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:
- Инициализация. Алгоритм начинается с создания случайной популяции потенциальных решений (хромосом) со случайными значениями генов.
- 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.
- 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.
- Кроссовер: пары хромосом из пула спаривания выбираются для кроссинговера (рекомбинации). Кроссовер включает обмен генетической информацией между хромосомами для создания нового потомства.
- Мутация: после скрещивания некоторые гены в потомстве могут подвергнуться мутации, внося случайные изменения в решение. Мутация помогает внести разнообразие в популяцию.
- Замена: потомки вместе с некоторыми неизмененными родительскими хромосомами образуют популяцию следующего поколения.
- Прекращение: процесс повторяется для нескольких поколений, что позволяет найти лучшие решения…