আর্থিক বাজারের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করা

"এ র্যান্ডম ওয়াক ডাউন ওয়াল স্ট্রিট" (1973)-এ বার্টন মলকিয়েল পরামর্শ দিয়েছিলেন, "একটি সংবাদপত্রের আর্থিক পৃষ্ঠাগুলিতে ডার্ট ছুঁড়ে দেওয়া একটি বানর এমন একটি পোর্টফোলিও নির্বাচন করতে পারে যা বিশেষজ্ঞরা সাবধানতার সাথে বেছে নিয়েছিলেন।" বিবর্তন মজুত বাছাইয়ের ক্ষেত্রে মানুষকে আর বুদ্ধিমান করে তুলতে পারে নি, আরও সরাসরি প্রয়োগ করার সময় চার্লস ডারউইনের তত্ত্বটি যথেষ্ট কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে।

প্রশিক্ষণ: স্টক-বাছাই কৌশল

জেনেটিক অ্যালগোরিদম কি?

জেনেটিক অ্যালগরিদম (জিএ) হ'ল সমস্যা সমাধানের পদ্ধতি (বা হিউরিস্টিক্স) যা প্রাকৃতিক বিবর্তনের প্রক্রিয়াটিকে অনুকরণ করে। মস্তিষ্কে নিউরনের মতো কাজ করার জন্য ডিজাইন করা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির (এএনএন) বিপরীতে, এই অ্যালগোরিদমগুলি কোনও সমস্যার সর্বোত্তম সমাধান নির্ধারণের জন্য প্রাকৃতিক নির্বাচনের ধারণাগুলি ব্যবহার করে। ফলস্বরূপ, জিএগুলি সাধারণত অপ্টিমাইজার হিসাবে ব্যবহৃত হয় যা কিছু প্রতিক্রিয়া পরিমাপ হ্রাস বা সর্বাধিক করতে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে, যা স্বাধীনভাবে বা কোনও এএনএন নির্মাণে ব্যবহৃত হতে পারে। (এএনএন সম্পর্কে আরও জানতে, দেখুন: নিউরাল নেটওয়ার্ক: লাভের পূর্বাভাস ।

আর্থিক বাজারগুলিতে, জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত কোনও ব্যবসায়িক নিয়মে পরামিতিগুলির সর্বোত্তম সমন্বয় মানগুলি ব্যবহার করতে ব্যবহৃত হয় এবং এগুলি স্টক বাছাই এবং ট্রেডগুলি সনাক্ত করতে ডিজাইন করা এএনএন মডেলগুলিতে তৈরি করা যেতে পারে। "জেনেটিক অ্যালগরিদমস: জেনেসিক অফ স্টক মূল্যায়ন" (2004) এবং "স্টক মার্কেট ডেটা মাইনিং অপটিমাইজেশন ইন জেনেটিক অ্যালগরিদমের অ্যাপ্লিকেশন" (2004) সহ কয়েকটি গবেষণা এই পদ্ধতির কার্যকারিতা প্রদর্শন করেছে। (আরও তথ্যের জন্য, দেখুন: কীভাবে ট্রেডিং অ্যালগোরিদম তৈরি হয় ))

জেনেটিক অ্যালগোরিদম কি?

জেনেটিক অ্যালগোরিদম কীভাবে কাজ করে

জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি ভেক্টর ব্যবহার করে গাণিতিকভাবে তৈরি করা হয়, যা দিক এবং প্রস্থের পরিমাণযুক্ত। প্রতিটি ট্রেডিং নিয়মের প্যারামিটারগুলি এক-মাত্রিক ভেক্টরের সাথে প্রতিনিধিত্ব করা হয় যা জেনেটিক পদগুলিতে ক্রোমোজোম হিসাবে ভাবা যেতে পারে। এদিকে, প্রতিটি প্যারামিটারে ব্যবহৃত মানগুলি জিন হিসাবে ভাবা যেতে পারে, যা প্রাকৃতিক নির্বাচন ব্যবহার করে পরিবর্তিত হয়।

উদাহরণস্বরূপ, একটি ট্রেডিং নিয়মে মুভিং এভারেজ কনভার্জেনশন ডাইভারজেন (এমএসিডি), এক্সফোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ (ইএমএ) এবং স্টোকাস্টিক্সের মতো পরামিতিগুলির ব্যবহার জড়িত থাকতে পারে। জেনেটিক অ্যালগরিদম তারপরে মোট মুনাফা সর্বাধিক করার লক্ষ্যে এই পরামিতিগুলিতে মানগুলি ইনপুট করে। সময়ের সাথে সাথে, ছোট পরিবর্তনগুলি প্রবর্তিত হয় এবং এটিগুলি যেগুলির পছন্দসই প্রভাব দেয় তারা পরবর্তী প্রজন্মের জন্য ধরে রাখা হয়।

জেনেটিক অপারেশনগুলি তিন ধরণের যা পরে সম্পাদন করা যেতে পারে:

• ক্রসওভারগুলি জীববিজ্ঞানে দেখা প্রজনন এবং ক্রসওভারকে প্রতিনিধিত্ব করে, যার মাধ্যমে একটি শিশু তার পিতামাতার নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য গ্রহণ করে ut পরবর্তী প্রজননের জন্য (জনসংখ্যা বা ক্রসওভার) জনগোষ্ঠী থেকে পৃথক জিনোমগুলি বেছে নেওয়া হয় stage

এই তিনটি অপারেশন তখন পাঁচ-পদক্ষেপের প্রক্রিয়াতে ব্যবহৃত হয়:

