양적 거래.
양적 투자 및 거래 아이디어, 연구 및 분석.
2015 년 10 월 16 일 금요일.
오픈 소스 유전자 알고리즘 소프트웨어 (Guest post)
최근 Genotick은 거래 시스템 그룹을 만들고 관리 할 수있는 오픈 소스 소프트웨어입니다. Genotick의 핵심은 한마디로 중요한 요소입니다. 소수의 어셈블러 지침만으로 소프트웨어를 만들 수 있다면 비슷한 간단한 지침을 사용하여 거래 시스템을 만들 수 있어야합니다. 이렇게 간단하고 의미가없는 명령어는 함께 사용될 때 매우 강력 해집니다. 올바른 순서의 올바른 지침은 추세 추적, 평균 복귀 또는 기본 데이터를 기반으로하는 모든 유형의 기계 시스템을 만들 수 있습니다.
유전자 거래 시스템
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역기능 성과는 많은 내재적 인 제한이 있으며 그 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다. 어떠한 계정도 이익이나 손실을 달성 할 가능성이있는 것으로 나타나지 않습니다. 사실상 실적 성과 및 특정 거래 프로그램에 의해 흔히 부과되는 실제 결과의 차이가 종종 현저합니다. 외상 성과 결과의 제한 중 하나는 일반적으로 통찰력의 혜택과 함께 준비된다는 것입니다. 또한 HYPOTHETICAL PERFORMANCE TRADING은 재무 위험을 포함하지 않으며, HYPOTHITICAL TRADING RECORD는 실제 거래에서 재무 리스크의 영향을 완전히 설명 할 수 없습니다. 예를 들어, 손실을 저 지르거나 거래 손실이있는 특정 거래 프로그램에 참석할 수있는 능력은 실제 거래 결과에 약간의 영향을 미칠 수있는 자료 포인트입니다. 실제로 실적 결과를 준비하는 데 충분하지 못하며 실제 거래 결과에 부작용을 일으킬 수있는 모든 특정 거래 프로그램의 구현과 관련하여 시장과 관련된 수많은 다른 요소가 있습니다.
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유전자 거래 시스템
거래 시스템 연구실 내 거래 시스템 구축
트레이딩 시스템 랩 (Trading System Lab)은 AIMGP (Automatic Induction of Machine Programming with Genetic Programming)라는 매우 진보 된 컴퓨터 프로그램을 사용하여 몇 분 안에 모든 시장에서 트레이딩 시스템을 자동으로 생성합니다. 트레이딩 시스템 랩 내 트레이딩 시스템 생성은 3 단계로 간단하게 수행됩니다. 첫째, 작업하고자하는 시장에서 필요한 데이터를 자동으로 추출하고 사전 처리하는 간단한 전처리 기가 실행됩니다. TSL은 CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, 무료 인터넷 데이터, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binary 및 Internet Streaming 데이터를 허용합니다. 둘째, 거래 시스템 생성기 (GP)가 몇 분 이상 실행되어 새로운 거래 시스템을 발전시킵니다. 귀하는 TSL 내에서 귀하 자신의 데이터, 패턴, 지표, 인터 마켓 관계 또는 기본 데이터를 사용할 수 있습니다. 셋째, 진화 된 Trading System은 TradeStation ™ 또는 다른 많은 거래 플랫폼에서 새로운 Trading System 신호를 생성하도록 형식이 지정됩니다. TSL은 자동으로 Easy Language, Java, Assembler, C 코드, C # 코드 및 WealthLab Script Language를 작성합니다. 그러면 거래 시스템을 수동으로 거래하거나 브로커를 통해 거래하거나 자동으로 거래 할 수 있습니다. 직접 거래 시스템을 만들 수도 있고 우리가 대신 할 수도 있습니다. 그런 다음 귀하 또는 귀하의 중개인이 수동 또는 자동으로 시스템을 교환 할 수 있습니다.
