Monday 12 March 2018

जेनेटिक - कलन विधि - व्यापार प्रणाली


प्राकृतिक चयन आनुवंशिक एल्गोरिथ्म सिस्टम अनुकूलन के लिए हालांकि, एवो 2 से सबसे अधिक आनुवंशिक एल्गोरिदम पूरी तरह से इन चरणों को छोड़कर दोनों चरणों को पूरी तरह से और सटीक रूप से उभर कर देते हैं। कोई भी संभोग अनुमति नहीं है। अधिकांश मानक आनुवंशिक एल्गोरिदम सुपर्त हुए हैं, तकनीकी रूप से बोलते हुए इनब्रिडिंग ने आनुवंशिक भिन्नता को कम कर दिया है, जो यह कहने के लिए पर्याप्त है , सिस्टम को विकसित करने और उनके पर्यावरण के अनुकूल होने से रोकता है मानक GAs में, इसका मतलब है कि स्थानीय ऑप्टिमामा में एक प्रणाली में फंसने की संभावना अधिक हो सकती है जबकि प्रकृति में कम से कम तीन तंत्र हैं, जिससे कि सबसे अधिक आनुवंशिक एल्गोरिदम इस समस्या का समाधान नहीं कर पा रहे हैं। पहली विधि में बढ़ती हुई समयुग्म्यता में प्रजनन के परिणामों को पुन: प्रजनित करने से संतृप्ति को रोकें, जो अपर्याप्त या हानिकारक गुणों से प्रभावित संतानों की संभावना को बढ़ा सकते हैं। दूसरा तंत्र भाई बहनों के बीच व्यभिचार के संभोग को रोकने के लिए युवा पुरुषों को दूर करें। तीसरा तंत्र वेस्टर्मैर्क प्रभाव यह एक मनोवैज्ञानिक प्रभाव है जिसके माध्यम से व्यक्तिगत जो बचपन के दौरान करीब निकटता में उठाए जाते हैं वे बाद में यौन आकर्षण के लिए बेहोश हो जाते हैं। प्रजनन के अंतिम परिणाम आनुवंशिक विविधता की कमी के कारण प्रजातियां विलुप्त होने हैं पृथ्वी पर सबसे अधिक प्रजातियों में से एक चीता, एक आदर्श उदाहरण है और यह भी बीस हजार साल पहले विलुप्त होने का सामना करना पड़ता है, चित्ता पूरे अफ्रीका, एशिया, यूरोप और उत्तर अमेरिका में घूमते रहते हैं, लगभग 10,000 साल पहले, जलवायु परिवर्तन के कारण, सभी एक प्रजाति विलुप्त हो गई थी, उनकी संख्या में भारी कमी के साथ, करीबी रिश्तेदारों को मजबूर किया गया था प्रजनन करने के लिए, और चीता आनुवंशिक रूप से आनुवंशिक रूप से पैदा हो गई, जिसका अर्थ है कि सभी चीता बहुत निकट से संबंधित हैं। हालांकि स्वभाव प्रजनन को रोकता है, लगभग सभी कंप्यूटर-सिमुलेट आनुवंशिक एल्गोरिदम इस समस्या को नजरअंदाज करते हैं। 2 एवो वेस्टर्मैर्क प्रभाव और अन्य सिम्युलेटेड प्रभावों के माध्यम से प्रजनन से रोकता है। एपिगनेटिक स्विचेस एपिगेनेटिक सिद्धांत का वर्णन है कि जीन की अभिव्यक्ति में परिवर्तन अंतर्निहित डीएनए सीक्वैन में परिवर्तनों के अलावा अन्य तंत्रों के कारण हो सकते हैं सीई, अस्थायी रूप से या कई पीढ़ियों के माध्यम से, सामूहिक रूप से epigenome Evo 2 के रूप में जाना जाता कोशिकाओं के भीतर रासायनिक स्विच के एक नेटवर्क को प्रभावित करके प्रणाली को अस्थायी रूप से कार्रवाई के लिए दंडित किया जा सकता है जैसे कि बहुत लालची या खतरे का जोखिम। सिमुलेट एनेलिग एक