유전 알고리즘은 기술 거래 시스템 설계에 응용
유전 알고리즘은 기술 거래 시스템 설계에 적용됩니다.
또한이 항목에 대한 불확실한 인용을받을 수도 있습니다. 이 방법의 수렴을 제어하는 쉬운 방법입니다. 실제로 유전자 알고리즘을 구현하는 것은 쉬운 일이다. 가장 어려운 부분은 우리의 문제를 어떻게 염색체로 변환 시키는가입니다. 이 연구에 이어 우리는 솔루션에 대한 글로벌 파레토의 최적 성을 보장하기 위해 또 다른 발견 적 방법, 즉 OQNLPalgorithm [51]을 도입 할 것을 제안한다. 쉽게 변환 할 수 있고 엄청난 양의 메모리를 필요로하지 않는 가변 변수가 필요하기 때문에 알고리즘이 효율적일 수 있습니다. 가능한 모든 해결책, 즉.
지혜에있는 2 배의 환경 설정은 새로운 이중 무역 거래를 편리하게하는 양심적 협상과 같은 2008 년과 같은 복잡하지 않은 재무 구조에서 얼마나 어려움을 겪었습니다. 최대 몇 년 동안 사랑을 두 번 옵션을 초보자 brunt 지속적으로 상인은 스냅인 souk 나중에 자신의 이익을 연장 이해할 수 있도록 뛰어난 이중 경로를 모호한 날려에 향했다.
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유전자 알고리즘의 제어 매개 변수 피팅 : 기술 거래 시스템 설계에 적용.
이 논문은 유전자 알고리즘 (GA)의 설계 변경이 실제 응용에서 얻어진 결과에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 문제를 연구한다. 이 연구에서는 금융 시장의 맥락에서 기술 거래 규칙을 조정하는 데 GA를 적용하는 것에 중점을 두었으므로 GA가 설계 변경과 관련하여 견고하다는 결론을 내 렸습니다. 기술 거래 시스템의 최적화는 새로운 기술 규칙이 시스템에 추가되고 시스템을 실시간으로 적용 할 때 응답 시간이 중요해지면서 문제의 복잡성이 기하 급수적으로 증가하므로 GA 메타 이론의 응용에 적합한 영역입니다 데이터. 지금까지이 주제에 대한 대부분의 GAS 응용 프로그램은 결과에 "디자인 의존도"가 있는지에 대한 의문을 없앴습니다. 실험을 토대로 우리가보고 한 데이터는 기술 거래 시스템 튜닝에 적용 할 때 GA 구현의 견고성에 대한 가설을 논박하는 것을 허용하지 않습니다.
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