1. একটি এলোমেলো জনসংখ্যার সূচনা করুন, যেখানে প্রতিটি ক্রোমোসোম এন- দৈর্ঘ্য, n পরামিতিগুলির সংখ্যা সহ being এটি প্রতিটি এন উপাদানগুলির সাথে একটি এলোমেলো সংখ্যক প্যারামিটার স্থাপন করা হয় the ক্রোমোজোম বা পরামিতিগুলি নির্বাচন করুন যা পছন্দসই ফলাফল বৃদ্ধি করে (সম্ভবত প্রাকৃতিক লাভ)। নির্বাচিত পিতা-মাতার জন্য বিবর্তন বা ক্রসওভার অপারেটর প্রয়োগ করুন এবং একটি সন্তানের জন্ম দিন sp বর্তমান জনসংখ্যা নির্বাচন অপারেটর দিয়ে একটি নতুন জনসংখ্যা গঠনের জন্য twoপরিবর্তন দুটি থেকে চার।

সময়ের সাথে সাথে, এই প্রক্রিয়াটির ফলে ব্যবসায়ের নিয়মে ক্রমোসোমগুলি (বা পরামিতি) ক্রমবর্ধমান হয় use প্রক্রিয়াটি থামানোর পরে যখন থামার মানদণ্ডগুলি পূরণ করা হয়, যার মধ্যে চলমান সময়, ফিটনেস, প্রজন্মের সংখ্যা বা অন্যান্য মানদণ্ড অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

ট্রেডিংয়ে জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করা

জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি প্রাথমিকভাবে প্রাতিষ্ঠানিক পরিমাণগত ব্যবসায়ীদের দ্বারা ব্যবহৃত হয়, তবে পৃথক ব্যবসায়ীরা জেনেটিক অ্যালগোরিদমের শক্তি অর্জন করতে পারে - উন্নত গণিতে একটি ডিগ্রি ছাড়াই - বাজারে বেশ কয়েকটি সফ্টওয়্যার প্যাকেজ ব্যবহার করে। এই সমাধানগুলি আর্থিক বাজারগুলিতে মাইক্রোসফ্ট এক্সেলের অ্যাড-অনগুলির দিকে ঝুঁকিপূর্ণ স্ট্যান্ডেলোন সফটওয়্যার প্যাকেজগুলি থেকে শুরু করে যা আরও বেশি হ্যান্ড অন বিশ্লেষণকে সহায়তা করতে পারে।

এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করার সময়, ব্যবসায়ীরা প্যারামিটারগুলির একটি সেট নির্ধারণ করতে পারেন যা জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং historicalতিহাসিক ডেটার একটি সেট ব্যবহার করে অনুকূলিত করা হয়। কিছু অ্যাপ্লিকেশন কোন প্যারামিটারগুলি ব্যবহৃত হয় এবং সেগুলির জন্য মানগুলি অপ্টিমাইজ করতে পারে, অন্যরা প্রাথমিকভাবে কেবলমাত্র প্যারামিটারের একটি নির্দিষ্ট সেটগুলির জন্য মানগুলি অনুকূলকরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। (এই প্রোগ্রাম থেকে উদ্ভূত কৌশলগুলি সম্পর্কে আরও জানতে, দেখুন: প্রোগ্রাম ট্রেডের পাওয়ার ।

কার্ভ ফিটিং (ওভারফিটিং), বা পুনরাবৃত্তিমূলক আচরণ চিহ্নিতকরণের পরিবর্তে historicalতিহাসিক তথ্যগুলির আশেপাশে একটি ট্রেডিং সিস্টেম ডিজাইন করা জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ব্যবসায়ীদের জন্য সম্ভাব্য ঝুঁকি প্রতিনিধিত্ব করে। জিএ ব্যবহার করে যে কোনও ট্রেডিং সিস্টেম লাইভ ব্যবহারের আগে কাগজে ফরোয়ার্ড-পরীক্ষা করা উচিত।

প্যারামিটারগুলি নির্বাচন করা প্রক্রিয়াটির একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ এবং ব্যবসায়ীদের এমন কোনও প্যারামিটার সন্ধান করা উচিত যা প্রদত্ত সুরক্ষার দামের পরিবর্তনের সাথে সম্পর্কিত। উদাহরণস্বরূপ, বড় বাজারের টার্নগুলির সাথে কোনওরকম সম্পর্ক রয়েছে কিনা তা দেখতে বিভিন্ন সূচক ব্যবহার করে দেখুন। (আরও তথ্যের জন্য দেখুন: ডান অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং সফ্টওয়্যার বাছাই করা ))

তলদেশের সরুরেখা

জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি প্রকৃতির শক্তিকে কাজে লাগিয়ে জটিল সমস্যাগুলি সমাধানের অনন্য উপায়। সুরক্ষা মূল্যের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করে, ব্যবসায়ীরা প্রদত্ত সুরক্ষার জন্য প্রতিটি প্যারামিটারের জন্য সর্বোত্তম মানগুলি চিহ্নিত করে ব্যবসায়ের নিয়মকে অনুকূল করতে পারে। তবে এই অ্যালগরিদমগুলি হলি গ্রেইল নয় এবং ব্যবসায়ীদের সঠিক প্যারামিটারগুলি বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে যত্ন নেওয়া উচিত এবং বক্ররেখার ফিট নয়। (অতিরিক্ত পড়ার জন্য, দেখুন: আপনার নিজের অ্যালগো ট্রেডিং রোবট কীভাবে কোড করবেন ))