वैश्विक शोधन क्षमता के लिए एक संभाव्य मेटाहिरिस्टिक है जो किसी बड़े खोज स्थान में दिए गए फ़ंक्शन के वैश्विक इष्टतम को बेहतर अनुमान लगाने की समस्या है। इसका उपयोग आमतौर पर तब किया जाता है जब खोज की स्थिति असतत है, कुछ समस्याओं के लिए, नकली annealing अधिक कुशल हो सकती है संपूर्ण गणना। परिवार के पेड़। ईओ 2 प्रत्येक जीनोम के लिए वंशावली जानकारी को बचा सकता है ताकि उपयोगकर्ताओं को आनुवंशिक एल्गोरिथ्म की प्रगति की समीक्षा कर सकें कि समय के साथ कुछ जीन कैसे विकसित हुए हैं। कैरियोग्राम व्यूअर। एवो 2 में एक अंतर्निर्मित कार्यप्रणाली है, जो कि विज़ुअलाइज़ेशन आनुवांशिक एल्गोरिदम के विकास के दौरान जीनोमों का कार्मिकों को वंशावली जानकारी प्रदर्शित करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है संदर्भ मेनू के माध्यम से विशिष्ट जीनोमों के लिए राशन। ईओ 2 एप्लीकेशन। ईओ 2 क्लाइंट या सर्वर साइड पर ट्रेडिंग सिस्टम, ट्रेडिंग सिस्टम ऑप्टिमाइज़ेशन, पोर्टफोलियो अनुकूलन, परिसंपत्ति आवंटन और गैर-वित्त संबंधित अनुप्रयोगों के आनुवंशिक प्रोग्रामिंग स्वायत्त निर्माण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कृत्रिम रचनात्मकता, स्वचालित डिजाइन, जैव सूचना विज्ञान, रासायनिक कैनेटीक्स, कोड-ब्रेकिंग, कंट्रोल इंजीनियरिंग, फेनमैन-केएसी मॉडल, फ़िल्टरिंग और सिग्नल प्रोसेसिंग, अनुसूचन अनुप्रयोग, मैकेनिकल इंजीनियरिंग, स्टोचैस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन और टाइम-टाइमिंग समस्याओं तक सीमित नहीं हैं। जेनेटिक प्रोग्रामिंग उदाहरण। उदाहरण डेवलपर्स को दिखाते हैं कि कैसे आनुवंशिक प्रोग्रामिंग मॉडल बनाने के लिए जो टेस्ट और ऑप्टिमाइज़ की रणनीतियों को वापस करने में सक्षम हैं। प्रोग्रामिंग प्रलेखन यहां डाउनलोड किए जा सकते हैं। ट्रेडिंग सिस्टम लैब के भीतर एक ट्रेडिंग सिस्टम बनाना। टेस्टिंग सिस्टम लैब स्वचालित रूप से ट्रेडिंग सिस्टम को किसी भी बाजार में कुछ मिनट उन्नत कम्प्यूटर प्रोग्राम जिसे एआईएमजीपी ऑटोमेट कहा जाता है ट्रेडिंग सिस्टम लैब के भीतर एक ट्रेडिंग सिस्टम के निर्माण के साथ मशीन कोड की प्रेरण तीन आसान चरणों में पूरा किया जाता है सबसे पहले, एक साधारण प्रीप्रोसेसर चलाया जाता है जो स्वचालित रूप से उस बाजार से आवश्यक डेटा को निष्कर्ष निकाला और पूर्वप्रक्रिया करता है जिसे आप टीएसएल के साथ काम करना चाहते हैं, सीएसआई, मेटास्टॉक , एआईआईक्यू, ट्रेडस्टेशन, नि: शुल्क इंटरनेट डाटा, एएससीआईआई, टीएक्सटीटी, सीएसवी, कॉम्पूट्रैक, डॉवजोन, फ्यूचर सोर्स, टेलीचार्ट2000 वी 3, टेकटूल, एक्सएमएल, बाइनरी और इंटरनेट स्ट्रीमिंग डेटा दूसरा, ट्रेडिंग सिस्टम जेनरेटर जीपी कई मिनट या अधिक के लिए चलाया जाता है, विकसित करने के लिए एक नया ट्रेडिंग सिस्टम आप टीएसएल तीसरे के भीतर अपना