В пятой части нашей серии по обнаружению тенденций мы рассмотрим применение генетического алгоритма (ГА) для выявления тенденций на финансовых рынках. Генетические алгоритмы — это эвристические методы оптимизации, вдохновленные процессом естественного отбора в генетике.

Мы объясним, как работает генетический алгоритм, и, используя базовые методы, попробуем улучшить обнаружение тенденций.

Понимание генетических алгоритмов

Генетические алгоритмы работают на основе принципов эволюции и выживания наиболее приспособленных. Алгоритм начинается с популяции потенциальных решений, представленных в виде хромосом. Каждая хромосома содержит набор генов, представляющих возможные решения проблемы. В нашем случае каждый ген представляет собой вес, присвоенный признаку в модели обнаружения тренда.

Основные этапы генетического алгоритма следующие:

  1. Инициализация. Алгоритм начинается с создания случайной популяции потенциальных решений (хромосом) со случайными значениями генов.
  2. Оценка (функция пригодности): пригодность каждой хромосомы оценивается с помощью функции пригодности, которая измеряет, насколько хорошо соответствующее решение работает в проблемной области. В нашем случае функция пригодности использует F1-Score в качестве метрики оценки для оценки производительности модели обнаружения тенденций.
  3. Отбор. Отбираются наиболее подходящие хромосомы для формирования пула спаривания на основе их показателей пригодности. Процесс отбора обычно ориентирован на более высокие оценки пригодности для продвижения лучших решений.
  4. Кроссовер: пары хромосом из пула спаривания выбираются для кроссинговера (рекомбинации). Кроссовер включает обмен генетической информацией между хромосомами для создания нового потомства.
  5. Мутация: после скрещивания некоторые гены в потомстве могут подвергнуться мутации, внося случайные изменения в решение. Мутация помогает внести разнообразие в популяцию.
  6. Замена: потомки вместе с некоторыми неизмененными родительскими хромосомами образуют популяцию следующего поколения.
  7. Прекращение: процесс повторяется для нескольких поколений, что позволяет найти лучшие решения…