트레이딩 시스템 랩의 유전 프로그램에는 커브 피팅 가능성을 줄이거 나 향후 수행을 지속하지 않는 트레이딩 시스템을 생산하는 몇 가지 기능이 있습니다. 첫째, 진화 된 트레이딩 시스템은 최소한의 설명 길이라는 개념에서 파생 된 Parsimony Pressure를 통해 가능한 한 가장 작은 크기로 잘라냅니다. 따라서 결과적인 거래 시스템은 가능한 한 간단하며 거래 시스템이 단순할수록 미래에 더 잘 수행 될 것이라고 일반적으로 믿어집니다. 둘째, 진화 과정에 무작위성이 도입되어 국부적으로는 있지만 전 세계적으로 최적이 아닌 해결책을 찾는 가능성을 줄입니다. 무작위성은 진화 된 거래 시스템에서 사용 된 유전 물질의 조합뿐만 아니라 파시모니 압력, 돌연변이, 교차 및 기타 상위 수준의 GP 매개 변수에 도입됩니다. 샘플 밖 테스트는 In Sample 및 Out of Sample 거래 시스템 테스트에서 제공되는 통계 정보를 사용하여 교육이 진행되는 동안 수행됩니다. 실행 로그는 훈련, 유효성 검사 및 시료 없음 데이터에 대해 사용자에게 제공됩니다. 잘 수행 된 샘플 밖의 성과는 트레이딩 시스템이 강력한 특성을 가지고 진화하고 있음을 나타냅니다. In Sample 테스트와 비교하여 자동 Out of Sample 테스트가 크게 저하되면 강력한 Trading System을 만들지 못하거나 Terminal 또는 Input Set를 변경해야 할 수도 있습니다. 마지막으로, 터미널 세트는 특정 시장 바이어스 또는 정서에 대한 초기 유전 물질의 선택을 지나치게 편향시키지 않도록 신중하게 선택됩니다.
TSL은 사전 정의 된 거래 시스템으로 실행을 시작하지 않습니다. 사실 자동 입력 검색 및 지정을 위해 입력 설정 및 시장 진입 모드 또는 모드 중 하나만 선택됩니다. 낙관적 인 상황으로 생각할 수있는 패턴 또는 지표 행동은 GP 내에서 사용, 폐기 또는 반전 될 수 있습니다. 패턴이나 표시기는 특정 시장 이동 편향에 사전 할당되지 않습니다. 이것은 수동으로 생성 된 트레이딩 시스템 개발에서의 급진적 인 출발입니다.
트레이딩 시스템은 특정 시장을 매매 할시기를 상인에게 알려주는 논리적 인 지침 세트입니다. 이 지침에서는 상인이 개입 할 필요가 거의 없습니다. 거래 시스템은 컴퓨터 화면에서 거래 지시를 관찰하여 수동으로 거래하거나 컴퓨터가 자동으로 시장에 거래하도록 허용함으로써 거래 될 수 있습니다. 두 가지 방법 모두 오늘날 널리 보급되어 있습니다. 자신이 "임의"라고 생각하는 사람들보다 자신을 "체계적 또는 기계적"거래자로 생각하는 전문적인 돈 관리자가 있으며 체계적인 돈 관리자의 성과는 일반적으로 임의의 돈 관리자의 실적보다 우수합니다. 연구에 따르면 거래 계좌는 일반적으로 고객이 거래 시스템을 사용하지 않는 경우 더 자주 돈을 잃는 것으로 나타났습니다. 지난 10 년간 무역 시스템의 급격한 증가는 상품 중개 회사에서 특히 두드러졌지만 주식 및 채권 시장 중개 회사는 Trading Systems의 사용을 통해 그 혜택을 점차 인식하고 있으며 일부는 트레이딩 시스템을 자신들에게 제공하기 시작했습니다 소매 고객.
대부분의 뮤추얼 펀드 매니저들은 이미 정교한 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 어떤 "뜨거운 주식 선택"또는 "섹터 순환"이 유리한지에 대한 결정을 안내합니다. 컴퓨터와 알고리즘이 투자에서 주류를 이루고 있으며 더 젊고 컴퓨터에 익숙한 투자자들이 위험을 줄이고 수익을 늘리기 위해 Trading Systems에서 돈의 일부를 계속 관리 할 수있게되면서 이러한 경향이 계속 될 것으로 기대합니다. 지난 몇 년 동안 주식 시장이 녹 으면서 주식 및 뮤추얼 펀드를 매입하는 투자자들이 겪었던 엄청난 손실은 주식 시장 투자에 대한보다 규율되고 논리적 인 접근으로 나아가는 움직임을 더욱 가속화하고 있습니다. 평균 투자자는 현재 자신의 삶의 여러 측면과 사랑하는 사람들의 삶이 교통 수단으로 사용되는 자동차 및 항공기와 같은 컴퓨터, 건강 관리를 위해 사용하는 의료 진단 장비, 우리가 온도 조절을 위해 사용하는 난방 및 냉동 컨트롤러, 우리가 인터넷 기반 정보를 위해 사용하는 네트워크, 우리가 즐기는 게임까지도 포함됩니다. 그렇다면 왜 일부 소매 투자자들은 "무엇"의 주식 또는 뮤추얼 펀드를 사거나 팔고 돈을 벌어들이 겠다는 의사 결정에서 "엉덩이에서 쏘을"수 있다고 믿는가? 마지막으로 평범한 투자자는 파렴치한 중개인, 회계사, 기업 법무사 및 재무 고문이 전달하는 조언과 정보를 경계합니다.
