Как генетические алгоритмы применяются для оптимизации численных данных в финансах?

Генетические алгоритмы применяются для оптимизации численных данных в финансах, чтобы находить наилучшие комбинационные значения параметров в торговых правилах. www.investopedia.com

Некоторые области использования:

• Оптимизация портфеля. fundamental-research.ru cyberleninka.ru Генетические алгоритмы помогают выбирать активы для максимизации доходности и минимизации риска. cyberleninka.ru
• Прогнозирование цен на товары. cyberleninka.ru Алгоритмы позволяют предсказывать динамику цен на основе исторических данных и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка. cyberleninka.ru
• Управление запасами. cyberleninka.ru Генетические алгоритмы помогают определять оптимальное количество товара на складе с учётом множества переменных, влияющих на спрос и предложение. cyberleninka.ru
• Оценка инвестиционных проектов. cyberleninka.ru Алгоритмы позволяют анализировать рентабельность инвестиционных проектов и обрабатывать большое количество сценариев и переменных. cyberleninka.ru

Процесс работы генетического алгоритма включает несколько этапов: www.investopedia.com

1. Инициализация. www.investopedia.com Устанавливается случайное количество параметров. www.investopedia.com
2. Выбор хромосом или параметров, которые увеличивают желаемые результаты (например, чистую прибыль). www.investopedia.com
3. Применение операторов мутации или скрещивания к выбранным родителям и генерация потомства. www.investopedia.com
4. Рекомбинация потомства и текущей популяции для формирования новой популяции с помощью оператора отбора. www.investopedia.com
5. Повторение предыдущих шагов. www.investopedia.com Со временем алгоритм выдаёт более благоприятные параметры для использования в торговом правиле. www.investopedia.com
6. Завершение процесса при выполнении критериев остановки, которые могут включать время выполнения, пригодность, количество поколений или другие критерии. www.investopedia.com

При использовании генетических алгоритмов важно тщательно устанавливать размер популяции, а также частоту мутаций и кроссоверов. www.investopedia.com Небольшой размер популяции или высокая частота мутаций могут помешать алгоритму прийти к оптимальному решению. www.investopedia.com