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遗传算法股票交易

01.11.2020

Martensen72486

基于混合遗传算法的股票价格时间序列分析.pdf 数据预测在金融投资领域占有重要地位，而股票价格由于具有变化幅度大，变化因素多，变化不稳定等特性，因而成为金融数据中最复杂最难预测的数据类型之一。正因为这些因素的原因，其神秘性也引起了广大经济学家的兴趣，很多经济学家一直致力基于遗传算法的小波神经网络在股票预测中的应用-基于遗传算法的 … 基于遗传算法的小波神经网络在股票预测中的应用-基于遗传算法的小波神经网络在股票预测中的应用.rar 本帖最后由魏立龙_0813 于 2012-5-26 01:06 编辑这篇文章的程序关于遗传算法用的是Sheffield大学Matlab遗传算法工具箱，网络结构是论坛的代码，最后有机的整合而成。 MATLAB 计算金融 – MATLAB中文论坛 Feb 10, 2020

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Python量化投资——基于网格优化、遗传算法对CTA策略进行参数 …

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股票交易算法. 基于遗传算法的股票市场选择模型摘要：为提高投资者在股票市场的收益，解决在证券投资中股票选择这一重要问题，提出一种基于遗传算法的股票选择模型。算法以上市公司的财务指标为样本特征，为克服 K-means 算法的不稳定性，采用基于 Keywords：股票趋势预测，p&q，遗传算法的浮点数编码，指数平均平滑 1 引言股票趋势的跟踪和趋势的预测变比而言是一种不同的交易技巧。它根据市场的趋势和基于已经规定的原则做交易。简介遗传算法似乎是一个专属于有经验的程序员或者量化研究员的花哨术语。虽然，咋一眼看起来，遗传算法对于一般交易员来说过于复杂，但是当你真正了解它的时候会发现其实并没有那么复杂。本文将带你一步一步认识遗传算法以及它在构建交易系统中的应用。遗传算法似乎是一个专属于有经验的程序员或者量化研究员的花哨术语。虽然，咋一眼看起来，遗传算法对于一般交易员来说过于复杂，但是当你真正了解它的时候会发现其实并没有那么复杂。本文将带你一步一步认识遗传算法以及它在构建交易系统中的应用。如何实现用遗传算法或神经网络进行因子挖掘？短周期量价因子选股具有明显的优势，具有显著原理或逻辑的因子可以直接构建，但是有些行情的特征如果没有长期的经验并不容易识别出来，很难在短时间内理解。

基于Copula函数尾部相关性的股票交易策略，张凯;魏子凯;-统计与决策2014年第16期杂志在线阅读、文章下载。<正>0引言金融资产收益率的尾部相关性描述了当一个金融资产收益率发生极端情形时,其他金融产品发生该极端情形的可能性。在金融全球化的趋势下,不同国家或地区之间的金融市场..

即使这样依旧没有撼动呆萌的我自选了遗传算法写交易策略课题，把当时了解到的知名策略(从散户宝典的公式们到以Bridgewater策略自己做的充满bias的经济时间轴数据)分散成子API和分钟bar一起构成函数池，用基因算法无限生构成逻辑树程序片，即使是这样略带基于遗传规划算法的ALPHA101再扩展：交易型量价因子挖掘与有 … 重要信息回顾：本文第一部分对alpha101 因子在A 股市场有效性和相关性进行探讨，筛选出有效性、独立性均较强的alpha 因子作为基础量价因子库；第二部分，基于遗传规划算法进行交易型量价因子再挖掘，对基本算子进行组合重构，使因子风格中性化后仍具有较强有效性。