खुद का डेटा, पैटर्न, संकेतक, इंटरमीकेट रिश्तों या मूलभूत डेटा का उपयोग कर सकते हैं, विकसित ट्रेडिंग सिस्टम को ट्रेडस्टेशन या कई अन्य ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म्स के भीतर से नया ट्रेडिंग सिस्टम सिग्नल बनाने के लिए स्वरूपित किया गया है टीएसएल स्वचालित रूप से आसान भाषा , जावा, असेंबलर, सी कोड, सी कोड और वेल्थलैब स्क्रिप्ट भाषा व्यापार प्रणाली को मैन्युअल रूप से कारोबार किया जा सकता है, ब्रोकर के माध्यम से कारोबार किया जा सकता है स्वचालित रूप से आप व्यापार प्रणाली खुद बना सकते हैं या हम आप के लिए यह कर सकते हैं तब, या तो आप या आपके दलाल प्रणाली को मैन्युअल रूप से या स्वचालित रूप से व्यापार कर सकते हैं.ट्रिंग सिस्टम लैब जेनेटिक प्रोग्राम में कई विशेषताएं हैं जो वक्र फिटिंग की संभावना को कम करती हैं, या व्यापार प्रणाली का निर्माण करना जो कि भविष्य में प्रदर्शन जारी नहीं रखता है पहले, विकसित ट्रेडिंग सिस्टम्स का आकार कम से कम संभव आकार के नीचे घटाया गया है जिसे पार्सिमनी प्रेशर कहा जाता है, जो न्यूनतम वर्णन लंबाई की अवधारणा से चित्रित होता है। परिणामी ट्रेडिंग सिस्टम जितना संभव हो उतना आसान है और यह आम तौर पर माना जाता है कि व्यापार प्रणाली सरल है, भविष्य में इसे बेहतर प्रदर्शन करे, दूसरा, यादृच्छिक विकास प्रक्रिया में पेश किया जाता है, जो कि स्थानीय रूप से समाधान खोजने की संभावना को कम करता है, लेकिन विश्व स्तर पर नहीं ईमानदार यादृच्छिकता न सिर्फ विकसित ट्रेडिंग सिस्टम में प्रयुक्त आनुवंशिक सामग्री के संयोजन पर पेश की गई है , लेकिन पार्सिनी दबाव, उत्परिवर्तन, क्रॉसओवर और अन्य उच्च-स्तरीय जीपी मापदंडों में नमूना परीक्षण से बाहर किया जाता है, जबकि प्रशिक्षण में प्रगति पर है, नमूना और आउट नमूना ट्रेडिंग सिस्टम परीक्षण दोनों में प्रस्तुत की गई जानकारी के साथ प्रशिक्षण चलाया जाता है रन लॉग को उपयोगकर्ता को प्रस्तुत किया जाता है नमूना डेटा के प्रशिक्षण, मान्यकरण और आउट के लिए अच्छी तरह से व्यवहार किया गया नमूना प्रदर्शन से बाहर का संकेत यह हो सकता है कि ट्रेडिंग सिस्टम मजबूत गुणों के साथ विकसित हो रहा है नमूना परीक्षण के मुकाबले स्वचालित नमूना परीक्षण में पर्याप्त गिरावट का अर्थ यह हो सकता है कि एक मजबूत ट्रेडिंग का निर्माण सिस्टम संदेह में है या टर्मिनल, या इनपुट सेट को बदलना पड़ सकता है अंत में, टर्मिनल सेट को ध्यान से चुना जाता है ताकि शुरुआती आनुवंशिक सामग्री का चयन किसी भी विशेष बाजार के पूर्वाग्रह या भावना के प्रति न हो। टीएसएल शुरू नहीं होता है एक व्यापार प्रणाली के साथ इसकी दौड़ पूर्वनिर्धारित है वास्तव में, केवल इनपुट सेट और बाजार प्रविष्टि मोड या मोड का चयन, स्वत: प्रवेश समुद्र के लिए आरसीई और असाइनमेंट, शुरू में एक