • В одноточечном варианте, результатом скрещивания родителей в -ой популяции станут два

    элемента популяции , такие что , где точка выбирается случайно. В двухточечном варианте, соответственно, точек пересечения будет две, и они также выбираются случайно. Легко расширить эту конструкцию и до n точек. Нужно заметить, что в случае нечётного n, происходит n+1-точечный кроссинговер с n+1-ой точкой между последней и первой компонентами.

    генетический алгоритм

    • Скрещиванием с маской является результат в виде двух потомков с компонентами, принадлежность которых определяется по битовой маске. Т.е. результатом скрещивания родителей в -ой популяции станут два

    элемента популяции , такие что , где при и при , и противоположные условия для второго отпрыска. Маска выбирается случайно. Для простоты, ею может быть третья особь.

    • В непрерывном пространстве можно ввести такую аналогию для скрещивания:

    , где — плотность генофонда к-ой популяции, — расстояние между двумя особями с генами x и y, M_c — матрица силы скрещивания.

    Оператор мутаций

    Оператор мутаций просто меняет произвольное число элементов в особи на другие произвольные. Фактически он является неким диссипативным элементом, с одной стороны вытягивающим из локальных экстремумов, с другой — приносящим новую информацию в популяцию.

    • Инвертирует бит в случае бинарного признака.
    • Изменяет на некоторую величину числовой признак. Причём, скорее на ближайший.
    • Заменит на другой номинальный признак.
    • В непрерывном пространстве можно ввести следующую аналогию:

    , где — плотность генофонда к-ой популяции, M_c — матрица силы мутаций.

    Критерии останова

    • нахождение глобального, либо субоптимального решения;
    • выходом на «плато»;
    • исчерпание числа поколений, отпущенных на эволюцию;
    • исчерпание времени, отпущенного на эволюцию;
    • исчерпание заданного числа обращений к целевой функции.

    Эвристики

    Генетические алгоритмы богаты возможностями встраивания различных эвристик. До сих пор не существует (и не будет!) точных критериев оптимального размера популяции, способов мутаций и скрещивания, выбора начальной популяции и т.п.

    Плоидность

    Каждая особь состоит не из одного, а нескольких пробных решений. Каждый кратный элемент пробного решения имеет активный(доминантный) или неактивный(рецессивный) статус, и, тем самым, проявляет или не проявляет (или же проявляет с определённой интенсивностью) себя при вычислении целевой функции. Кратность пробных решений в особи называется плоидностью (2 — диплоидный набор, 3 — триплоидный, n — n-плоидный набор).

    • Вытягивает популяцию из локального экстремума, т.к:
      • Поддерживает генетическое разнообразие, не позволяет вырождаться;
      • Позволяет естественным путём воссоздать аналог инцеста.
      • Усложнение алгоритма;
      • Требует большего числа итераций до схождения в экстремум.

      ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ НА PYTHON

      Мета ГА

      Простейший пример ГА

      Подбор ключа 2048 бит

      Эффективность генетических алгоритмов

      Холланд недвусмысленно пишет[1], что при прочих равных условиях ГА будет работать хуже, чем специальный алгоритм, рассчитанный на конкретную задачу (тип признаков, целевую функцию). Например, полный перебор конечного небольшого пространства или любой эффективных алгоритм спуска будет всегда эффективнее чем ГА. Тем не менее, в ситуации, когда о задаче ничего a priori не известно, можно полагаться на результат работы простейшего генетического алгоритма как некого приближения.

      Существуют некоторый класс функций (Hyperplane-defined functions, Holland), с которым за приемлемое время[2] справляются только генетические алгоритмы.

      Тестовые функции

      В процессе разработки эффективной реализации генетического алгоритма появляется необходимость простой тестовой функции, которая

      1. учитывает все сильные стороны ГА (многомерная, многоэкстремальная и т.п.);
      2. имеет аналитическое точное решение.
      3. проста в реализации
      4. её проблематично «взломать»

      Самая банальная, сферическая функция, моментально решается любым алгоритмом спуска. Многоэкстремальная . Подобных функций можно придумать(и было придумано) большое количество, но малое число из них удовлетворяет нужным требованиям. Холландером были предложены функции HDR[3], которые изначально строятся с целью обеспечения всех выдвинутых условий.

