EA交易的自我优化: 进化与遗传算法

简介
1. 进化算法最初是如何出现的
2. 进化算法 (方法)
3. 遗传算法 (GA)
- 3.1. 应用程序的领域
- 3.2. 用以解决的问题
- 3.3. 经典 GA
- 3.4. 搜索策略
- 3.5. 与经典的最优搜索的区别
- 3.6. GA 的术语
4. GA 的优点
5. GA 的缺点
6. 实验部分
- 6.1. 搜索预测器的最佳组合
  - 使用tabuSearch
- 6.2. 搜索交易系统(TS)的最佳参数:
  - 使用rgenoud (使用衍生工具的遗传优化)
  - 使用SOMA (自组织迁移算法)
  - 使用GenSA (广义模拟退火)
7. 提高质量特性的方法
结论

简介

很多交易者很久之前就意识到了EA交易自我优化，也就是它们不需要停止交易的必要性

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