генетический алгоритм функции фитнеса для рынка ценных бумаг

Question

Я работаю над прогнозированием фондового рынка в течение нескольких месяцев, но не смог найти никакой соответствующей информации. я разобрал его и нашел некоторые исследовательские работы, но, к сожалению, они упоминают только о работе генетического алгоритма. которые я уже знаю.

мне нужно разработать функции пригодности для прогнозирования фондового рынка я уже получить реальные данные с фондового рынка

Open High Low Close Volume

253.8 255.8 253.8 255.8 809300

250.8 250.8 243.05 247.8 2041000

248.1 254.9 248.19 254 4550500

254 261.39 252.35 259.54 9926000

259.54 260.60 253.5 253.94 5425700

253.94 257.25 248.05 256.10 7504500

256.1 258.35 248.30 251 10933400

251 253.64 249.25 250.44 5478500

250.44 252.89 248.60 252.25 6316600

252.25 254.85 252 254.05 6332500

254.05 255.35 252 252.25 6961600

253.5 259.5 253.5 259.25 10216200

259.25 260.20 257.10 257.89 6071400

может кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне, чтобы получить соответствующую функцию пригодности

Answer 1

Вашей функции фитнеса бы, насколько близко ваши прогнозы были фактическим. Таким образом, у вас есть ваше население агентов, которые предсказывают цены на томаров. Например, агент № 12683 проходит через свою модель и прогнозирует, что цена на яйца повысится на 0,5% завтра. Вы принимаете их прогнозы (+ 0.5%), вычитаете их из фактических цен и принимаете абсолютное. Оценка нуля идеальна.

Вы должны использовать исторические данные для обеспечения обучения.

И вы будете десятилетием позади разработчиков-квантов, которые уже сделали это и на несколько лет отстали от разработчиков-квантов, которые играли в эти системы, чтобы заработать доллар. Добро пожаловать на фондовый рынок.