      Мнения

      Конвергенция с генетикой и синтетической теории эволюции

      Прообраз генетического алгоритма пришёл из биологии и, несомненно, продолжает «подсматривать» оттуда ответы на многие вопросы, возникающие при проектированию эффективных реализаций генетических алгоритмов. Более того, идеи по оптимизации ГА находят подтверждение и у биологов. Например, такие явления как га- ди- и квадру- плоидные наборы хромосом, инцест, удвоение гена, управление скоростью мутаций, триггеры и т.п. Тем не менее, математика и кибернетика позволяет выйти за пределы химической реальности клетки и представить n-плоидный набор хромосом, объектные сущности вместо генов и т.п.

      Нейронные сети и эволюционное моделирование

      ИНС и ГА часто пытаются применять в тандеме, т.к. и те и другие имеют корни из биологии. Тем не менее (см. выше об эффективности ), во-первых алгоритм обратного распространения ошибки настройки ИНС работает значительно (на порядок) быстрее в простых случаях. А во-вторых, настройка нейронной сети в биологии происходит методом, который, скорее всего, значительно разнится с генетическим подходом.

      Аналогия с другими алгоритмами

      В случае отключённого кроссинговера ГА начинает вести себя по образу случайного поиска. Также у ГА есть аналогия со случайным поиском с адаптацией. Во многих стохастических алгоритмах можно найти аналогию с ГА.

      Играем с генетическими алгоритмами

      Одним субботним декабрьским вечером сидел я над книгой The Blind Watchmaker (Слепой Часовщик), как на глаза мне попался невероятно интересный эксперимент: возьмём любое предложение, например Шекспировскую строку: Methinks it is like a weasel и случайную строку такой же длины: wdltmnlt dtjbkwirzrezlmqco p и начнем вносить в неё случайные изменения. Через сколько поколений эта случайная строка превратится в Шекспировскую строку, если выживать будут лишь потомки более похожие на Шекспировскую?

      Сегодня мы повторим этот эксперимент, но в уже совершенно другом масштабе.

      Что такое генетический алгоритм

      В области искусственного интеллекта под генетическим алгоритмом подразумевается эвристика поиска решений, основанная на естественном отборе. Как правило применяется для задач, где пространство поиска насколько огромно, что точное решение найти невозможно и эвристическое решение удовлетворяет требованиям. Сама задача имеет некоторую функцию качества решения, которую необходимо максимизировать.

      В самом простом виде генетический алгоритм имеет следующую структуру (см. схему): начинаем с некоторым решением, в нашем случае, это случайная строка; вносим мутации, например, меняем случайно выбранную букву в строке на случайно выбранную букву и получаем новый набор строк (k мутаций на строку); из них отбираем только те, которые ближе к шекспировской (по количеству совпадающих символом), например 10 таких строк, если шекспировской среди них нет, то запускаем процесс заново.

      Генетический алгоритм

      Почему это работает

      Во многом генетические алгоритмы похожи на классические методы оптимизации, популяция — это набор текущих точек, мутации — это исследование соседних точек, отбор — это выбор новых точек для поиска решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

      #1. Основные этапы работы генетического алгоритма | Генетические алгоритмы на Python

      Популяция всегда стремится к ближайшему максимуму, так как мы отбираем текущие точки поиска, как имеющие максимальное значение (все остальные точки «умрут», не выдержат конкуренции с ближайшим максимумом). Так как размер популяции значительный, а значит вероятность сделать хотя бы один шаг в направлении максимума не пренебрежимо мала, то через некоторое количество шагов популяция сместится в сторону локального максимума. А потомки точки, смещенной ближе к максимуму, имеют большую «выживаемость». Значит через достаточное количество шагов, потомки этой точки начнут доминировать в популяции и вся она сместится к максимуму.

