шаблоны правил и стратегия торговой системы

C ++ код описывает шаблоны правил и стратегию торговой системы. Шаблоны правил определяются с помощью функции Rules . Аргументы v 1, v 2, v 3 и v 4 (четыре числа, которые содержит каждый ген) несут всю информацию, требуемую для реализации шаблонов правил. Аргумент v 1 используется для выбора требуемого шаблона правила из 10 доступных; аргументы v 2, v 3 и v 4 используются для определения требуемых параметров каждого правила (направления сравнения, периоды скользящих средних и т.д.). Затем правило оценивается на всех днях, и оценки (1 для ИСТИНА, 0 для ЛОЖЬ) помещаются в вектор cms , возвращающий результаты функции.

Макрос BiasedPosScale (x , а) используется для создания соответствия между целыми числами от 0 до 1000 и непрерывным диапазоном от 0 до а. Макрос используется, чтобы вычислить периоды обратного обзора для определения ценовых экстремумов и периоды скользящих средних v 2, v 3 или v 4, значения которых получены из генетического алгоритма и пронумерованы целыми числами от 0 до 1000. Соответствие между номерами от 1 до 1000 и числами из диапазона от 0 до а нелинейно — оно устроено так, чтобы можно было более детально исследовать меньшие значения параметров. Например, предположим, что период скользящего среднего изменяется от 2 до 100 дней. Необходимо с одинаковой точностью производить выбор лучшего решения между периодами 2, 3 и 4 и периодами 30, 50 и 90. Точность поиска должна быть выше для маленьких чисел. Это связано с тем, что изменение периода скользящего среднего от 2 до 5 дней сильнее повлияет на результаты торговли, чем изменение от 50 до 60.

Занятия Forex - это великолепная возможность для Вас подготовиться к прибыльной работе на бирже Forex!

Макрос LinearScale (x , а, b ) выполняет линейную адресацию целочисленного диапазона 0 ... 1000 к диапазону а ... . Макрос обычно используется при вычислении порогов или отклонений. В коде шаблона правила все параметры вычислены внутри функции Rules , а не внутри ГА. Генетический алгоритм имеет инструкцию генерировать числа в диапазоне от 0 до 1000, за исключением элементов хромосом 1, 5 и 9, которые являются первыми числами в каждом гене и используются в качестве селекторов шаблонов правил. Масштабирование проводится внутри функции Rules , так как шаблоны для различных видов правил имеют различные диапазоны изменения параметров и контрольных значений.

Процесс эволюции торговых систем начинается со случайного выбора значений хромосомы. Генетический оптимизатор выбирает два члена популяции и спаривает их (исходя из определения скрещивания, нормы мутации и размера гена). Затем полученное потомство возвращается как потенциальное решение. Когда компоненту ГА сообщают об эффективности полученного решения, он сравнивает ее с наименее пригодным членом популяции. Если пригодность потомства больше, чем у наименее пригодного члена, то ГА заменяет наименее пригодный член решения полученным потомством. Этот процесс повторяется в течение нескольких поколений и осуществляется с помощью программной оболочки (не приведенной в данной книге), которая, в свою очередь, делает повторные запросы к функции Model для моделирования торговли и оценки пригодности системы.

Код функции Model почти идентичен используемому в более ранних главах. До цикла индексации дней, в котором генерируются приказы для торговли, функция Rules вызывается три раза (один раз для каждого гена), и результаты помещаются во временные ряды rule 1, rule 2 и ruleЗ. При этом также подсчитывается средний истинный диапазон за последние 50 дней, поскольку это необходимо для стандартного выхода и оценки правил. Внутри цикла оценивание правил производится для текущего дня (rulel[cb], rule2[cb], rule3[cb]), и если все оценки возвращают значение ИСТИНА, то генерируется сигнал на покупку (или продажу, если исследуются входы в короткую позицию). Входы запрограммированы стандартным способом для каждого из трех тестируемых приказов. В эволюционном процессе используются только данные из выборки.

Выходные данные, полученные от программной оболочки, позволяют выбрать желаемое решение, которое можно использовать в торговле отдельно или в группе моделей. Решения могут быть легко сформулированы как понятные правила для оценки их физического смысла и использования их в качестве элементов других систем.