지난 20 년 동안 수학자들과 소프트웨어 개발자들은 주식 시장과 상품 시장에서 시장의 방향을 가리킬 수있는 정보를 찾는 지표와 패턴을 수색했습니다. 이 정보는 거래 시스템의 성과를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 일반적으로이 검색 프로세스는 시행 착오와보다 정교한 "데이터 마이닝"을 결합하여 수행됩니다. 일반적으로 개발자는 잠재적 인 거래 시스템을 생성하기 위해 수주 또는 수개월 동안의 번호 계산을 수행합니다. 많은 경우이 트레이딩 시스템은 "커브 피팅 (curve fitting)"으로 인해 미래에 실제로 사용될 때 잘 수행되지 않습니다. 수년에 걸쳐 그들의 거래 시스템이 생방송으로 실패함에 따라 많은 거래 시스템 (및 거래 시스템 개발 회사)이 생겨났습니다. 윤리적 개발자 나 자금 관리자가 어떠한 트레이딩 시스템이나 주식, 채권 또는 뮤추얼 펀드에 대한 무조건적인 보증을 제공하지는 않지만 앞으로도 계속 수행 할 수있는 트레이딩 시스템 개발은 어렵지 만 불가능한 것은 아닙니다. 미래의 영원한 이익을 창출하십시오.
트레이딩 시스템 개발자가 과거에 생산하기까지 몇 주 또는 몇 달이 걸렸던 것이 이제는 트레이딩 시스템 랩을 사용하여 수분 만에 생산 될 수 있습니다. Trading System Lab은 Trading Systems 및 Trading Indicators의 자동 생성을위한 플랫폼입니다. TSL은 고속 Genetic Programming Engine을 사용하고 56 개의 입력을 기반으로 초당 1600 만 개 이상의 시스템 바 (bar) 단위로 거래 시스템을 생산합니다. 단지 약간의 입력 만이 실제로 사용되거나 필요할 것이므로 일반적으로 단순한 진화 된 전략 구조가됩니다. 컨버전스에 필요한 시스템 수는 약 40,000 ~ 200,000이며, 모든 데이터 세트의 수렴 시간을 근사 할 수 있습니다. 이미 구조화 된 거래 시스템에서 사용할 최적의 매개 변수를 찾는 기존 지표의 무차별 최적화 만 실행하는 것이 아닙니다. Trading System Generator는 미래 시장의 움직임에 대해 아무런 가정을하지 않는 제로 포인트 원점에서 시작하여 시장에 존재하는 정보를 결합하고 새로운 필터, 기능, 조건 및 관계를 공식화하는 매우 빠른 속도로 Trading System을 "발전"시킵니다 그것이 "유전자 조작 된"거래 시스템으로 진행됨에 따라. 그 결과, 거의 모든 시장에서 20-30 년의 일일 시장 데이터를 바탕으로 몇 분 내에 우수한 거래 시스템이 생성 될 수 있습니다.