      Визуализация популяции стремящейся к локальному максимуму:

      Формализуем задачу со случайной строкой

      Входные данные: строка S
      Выходные данные: натуральное число N, равное количеству поколений необходимых для преобразования случайной строки длины len(S) в строку S

      Что в нашем случае мутация? Под мутацией строки S мы понимаем замену одного случайно выбранного символа из строки S на другой произвольный символ алфавита. В данной задаче мы используем только символы нижнего регистра латиницы и пробел.

      Что такое изначальная популяция (initial population в схеме)? Это случайная строка равная по длине входной строке S.

      Что такое потомки (offsprings)? Пусть мы зафиксировали количество мутаций одной строки на константу k, тогда потомки — это k мутаций каждой строки текущего поколения.

      Что такое выжившие (survivors)? Пусть мы зафиксировали размер популяции на константу h, тогда выжившие — это h строк максимально похожих на входную строку S.

      В псевдокоде (подозрительно похожем на python) это выглядит следующим образом:

      Пример работы алгоритма

      Рассмотрим следующую строку: The quick brown fox jumps over the lazy dog и воспроизведём для неё вывод нашей программы:
      Рассмотрим цепочку изменений (слева номер поколения):

      Как мы видим каждое поколение отличается не более, чем на один символ друг от друга. Всего потребовалось 46 поколений, чтобы добраться от rbbzmffwfhwtxnjjiozz ujhhlxeoyhezarquvmopyk до the quick brown fox jumps over the lazy dog с помощью мутаций и отбора.

      Эксперименты с классикой

      Отдельные примеры, шекспировской строка или английская панграмма про лису, интересны, но не слишком убедительны. Поэтому и решил рассмотреть более интересный вопрос: что будет если взять пару классических произведений, разбить их на предложения и посчитать число поколений для каждого из них? Какой будет характер зависимости количества поколений от строки (например, от её длины)?

      В качестве классических произведений выбрал To Kill a Mocking Bird by Harper Lee (Убить Пересмешника, Харпер Ли) и Catcher in the Rye by J.D. Salinger (Над Пропастью во Ржи, Джей Ди Сэлинджер). Мы будем измерять два параметра — распределение количества поколений по предложениям и зависимость количества поколений от длины строки (есть ли корреляция?).

      Параметры были следующие: количество потомков у строки: 100; количество выживших в поколении: 10.

      Результаты

      Как мы видим, для большинства предложений получилось достичь строку достаточно быстро, требуются менее 100 итераций, практически для всех предложений достаточно 200 итераций (среди всех предложений было только одно, которому потребовалось 1135 итераций, судя по предложению алгоритм разбивки ошибся и склеил несколько предложений в одно):

      Корреляция между длиной строки и количеством поколений идеальная. Это означает, что практически в каждом поколении удавалось продвинуться на шаг ближе к целевой строке.

      R^2 равен 0.996 и 0.997 соответственно.

      Таким образом экспериментально установили, что в условиях нашей задачи для любой входной строки S, количество поколений линейно зависит от длины строки, что согласуется с исходными предположениями.

      Код и данные

      Весь код, python — генетический алгоритм\обработка текста и R — визуализация, доступен в github:
      github.com/SergeyParamonov/genetics-experiments

      Выводы

      Мы разобрались с базовой структурой генетических алгоритмов и применили для решения задачи о мутации строки. В результате экспериментов с классическими текстами мы обнаружили, что в наших условиях существуют линейная зависимость между длиной строки и количеством поколений необходимых для достижения входной строки.

      Так же мы отметили, что базовая структура поиска может быть модифицирована (например, с помощью сrossover — использования несколько членов поколения для создания потомков) для решения широкого класса задач оптимизации, где слишком сложно искать точное решение.

      Генетический алгоритм и его возможно применение

      Натолкнулся на такую статью https://www.forextimes.ru/foreks-stati/geneticheskie-algoritmy-v-poiskax-svyashhennogo-graalya (админы знаю, что нарушаю, но статья аж 2005 года . прошу сильно не казнить).

