遗传算法在量化策略优化中有什么作用?具体如何操作?
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遗传算法在量化策略优化中有什么作用?具体如何操作?

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作用:遗传算法可以在大量的策略参数组合中快速搜索到较优的参数组合,它模拟生物进化的过程,通过选择、交叉和变异等操作,不断优化种群中的个体(即策略参数组合),以找到适应度(即策略表现)最高的个体。


操作:首先,将策略参数进行编码,形成基因序列,组成初始种群;然后,根据策略在历史数据上的回测表现定义适应度函数,计算每个个体的适应度;接着,按照一定的选择规则,从种群中选择适应度较高的个体作为父代;对父代进行交叉操作,生成子代,模拟基因的交换;并以一定的概率对子代进行变异操作,引入新的基因,增加种群的多样性;重复上述选择、交叉和变异的过程,直到满足预设的终止条件,如达到一定的迭代次数或适应度不再明显提升等,此时得到的最优个体对应的参数即为优化后的参数。

发布于2025-5-4 16:24 武汉

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