Diese Seite verwendet Frames. Frames werden von Ihrem Browser aber nicht unterstützt. DAS GRAIL liefert tägliche Handelssignale für eine Vorwähler der abgeleiteten Märkte einschließlich die SampP, Eurowährung, Hang Seng, Dax und FTSE Futures. Hier erfahren Sie mehr über unser SampP-System, das im Zeitraum zwischen März 2002 und Oktober 2003 (77.1 p. Der Genetic System Builder schafft robuste Handelssysteme mit vollständig offenbartem EasyLanguage TM auf dem Markt Ihrer Wahl. Software beinhaltet Geld-Management und eines der genetischen Portfolio-Optimierer. Unentbehrlich für jeden Systemhändler: vom Anfänger bis zum Hedge Fondsmanager Kostenlose Demo verfügbar. Um die von GSB modellierten Aktienkurven der Handelssysteme anzuzeigen, klicken Sie bitte hier Unsere Geldmanagementsoftware kann die Gewinne eines bestehenden Handelssystems steigern. 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Genetische Programmierung erreicht dieses Ziel der automatischen Programmierung (manchmal auch als Programmsynthese oder Programm-Induktion) durch genetische Züchtung einer Population von Computerprogrammen nach den Prinzipien der darwinistischen natürlichen Selektion und biologisch inspirierten Operationen. Die Operationen umfassen Reproduktion, Crossover (sexuelle Rekombination), Mutation und Architektur-verändernde Operationen, die nach Gen-Duplikation und Gen-Deletion in der Natur gemustert sind. Genetische Programmierung ist eine domänenunabhängige Methode, die genetisch eine Population von Computerprogrammen züchtet, um ein Problem zu lösen. Genauer gesagt transformiert die genetische Programmierung iterativ eine Population von Computerprogrammen in eine neue Generation von Programmen, indem sie Analoga von natürlich vorkommenden genetischen Operationen anwendet. Die genetischen Operationen umfassen Crossover (sexuelle Rekombination), Mutation, Reproduktion, Gen-Duplikation und Gen-Deletion. Vorbereitende Schritte der genetischen Programmierung Der menschliche Benutzer kommuniziert die hochrangige Aussage des Problems mit dem genetischen Programmiersystem, indem er bestimmte, genau definierte vorbereitende Schritte durchführt. Die fünf Hauptvorbereitungsschritte für die Grundversion der genetischen Programmierung erfordern, dass der menschliche Benutzer den Satz von Terminals (z. B. die unabhängigen Variablen des Problems, Null-Argument-Funktionen und Zufallskonstanten) für jeden Zweig der zu entwickelnden Daten spezifiziert Programm, die Menge der primitiven Funktionen für jeden Zweig des zu entwickelnden Programms, die Fitness-Maßnahme (für die explizite oder implizite Messung der Fitness der Individuen in der Bevölkerung), bestimmte Parameter für die Kontrolle des Laufs und das Abbruchkriterium und Methode Um das Ergebnis des Laufs zu bestimmen. Ausführungsschritte der genetischen Programmierung Die genetische Programmierung beginnt typischerweise mit einer Population von zufällig generierten Computerprogrammen, die aus den verfügbaren programmatischen Bestandteilen bestehen. Die genetische Programmierung iterativ verwandelt eine Population von Computerprogrammen in eine neue Generation der Bevölkerung durch die Anwendung von Analoga von natürlich vorkommenden genetischen Operationen. Diese Operationen werden auf die von der Population ausgewählten Individuen angewendet. Die Individuen sind probabilistisch ausgewählt, um an den genetischen Operationen basierend auf ihrer Fitness teilzunehmen (gemessen an der Fitnessmaßnahme, die der menschliche Benutzer im dritten Vorbereitungsschritt bereitstellt). Die iterative Transformation der Population wird innerhalb der Hauptgenerationsschleife des Ablaufs der genetischen Programmierung durchgeführt. Die Ausführungsschritte der genetischen Programmierung (dh des Flussdiagramms der genetischen Programmierung) sind wie folgt: Erstellen Sie zufällig eine Anfangspopulation (Generation 0) einzelner Computerprogramme, die sich aus den verfügbaren Funktionen und Terminals zusammensetzen. Führen Sie die folgenden Teilschritte (die so genannte Generation) auf die Population, bis das Abbruchkriterium erfüllt ist: (a) Führen Sie jedes Programm in der Population aus und ermitteln Sie seine Fitness (explizit oder implizit) anhand des Problems Fitnessmaßnahme. (B) Wählen Sie ein oder zwei einzelne (n) Programm (e) aus der Bevölkerung mit einer Wahrscheinlichkeit auf der Grundlage der Eignung (mit Wiederwahl erlaubt) zur Teilnahme an den genetischen Operationen in (c). (C) Erstellung neuer individueller Programme für die Bevölkerung durch Anwendung der folgenden genetischen Operationen mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten: (i) Reproduktion: Kopiert das ausgewählte einzelne Programm in die neue Population. (Ii) Crossover: Erstellen Sie neue Nachwuchsprogramme für die neue Population, indem Sie zufällig ausgewählte Teile aus zwei ausgewählten Programmen neu kombinieren. (Iii) Mutation: Erstellen eines neuen Nachkommenprogramms für die neue Population durch zufälliges Mutieren eines zufällig ausgewählten Teils eines ausgewählten Programms. (Iv) Architekturändernde Operationen: Wählen Sie aus dem vorhandenen Repertoire dieser Operationen eine Architekturänderung aus und erstellen Sie ein neues Nachwuchsprogramm für die neue Population, indem Sie die gewählte Architekturänderungsoperation auf ein ausgewähltes Programm anwenden. Nachdem das Abbruchkriterium erfüllt ist, wird das einzige beste Programm in der Population, das während des Laufs erzeugt wird (das am besten Einzelne), geerntet und als das Ergebnis des Laufs bezeichnet. Wenn der Durchlauf erfolgreich ist, kann das Ergebnis eine Lösung (oder eine annähernde Lösung) für das Problem sein.
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