      Вот теперь вопрос — как думаете есть ли рациональное зерно в предлагаемом методе. В принципе что такое генетический алгоритм и его использование для решения оптимизационных задач знаю не понаслышке. Хочу, если есть желающие, попробовать повторить, но нужна идеи по описанию возможных входов и выходов, но с учётом возможности объективного описания. Конечно эти закономерности могу самостоятельно «понапридумывать», но пока времени особо нет. Может уже готовые «простые» закономерности есть. Спасибо.

      С уважением, RomFil

      • ForexTimes
      • www.forextimes.ru
      • Машинное обучение в трейдинге: теория, практика, торговля и не только
      • Тренд и уровни
      • Пиши и зарабатывай на MQL5

      Доброе время суток!

      Натолкнулся на такую статью https://www.forextimes.ru/foreks-stati/geneticheskie-algoritmy-v-poiskax-svyashhennogo-graalya (админы знаю, что нарушаю, но статья аж 2005 года . прошу сильно не казнить).

      Вот теперь вопрос — как думаете есть ли рациональное зерно в предлагаемом методе. В принципе что такое генетический алгоритм и его использование для решения оптимизационных задач знаю не понаслышке. Хочу, если есть желающие, попробовать повторить, но нужна идеи по описанию возможных входов и выходов, но с учётом возможности объективного описания. Конечно эти закономерности могу самостоятельно «понапридумывать», но пока времени особо нет. Может уже готовые «простые» закономерности есть. Спасибо.

      С уважением, RomFil

      15 лет прошло . 🙂 И Вы думаете, что люди не используют до сих пор этот подход? «Будущее» для данного метода скорее всего прошло. 🙂

      Генетические алгоритмы в MetaTrader 4. Сравнение с прямым перебором оптимизатора

      В MetaTrader 4 стали доступны генетические алгоритмы оптимизации входных параметров экспертов. Они значительно сокращают время оптимизации, практически не искажая результаты тестирования. Принцип их работы подробно описан в статье Генетические алгоритмы — математический аппарат.

      Данная статья посвящена сравнению оптимизации входных параметров экспертов с использованием генетических алгоритмов и оптимизации с использованием прямого, полного перебора значений параметров.

      2. Эксперт

      Для проведения экспериментов я немного доработал уже знакомого вам по статье Управление ордерами — это просто эксперта CrossMACD:

      • Добавил к устанавливаемым позициям СтопЛосс и ТейкПрофит.
      • Добавил сопровождение позиций ТрейлингСтопом.
      • Для фильтрации сигналов ввел параметр OpenLuft: теперь сигналом будет пересечение нулевой линии на определённое количество пунктов (с точностью до одной десятой пункта).
      • Добавил параметр CloseLuft для аналогичной фильтрации сигналов закрытия.
      • Вынес во внешние переменные периоды быстрой и медленной скользящих средних, используемых при расчёте индикатора MACD.

      Теперь это практически полноценный эксперт. Его будет удобно оптимизировать и использовать для торговли. Вы можете скачать эксперта CrossMACD_DeLuxe.mq4 к себе на компьютер и провести все тесты самостоятельно.

      3. Оптимизация

      Можно приступать к оптимизации. В рамках подготовки статьи будет проведено три теста с разным количеством переборов оптимизации. Это позволит сравнить выигрыш от использования генетических алгоритмов в разных ситуациях.

      После каждого теста я буду вручную удалять кэш тестера, чтоб следующие тесты не использовали уже просчитанные варианты. Это необходимо только для чистоты эксперимента — при обычном использовании оптимизатора, автоматическое кэширование результатов только ускорит процесс повторной оптимизации.

      Для сравнения результатов оптимизация с использованием генетических алгоритмов будет проводиться дважды: первый раз – с целью найти максимальную прибыль (Profit), а второй – с целью найти лучшую прибыльность (Profit Factor). После этого три лучшие результата для обоих методов оптимизации будут представлены в сводной таблице отчёта, отсортированной по указанным колонкам.

      Оптимизация несёт чисто экспериментальный характер. Цели найти параметры, приносящие максимальную прибыль, автор не преследовал.

      Честные Форекс брокеры этого года:
Оцените статью
Сайт любителей Форекса