지난 몇 년 동안 덜 강력한 유전 "알고리즘"을 사용하는 거래 시스템 최적화에 대한 몇 가지 접근 방식이있었습니다. 유전자 프로그램 (Genetic Programs, GP)은 몇 가지 이유로 유전자 알고리즘 (GA)보다 우수합니다. 첫째, GP는 솔루션에 지수 적 속도로 수렴합니다 (매우 빠르고 빨라짐). 반면에 유전 알고리즘은 선형 속도로 수렴합니다 (훨씬 느리고 빠르게 진행되지 않음). 둘째, GP는 실제로 유전 물질 (지표, 패턴, 시장 간 자료)을 독특한 방식으로 결합한 거래 시스템 기계 코드를 생성합니다. 이러한 고유 한 조합은 직관적으로 명확하지 않을 수 있으며 시스템 개발자가 초기 정의를 요구하지 않습니다. 생성 된 독특한 수학적 관계가 아직 개발되지 않았거나 발견되지 않은 새로운 지표 또는 기술 분석의 변형이 될 수 있습니다. 반면에 GA는 매개 변수 범위에서 진행될 때 최적 솔루션을 찾습니다. 그들은 새로운 수학적 관계를 발견하지 못하고 자신의 트레이딩 시스템 코드를 작성하지 않습니다. GP의 다양한 길이의 거래 시스템 코드는 가변 길이 게놈을 사용하여 비 동질 교차 (non-homologous crossover)를 통해 거래 시스템의 길이를 수정하고 거래 시스템의 효율성에 기여하지 않는 지표 또는 패턴을 완전히 폐기합니다. GA는 고정 크기 명령 블록만을 사용하며 동종 크로스 오버 만 사용하고 가변 길이 트레이딩 시스템 코드를 생성하지 않으며 비효율적 인 지표 또는 패턴을 GP처럼 쉽게 폐기하지 않습니다. 마지막으로 유전학 프로그램은 기계 학습 분야에서 최근 발전된 기술이지만 유전 알고리즘은 30 년 전에 발견되었습니다. 유전 프로그램은 유전 알고리즘의 주요 기능을 모두 포함합니다. 크로스 오버, 복제, 돌연변이 및 피트니스를 포함하지만, GP에는 훨씬 빠르고 견고한 기능이 포함되어있어 GP를 거래 시스템 생산을위한 최상의 선택으로 만듭니다. TSL의 Trading System Generator에 채용 된 GP는 현재 사용 가능한 가장 빠른 GP이며 세계의 다른 금융 시장 소프트웨어에서는 사용할 수 없습니다.
TSL 내에서 사용되는 유전 프로그래밍 알고리즘, 트레이딩 시뮬레이터 및 헬스 엔진은 제작하는데 8 년 이상을 소비했습니다.
트레이딩 시스템 랩은 엔지니어, 과학자, 프로그래머 및 거래자 팀이 수년간 열심히 노력한 결과물로, 오늘날 시장 거래를위한 가장 앞선 기술이라고 할 수 있습니다.
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트레이딩 시스템 랩의 유전 프로그램에는 커브 피팅 가능성을 줄이거 나 향후 수행을 지속하지 않는 트레이딩 시스템을 생산하는 몇 가지 기능이 있습니다. 첫째, 진화 된 트레이딩 시스템은 최소한의 설명 길이라는 개념에서 파생 된 Parsimony Pressure를 통해 가능한 한 가장 작은 크기로 잘라냅니다. 따라서 결과적인 거래 시스템은 가능한 한 간단하며 거래 시스템이 단순할수록 미래에 더 잘 수행 될 것이라고 일반적으로 믿어집니다. 둘째, 진화 과정에 무작위성이 도입되어 국부적으로는 있지만 전 세계적으로 최적이 아닌 해결책을 찾는 가능성을 줄입니다. 무작위성은 진화 된 거래 시스템에서 사용 된 유전 물질의 조합뿐만 아니라 파시모니 압력, 돌연변이, 교차 및 기타 상위 수준의 GP 매개 변수에 도입됩니다. 샘플 밖 테스트는 In Sample 및 Out of Sample 거래 시스템 테스트에서 제공되는 통계 정보를 사용하여 교육이 진행되는 동안 수행됩니다. 실행 로그는 훈련, 유효성 검사 및 시료 없음 데이터에 대해 사용자에게 제공됩니다. 잘 수행 된 샘플 밖의 성과는 트레이딩 시스템이 강력한 특성을 가지고 진화하고 있음을 나타냅니다. In Sample 테스트와 비교하여 자동 Out of Sample 테스트가 크게 저하되면 강력한 Trading System을 만들지 못하거나 Terminal 또는 Input Set를 변경해야 할 수도 있습니다. 마지막으로, 터미널 세트는 특정 시장 바이어스 또는 정서에 대한 초기 유전 물질의 선택을 지나치게 편향시키지 않도록 신중하게 선택됩니다.
TSL은 사전 정의 된 거래 시스템으로 실행을 시작하지 않습니다. 사실 자동 입력 검색 및 지정을 위해 입력 설정 및 시장 진입 모드 또는 모드 중 하나만 선택됩니다. 낙관적 인 상황으로 생각할 수있는 패턴 또는 지표 행동은 GP 내에서 사용, 폐기 또는 반전 될 수 있습니다. 패턴이나 표시기는 특정 시장 이동 편향에 사전 할당되지 않습니다. 이것은 수동으로 생성 된 트레이딩 시스템 개발에서의 급진적 인 출발입니다.
