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Inhaltsverzeichnis:

Table of Contents

Ziel

Die Genetische Algorithmen sollen als heuristische Optimierungsverfahren und evolutionäre Algorithmen die triviale und einfache lineare Suche nach globalen Optimums für Einstellungen im Money-Management und Indikatorenwerten erleichert und teilweise überhaupt erst möglich machen.

...

Wenn Sie wollen starten Sie einfach mit "Starten", da die Standardeinstellungen in vielen Fällen sehr gut funktionieren.

Titel

Beschreibung

Population

Anzahl von Individien pro Population

Generation

Anzahl von Generationen zur Findung eines Optimums

Chromosom-Mutation

Modifikationsparameter bei Mutation eines Genoms

Crossover-Wahrscheinlichkeit

Wahrscheinlichkeit zur Durchführung von Crossover -Mutationen, d.h. zwei Chromosome tauschen Ihre Positionen an verschiedenen Genen, womit zwei neue Chromosomen erzeugt werden.

    Crossover Punkte zwischen 1 und 4:
    1 234 567890 --> 1 999 567890
    8 999 888888 --> 8 234 888888

    Crossover Punkte zwischen 9 und 10):
    123456789 0 --> 123456789 0
    888888888 9 --> 888888888 9

Alles zwischen den zwei Punkten wird in den Eltern-Chromosomen geswapped und es werden so zwei neue Kinder erzeugt. Das Verfahren wird daher auch als Two-Point-Crossover benannt.

Image Modified

Zufällige Selektion in %

Elementar ist ein Selektionsmechanismus in der Evolution der Individien. Diese orientiert sich grundsätzlich an der Fitness dieser. Mit der zufälligen Selektions-Wahrscheinlichkeit werden Individien in die nächste Generation übernommen unabhängig von Ihrer "Performance" bzw. Fitness. Es soll so ein ausreichend breiter Individienstand gesichert werden.

Optimale Indikatorenoptimierungen speichern

Nur mit aktivierter Checkbox,werden die gefundenen optimierte Paramter nach abgeschlossener Berechnung gespeichert in den Indikatoren-Paramter-Einstellungen. Verwendet wird aktuell die zugrundeliegende Indikatoren-Gruppe, die auch im Chart eingestellt war.

Optimale Handelssystem-Einstellungen speichern

Nur mit aktivierter Checkbox, werden die gefundenen optimierte Paramter nach abgeschlossener Berechnung gespeichert in den aktuellen Handelssystem-Einstellungen.

Anlageform

Long=Optimierung für steigende Kurse
Short=Optimierung auf fallende Kurse

Auswertungstabelle

Die Tabelle zeigt fortlaufend die "Elite" der Individien an, die eine neue optimale Performance aufzuweisen haben.

Titel

Bedeutung

Generation

X. Generation in der Evolution. Praktisch gleichzusetzen mit dem Anzahl der Durchläufe. Gestartet wird bei 0.

Gen/Population

X. Population innerhalb einer Generation. Gestartet wird bei 0.

Fitness

Aktuelle Performance es Handelssystems mit den nachfolgenden Einstellungen / Spaltenwerten

MaxKapRisk

Money-Management: Maximale Kapital Risiko pro Trade

InitStopp

Money-Management:Initialer Risk-Stopp, d.h. Abstand zwischen Stopp-Kurse und Einstiegskurs

TrailingStopp

Money-Management:Trailing-Stopp

Up-Tage

Indikator: 1. Parameterwert. Praktisch damit nur ein Beispiel und unterscheidet sich je nach verwendeten Indikator.

Down-Tage

Indikator: 2. Parameterwert. Praktisch damit nur ein Beispiel und unterscheidet sich je nach verwendeten Indikator.

Fortschritts-Charts

  • Durchschnittliche Fitness pro Generation: Durchschnittswerte aller Individien in einer Generation. Der Wert läuft im Normalfall den "Eliten" hinterher, da der Durchschnittswert und nicht das Maximum in einer Generation herangezogen wird. Die Fitness ist natürlich gleichzusetzen mit der Performance des Handelssystems.
  • Durchschnittliche Konvergenz pro Generation: Wie stark unterscheiden sich die Individien pro Generation. Durch initiale zufällige Befüllungen und einer schrittweisen Optimierung zeigt die Kurve oft eine konkave Kurve.