automate trading via genetic programming
TRANSCRIPT
![Page 1: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/1.jpg)
РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЧЕСКОЙ ТОРГОВОЙ СИСТЕМЫ
![Page 2: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/2.jpg)
Основная идеяКластеризация исторических данных
Кластеризуем массив исторических данных, чтобы выделить наиболее разнородные ценовые модели
![Page 3: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/3.jpg)
Иерархическая кластеризацияАлгоритм
![Page 4: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/4.jpg)
Иерархическая кластеризацияПример
![Page 5: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/5.jpg)
Кластеризация методом Kсредних
{K} непересекающихся кластеров с центроидами {C}
![Page 6: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/6.jpg)
Основная идея
Далее, используя генетический алгоритм, построим специфические торговые стратегии для выделенных кластеров.
![Page 7: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/7.jpg)
Генетический алгоритм
Общая схема
Фитнесс-функция:
Граничное значение = 1.3
![Page 8: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/8.jpg)
Генетический алгоритм
Генетический алгоритм распараллеливается
Используем это для увеличения быстродействия алгоритма
![Page 9: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/9.jpg)
Генетический алгоритмПараллельный подход
Отдельный поток:
lBest – локальное значение максимума Фитнесс – функцииlEdge – локальное значение граничногозначения фитнесс-функцииSendGlobal(…) – событие, возникающиепри lBest>=lEdge
![Page 10: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/10.jpg)
Генетический алгоритм
gBest – глобальное значение максимумаФитнесс-функции. Хранится в общей (Shared) памяти.lBest – значение максимума Фитнесс-функции в потоке n. ХранитсяВ локальной памяти потока, передаетсяв общий процесс с помощью события.
Общий процесс
![Page 11: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/11.jpg)
Генетический алгоритм
Параллельный подход, общая схема
![Page 12: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/12.jpg)
Основная идея
Далее будем пытаться выяснить, к какой ценовой модели относятся текущие котировки.
После этого будем применять известную стратегию к реальным данным.
![Page 13: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/13.jpg)
Общая схема системы
![Page 14: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/14.jpg)
Экономическая сводка
Наименование показателя Единица
измерения
Значение показателя
Технические показатели
Назначение программыАвтоматическая торговля на
фондовых биржах
Тип ЭВМ IBM-совместимая
Тип процессора Intel Core i5
Частота работы процессора ГГц ≥ 2
Объём оперативной памяти Гб ≥ 2
Свободное пространство на
жестком дискеГб ≥ 100
Технология для реализации .NET, язык С#
Операционная система Windows XP/Windows 7
Экономические показатели
Трудоёмкость разработки Чел.-ч. 1080
Число разработчиков чел. 3
Срок реализации разработки год 0,25
Сметная стоимость разработки руб. 343630
![Page 15: Automate trading via genetic programming](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022060111/5562d783d8b42a49398b5131/html5/thumbnails/15.jpg)
Заключение
В ходе работы была разработана архитектура автоматической торговой системы
Были исследованы генетические алгоритмы, их применимость к контексту динамически изменяющихся цен на бирже и возможность параллельной реализации Был реализован алгоритм иерархической
кластеризациии; Был реализован алгоритм кластеризации методом K
средних; Был разработан генетический алгоритм,
соответствующий контексту задачи; Был разработан комплекс программ, решающих
поставленную задачу.