पैटर्न या सूचक व्यवहार किया जाता है जिसे माना जा सकता है कि एक तेजी से स्थिति का इस्तेमाल किया जा सकता है, जीपी के भीतर छोड़ दिया जाता है या उल्टा हो जाता है कोई भी पैटर्न या संकेतक किसी विशेष बाजार आंदोलन पूर्वाग्रह को पूर्व-नियुक्त नहीं है यह एक मूलभूत प्रस्थान है मैन्युअली जनरेटेड ट्रेडिंग सिस्टम विकास से। एक ट्रेडिंग सिस्टम एक तार्किक सेट है जो उस व्यापारी को बताता है कि किसी विशेष बाजार को खरीदने या बेचने पर ये निर्देशों को शायद ही कभी एक व्यापारी द्वारा हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है ट्रेडिंग सिस्टम मैन्युअल रूप से कारोबार किया जा सकता है, कंप्यूटर पर ट्रेडिंग निर्देशों का पालन करके स्क्रीन, या कंप्यूटर को बाज़ार में ट्रेडों में प्रवेश करने की इजाजत देकर व्यापार किया जा सकता है आज दोनों तरीकों से व्यापक उपयोग हो रहे हैं अधिक पेशेवर पैसा प्रबंधकों का मानना ​​है कि वे स्वयं को व्यवस्थित या मैकेनिकल व्यापारियों पर विचार करते हैं, जो खुद को विवेकाधीन, और व्यवस्थित धन का प्रदर्शन प्रबंधकों को आम तौर पर विवेकाधीन धन प्रबंधकों की तुलना में बेहतर होता है आमतौर पर व्यापारिक खातों में ट्रेडिंग अक्सर आमतौर पर पैसे खो देते हैं यदि ग्राहक ट्रेडिंग सिस्टम का उपयोग नहीं कर रहा है तो पिछले 10 वर्षों में ट्रेडिंग सिस्टम्स में उल्लेखनीय वृद्धि विशेष रूप से कमोडिटी ब्रोकरेज फर्मों में स्पष्ट है, हालांकि इक्विटी और बांड मार्केट ब्रोकरेज फर्मों की तेजी से जानकारी हो रही है ट्रेडिंग सिस्टमों के उपयोग के माध्यम से लाभ और कुछ ने अपने खुदरा ग्राहकों को ट्रेडिंग सिस्टम की पेशकश शुरू कर दी है। अधिकांश म्युचुअल फंड मैनेजर पहले से ही परिष्कृत कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं ताकि अपने फैसले का मार्गदर्शन कर सकें कि किस हॉट स्टॉक को चुनना है या किस क्षेत्र में रोटेशन का पक्ष है कंप्यूटर और एल्गोरिदम निवेश में मुख्यधारा बन गए हैं और हमें उम्मीद है कि इस प्रवृत्ति को कम, और अधिक कंप्यूटर समझ रखने वाले निवेशकों के रूप में जारी रखने के लिए ट्रेडिंग सिस्टम्स द्वारा प्रबंधित करने के लिए जोखिम को कम करने और रिटर्न में वृद्धि करने के लिए अपने पैसे के कुछ भाग को जारी रखने की अनुमति जारी रखती है। स्टॉक और म्यूचुअल फंड जैसे पिछले वर्षों में शेयर बाजार में गिरावट आई है, इस मी को आगे बढ़ा रहा है स्टॉक मार्केट में निवेश करने के लिए एक अधिक अनुशासित और तार्किक दृष्टिकोण की ओर बढ़ना औसत निवेशक को पता चलता है कि वह वर्तमान में अपने जीवन के कई पहलुओं और उनके प्रियजनों के जीवन को ऐसे कंप्यूटरों द्वारा नियंत्रित या नियंत्रित करने की अनुमति देता है जैसे ऑटोमोबाइल और विमान जिनका हम उपयोग करते हैं परिवहन, चिकित्सा निदान उपकरण जो हम स्वास्थ्य