트레이딩 시스템은 특정 시장을 매매 할시기를 상인에게 알려주는 논리적 인 지침 세트입니다. 이 지침에서는 상인이 개입 할 필요가 거의 없습니다. 거래 시스템은 컴퓨터 화면에서 거래 지시를 관찰하여 수동으로 거래하거나 컴퓨터가 자동으로 시장에 거래하도록 허용함으로써 거래 될 수 있습니다. 두 가지 방법 모두 오늘날 널리 보급되어 있습니다. 자신이 "임의"라고 생각하는 사람들보다 자신을 "체계적 또는 기계적"거래자로 생각하는 전문적인 돈 관리자가 있으며 체계적인 돈 관리자의 성과는 일반적으로 임의의 돈 관리자의 실적보다 우수합니다. 연구에 따르면 거래 계좌는 일반적으로 고객이 거래 시스템을 사용하지 않는 경우 더 자주 돈을 잃는 것으로 나타났습니다. 지난 10 년간 무역 시스템의 급격한 증가는 상품 중개 회사에서 특히 두드러졌지만 주식 및 채권 시장 중개 회사는 Trading Systems의 사용을 통해 그 혜택을 점차 인식하고 있으며 일부는 트레이딩 시스템을 자신들에게 제공하기 시작했습니다 소매 고객.
대부분의 뮤추얼 펀드 매니저들은 이미 정교한 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 어떤 "뜨거운 주식 선택"또는 "섹터 순환"이 유리한지에 대한 결정을 안내합니다. 컴퓨터와 알고리즘이 투자에서 주류를 이루고 있으며 더 젊고 컴퓨터에 익숙한 투자자들이 위험을 줄이고 수익을 늘리기 위해 Trading Systems에서 돈의 일부를 계속 관리 할 수있게되면서 이러한 경향이 계속 될 것으로 기대합니다. 지난 몇 년 동안 주식 시장이 녹 으면서 주식 및 뮤추얼 펀드를 매입하는 투자자들이 겪었던 엄청난 손실은 주식 시장 투자에 대한보다 규율되고 논리적 인 접근으로 나아가는 움직임을 더욱 가속화하고 있습니다. 평균 투자자는 현재 자신의 삶의 여러 측면과 사랑하는 사람들의 삶이 교통 수단으로 사용되는 자동차 및 항공기와 같은 컴퓨터, 건강 관리를 위해 사용하는 의료 진단 장비, 우리가 온도 조절을 위해 사용하는 난방 및 냉동 컨트롤러, 우리가 인터넷 기반 정보를 위해 사용하는 네트워크, 우리가 즐기는 게임까지도 포함됩니다. 그렇다면 왜 일부 소매 투자자들은 "무엇"의 주식 또는 뮤추얼 펀드를 사거나 팔고 돈을 벌어들이 겠다는 의사 결정에서 "엉덩이에서 쏘을"수 있다고 믿는가? 마지막으로 평범한 투자자는 파렴치한 중개인, 회계사, 기업 법무사 및 재무 고문이 전달하는 조언과 정보를 경계합니다.
지난 20 년 동안 수학자들과 소프트웨어 개발자들은 주식 시장과 상품 시장에서 시장의 방향을 가리킬 수있는 정보를 찾는 지표와 패턴을 수색했습니다. 이 정보는 거래 시스템의 성과를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 일반적으로이 검색 프로세스는 시행 착오와보다 정교한 "데이터 마이닝"을 결합하여 수행됩니다. 일반적으로 개발자는 잠재적 인 거래 시스템을 생성하기 위해 수주 또는 수개월 동안의 번호 계산을 수행합니다. 많은 경우이 트레이딩 시스템은 "커브 피팅 (curve fitting)"으로 인해 미래에 실제로 사용될 때 잘 수행되지 않습니다. 수년에 걸쳐 그들의 거래 시스템이 생방송으로 실패함에 따라 많은 거래 시스템 (및 거래 시스템 개발 회사)이 생겨났습니다. 윤리적 개발자 나 자금 관리자가 어떠한 트레이딩 시스템이나 주식, 채권 또는 뮤추얼 펀드에 대한 무조건적인 보증을 제공하지는 않지만 앞으로도 계속 수행 할 수있는 트레이딩 시스템 개발은 어렵지 만 불가능한 것은 아닙니다. 미래의 영원한 이익을 창출하십시오.
