Генетические алгоритмы
Областью применения указанных алгоритмов является решение комбинаторных задач, а также задач поиска оптимальных вариантов. Результаты решения указанных задач могут использоваться инвестором для оптимизации и поиска вариантов перспективных инвестиций.
В кратком изложении сущность метода можно описать как выбор лучших решений по ранее формализованным критериям. Сам процесс оптимизации напоминает естественную эволюцию – отбор лучших вариантов, скрещивание вариантов и их мутацию.
Рекомендуем: надежный брокер с качественным сервисом, представленный на рынке с 1998-го года. Выгодные торговые условия по валютам и бинарным опционам («фиксированным контрактам»). Депозит – от $0, спред – от 0 пунктов. Есть бесплатное обучение, финансовая аналитика и выгодная программа лояльности.
Однако у метода есть ряд недостатков, в частности, сложность формализации критериев отбора. Кроме того, указанная методика ориентирована, в основном, для класса задач несколько отличающихся от прогноза меняющихся финансовых показателей.
Программная реализация генетических алгоритмов выполнена, например, в следующих пакетах программ:
1) GeneHunter (фирма Ward Systems). Указанный пакет позволяет находить субоптимальные решения нелинейных оптимизационных задач;
2) Evolver for Excel (фирма Palisade Corp). Пакет реализует шесть методов генетической оптимизации и выполнен в виде расширения пакета Excel.
|