रखरखाव, हीटिंग और प्रशीतन नियंत्रकों के लिए उपयोग करते हैं, हम तापमान नियंत्रण के लिए उपयोग करते हैं, जो नेटवर्क हम इंटरनेट आधारित सूचना के लिए उपयोग करते हैं, यहां तक ​​कि खेल भी हम मनोरंजन के लिए खेलते हैं इसलिए कुछ खुदरा निवेशकों का मानना ​​है कि वे शूट कर सकते हैं स्टॉक या म्यूचुअल फंड को खरीदने या बेचने और पैसे बनाने की उम्मीद के रूप में अपने फैसले में कूल्हे से अंत में, औसत निवेशक बेईमान दलालों, एकाउंटेंट, कॉर्पोरेट प्रिंसिपलों और वित्तीय सलाहकारों द्वारा अग्रेषित सलाह और सूचना से सावधान हो गए हैं। पिछले 20 सालों में गणितज्ञों और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स ने स्टॉक और कमोडिटी में संकेतक और पैटर्न का पता लगाया है बाजार की दिशा में इंगित कर सकते हैं कि जानकारी की तलाश में बाजार इस जानकारी का उपयोग ट्रेडिंग सिस्टम के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है आम तौर पर इस खोज प्रक्रिया को परीक्षण और त्रुटि के संयोजन के माध्यम से पूरा किया जाता है और अधिक परिष्कृत डाटा खनन आम तौर पर, डेवलपर या एक संभावित ट्रेडिंग सिस्टम का उत्पादन करने के लिए कई बार क्रंचिंग के महीनों में कई बार ट्रेडिंग सिस्टम अच्छा प्रदर्शन नहीं करेगा जब भविष्य में वास्तव में वक्र फिटिंग कहलाता है, क्योंकि इन वर्षों में कई ट्रेडिंग सिस्टम और ट्रेडिंग सिस्टम विकास कंपनियों रहे हैं आ गए और चले गए हैं क्योंकि उनके सिस्टम लाइव ट्रेडिंग में विफल रहे हैं भविष्य में प्रदर्शन करने वाले ट्रेडिंग सिस्टम का विकास कठिन है, लेकिन यह पूरा करना असंभव नहीं है, हालांकि कोई नैतिक डेवलपर या धन प्रबंधक बिना शर्त गारंटी देगा कि कोई भी ट्रेडिंग सिस्टम, या इसके लिए जो किसी भी शेयर, बांड या म्यूचुअल फंड का मामला है, वह एफ में मुनाफा अर्जित करना जारी रखेगा ट्रेडिंग सिस्टम लैब ट्रेडिंग सिस्टम लैब के उपयोग के माध्यम से अब ट्रेडिंग सिस्टम डेवलपर के उत्पादन के लिए कुछ हफ़्ते या महीनों का समय ले लिया जा सकता है ट्रेडिंग सिस्टम लैब ट्रेडिंग सिस्टम लैब का उपयोग करके ट्रेडिंग सिस्टम और ट्रेडिंग संकेतक की स्वचालित पीढ़ी के लिए एक मंच है जो टीएसएल उपयोग करता है एक उच्च गति आनुवंशिक प्रोग्रामिंग इंजन का और ट्रेडिंग सिस्टम को 16 लाख से अधिक की दर से उत्पादन करेगा- 56 प्रतियां के आधार पर प्रति सेकेंड नोट करें कि केवल कुछ इनपुट का उपयोग वास्तव में किया जाएगा या सामान्य रूप से साधारण विकसित रणनीति संरचनाओं के परिणामस्वरूप लगभग 40,000 किसी अभिसरण के लिए आवश्यक 200,000 प्रणालियों के लिए, किसी भी डेटा सेट के अभिसरण का समय अनुमानित किया जा सकता है ध्यान दें कि हम मौजूदा संकेतकों के क्रूर बल ऑप्टिमाइज़ेशन को केवल इष्टतम मापदंडों की तलाश में नहीं चल रहे हैं, जिनसे पहले से ही संरचित