目錄

• 簡介
• 1. 進化算法最初是如何出現的
• 2. 進化算法 (方法)
• 3. 遺傳算法 (GA)
  • 3.1. 應用程序的領域
  • 3.2. 用以解決的問題
  • 3.3. 經典 GA
  • 3.4. 搜索策略
  • 3.5. 與經典的最優搜索的區別
  • 3.6. GA 的術語
• 4. GA 的優點
• 5. GA 的缺點
• 6. 實驗部分
  • 6.1. 搜索預測器的最佳組合
    • 使用tabuSearch
  • 6.2. 搜索交易系統(TS)的最佳參數:
    • 使用rgenoud (使用衍生工具的遺傳優化)
    • 使用SOMA (自組織遷移算法)
    • 使用GenSA (廣義模擬退火)
• 7. 提高質量特性的方法
• 結論

 

簡介

很多交易者很久之前就意識到了EA交易自我優化，也就是它們不需要停止交易的必要性

總結

以上是生活随笔為你收集整理的EA交易的自我优化: 进化与遗传算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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