如何利用遺傳算法庫DEAP優(yōu)化交易策略-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章給大家分享的是有關如何利用遺傳算法庫DEAP優(yōu)化交易策略的內(nèi)容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。

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  1. 優(yōu)化的對象就是這樣一個list數(shù)組 [16, 8, 24, 1, 13, 8, 1],其實就是交易策略的參數(shù),比如cciWindows,BollDev。類似于DNA。

  2. 首先要生成這樣一個數(shù)組,這里keke做了一個方法,具體就是隨機生成一個數(shù)組,同時確保每個數(shù)在一個范圍內(nèi)。

    這里我加了一個數(shù)組,針對K線的時間,這樣就不會出現(xiàn)7分鐘k線這個比較奇怪的情況。

    1. timerange = [2,3,5,10,15,20]
      bartime = random.choice(timerange
  3. 就是設定進化選擇,這里就是調(diào)用vnpy回測方法,用回測的指標,比如年化收益,sharpe ratio,收益虧損比等。這里建議加入一個清理的,避免多線程問題。我是使用按此統(tǒng)計,而不是按日統(tǒng)計;感覺比較準確   engine.clearBacktestingResult()

  4. 然后就是對于這一大堆不同策略數(shù)組群體進行遺傳進化,包括按照概率任意兩個list數(shù)組交叉包含的數(shù),生成新的list,類似于繁殖。同時也有一定概率

    一個list數(shù)字改變;還有就是有一個名人堂(HallofFame)機制,選擇幾個最好的數(shù)組,一直保持在群體里面,其實這些名人堂存在價值變成了后面的參照組。

    這里原文是用DEAP原生方法mutUniformInt,在(6,40)直接隨機生成一個數(shù)字替代原來的。但是考慮之前創(chuàng)建時候,每個是有個范圍,可能適合抵押給數(shù)字的范圍并不適合最后一個,比如k線時間。這里我做了個自己突變方法替代原來的。

    • tools.mutUniformInt,low = 4,up = 40,indpb=0.6)
    • def mutArrayGroup(individual,parameterlist, indpb):
          size = len(individual)
          parameterlist  = parameterlist()
          for i in xrange(size):
              if random.random() < indpb:
                  individual[i] = parameterlist[i]
          return individual,
       toolbox.register("mutate", mutArrayGroup, parameterlist = parameter_generate, indpb=0.6

    這樣跑下來就差不多了,如果想要多線程請在toolbox初始化后加入下面代碼

    import multiprocessing
    pool = multiprocessing.Pool(processes=(multiprocessing.cpu_count()-2))
    toolbox.register("map", pool.map)

感謝各位的閱讀!關于“如何利用遺傳算法庫DEAP優(yōu)化交易策略”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!

本文題目:如何利用遺傳算法庫DEAP優(yōu)化交易策略-創(chuàng)新互聯(lián)
文章URL:http://www.bm7419.com/article30/ceedpo.html

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