트레이딩 시스템 개발자가 과거에 생산하기까지 몇 주 또는 몇 달이 걸렸던 것이 이제는 트레이딩 시스템 랩을 사용하여 수분 만에 생산 될 수 있습니다. Trading System Lab은 Trading Systems 및 Trading Indicators의 자동 생성을위한 플랫폼입니다. TSL은 고속 Genetic Programming Engine을 사용하고 56 개의 입력을 기반으로 초당 1600 만 개 이상의 시스템 바 (bar) 단위로 거래 시스템을 생산합니다. 단지 약간의 입력 만이 실제로 사용되거나 필요할 것이므로 일반적으로 단순한 진화 된 전략 구조가됩니다. 컨버전스에 필요한 시스템 수는 약 40,000 ~ 200,000이며, 모든 데이터 세트의 수렴 시간을 근사 할 수 있습니다. 이미 구조화 된 거래 시스템에서 사용할 최적의 매개 변수를 찾는 기존 지표의 무차별 최적화 만 실행하는 것이 아닙니다. Trading System Generator는 미래 시장의 움직임에 대해 아무런 가정을하지 않는 제로 포인트 원점에서 시작하여 시장에 존재하는 정보를 결합하고 새로운 필터, 기능, 조건 및 관계를 공식화하는 매우 빠른 속도로 Trading System을 "발전"시킵니다 그것이 "유전자 조작 된"거래 시스템으로 진행됨에 따라. 그 결과, 거의 모든 시장에서 20-30 년의 일일 시장 데이터를 바탕으로 몇 분 내에 우수한 거래 시스템이 생성 될 수 있습니다.
지난 몇 년 동안 덜 강력한 유전 "알고리즘"을 사용하는 거래 시스템 최적화에 대한 몇 가지 접근 방식이있었습니다. 유전자 프로그램 (Genetic Programs, GP)은 몇 가지 이유로 유전자 알고리즘 (GA)보다 우수합니다. 첫째, GP는 솔루션에 지수 적 속도로 수렴합니다 (매우 빠르고 빨라짐). 반면에 유전 알고리즘은 선형 속도로 수렴합니다 (훨씬 느리고 빠르게 진행되지 않음). 둘째, GP는 실제로 유전 물질 (지표, 패턴, 시장 간 자료)을 독특한 방식으로 결합한 거래 시스템 기계 코드를 생성합니다. 이러한 고유 한 조합은 직관적으로 명확하지 않을 수 있으며 시스템 개발자가 초기 정의를 요구하지 않습니다. 생성 된 독특한 수학적 관계가 아직 개발되지 않았거나 발견되지 않은 새로운 지표 또는 기술 분석의 변형이 될 수 있습니다. 반면에 GA는 매개 변수 범위에서 진행될 때 최적 솔루션을 찾습니다. 그들은 새로운 수학적 관계를 발견하지 못하고 자신의 트레이딩 시스템 코드를 작성하지 않습니다. GP의 다양한 길이의 거래 시스템 코드는 가변 길이 게놈을 사용하여 비 동질 교차 (non-homologous crossover)를 통해 거래 시스템의 길이를 수정하고 거래 시스템의 효율성에 기여하지 않는 지표 또는 패턴을 완전히 폐기합니다. GA는 고정 크기 명령 블록만을 사용하며 동종 크로스 오버 만 사용하고 가변 길이 트레이딩 시스템 코드를 생성하지 않으며 비효율적 인 지표 또는 패턴을 GP처럼 쉽게 폐기하지 않습니다. 마지막으로 유전학 프로그램은 기계 학습 분야에서 최근 발전된 기술이지만 유전 알고리즘은 30 년 전에 발견되었습니다. 유전 프로그램은 유전 알고리즘의 주요 기능을 모두 포함합니다. 크로스 오버, 복제, 돌연변이 및 피트니스를 포함하지만, GP에는 훨씬 빠르고 견고한 기능이 포함되어있어 GP를 거래 시스템 생산을위한 최상의 선택으로 만듭니다. TSL의 Trading System Generator에 채용 된 GP는 현재 사용 가능한 가장 빠른 GP이며 세계의 다른 금융 시장 소프트웨어에서는 사용할 수 없습니다.
TSL 내에서 사용되는 유전 프로그래밍 알고리즘, 트레이딩 시뮬레이터 및 헬스 엔진은 제작하는데 8 년 이상을 소비했습니다.
트레이딩 시스템 랩은 엔지니어, 과학자, 프로그래머 및 거래자 팀이 수년간 열심히 노력한 결과물로, 오늘날 시장 거래를위한 가장 앞선 기술이라고 할 수 있습니다.
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