ट्रेडिंग सिस्टम में उपयोग किया जा सकता है ट्रेडिंग सिस्टम जेनरेटर भविष्य में बाजार के आंदोलन के बारे में कोई धारणा नहीं बना रही है और उसके बाद टी विकसित होता है बाजार में मौजूद जानकारी के साथ एक बहुत ही उच्च दर पर रडिंग सिस्टम और नए फिल्टर, फ़ंक्शंस, परिस्थितियों और रिश्तों को तैयार करते हुए यह आनुवंशिक रूप से इंजीनियर ट्रेडिंग सिस्टम की दिशा में आगे बढ़ता है। नतीजतन, एक उत्कृष्ट ट्रेडिंग सिस्टम कुछ मिनटों में 20- लगभग किसी भी बाजार पर दैनिक बाजार के 30 साल का डेटा। पिछले कुछ वर्षों में ट्रेडिंग सिस्टम अनुकूलन के कई तरीकों से कम शक्तिशाली आनुवंशिक एल्गोरिथ्म जेनेटिक प्रोग्राम जीपी लागू करने के कई तरीके हैं जेनेटिक एल्गोरिदम जीए से बेहतर कई कारणों से पहले, जीपी एक घातीय दर पर एक समाधान पर तेजी से बढ़ रहा है और तेजी से बढ़ रहा है, जबकि आनुवंशिक एल्गोरिदम एक रैखिक दर पर बहुत धीमा हो जाता है और तेजी से दूसरा नहीं मिल रहा है, जीपी वास्तव में ट्रेडिंग सिस्टम मशीन कोड उत्पन्न करता है जो आनुवंशिक सामग्री संकेतक, पैटर्न, अंतर-बाजार अनन्य तरीकों से डेटा इन अनूठी संयोजनों को सहज रूप से स्पष्ट नहीं किया जा सकता है और प्रारंभिक परिभाषाओं की आवश्यकता नहीं है सिस्टम डेवलपर बनाया गया अद्वितीय गणितीय संबंध नए संकेतक हो सकते हैं, या तकनीकी विश्लेषण में भिन्न हो सकते हैं, जो अभी तक विकसित नहीं हुए हैं या फिर GA खोजे हैं, दूसरी तरफ, बस इष्टतम समाधान की तलाश करें क्योंकि वे पैरामीटर सीमा पर प्रगति करते हैं, जिन्हें वे नए गणितीय रिश्ते और अपने स्वयं के ट्रेडिंग सिस्टम कोड जीपी लिखते नहीं हैं, चर लंबाई जीनोम का उपयोग करते हुए, विभिन्न लंबाई के ट्रेडिंग सिस्टम कोड बनाने, गैर-मुताबिक़ समसामयिक कहा जाता है, जो कि व्यापार प्रणाली की लंबाई को संशोधित करेगा और पूरी तरह से एक संकेतक या पैटर्न को त्याग देगा व्यापार प्रणाली की दक्षता में योगदान नहीं करता है, GA केवल निश्चित आकार निर्देश ब्लॉक का उपयोग करता है, केवल मुताबिक़ समसामयिक का उपयोग करता है और चर लंबाई ट्रेडिंग सिस्टम कोड का उत्पादन नहीं करता है, न ही वे एक जीपी अंत में आसानी से एक अक्षम निदेशक या पैटर्न को त्यागेंगे , जेनेटिक प्रोग्राम मशीन सीखने के क्षेत्र में एक हालिया उन्नति है, जबकि आनुवंशिक एल्गोरिदम को खोजा गया था डी 30 साल पहले आनुवंशिक कार्यक्रमों में जेनेटिक एल्गोरिदम क्रॉसओवर, प्रजनन, उत्परिवर्तन और फिटनेस की सभी प्रमुख कार्यक्षमताएं शामिल हैं, हालांकि जीपी में बहुत तेजी से और मजबूत विशेषताएं शामिल हैं, जो कि जीपी को ट्रेडिंग सिस्टम बनाने के लिए सबसे अच्छा विकल्प है, जीएसपी टीएसएल में कार्यरत है ट्रेडिंग सिस्टम जेनरेटर वर्तमान में उपलब्ध सबसे तेज़ जीपी है और दुनिया में किसी भी अन्य वित्तीय बाजार सॉफ्टवेयर में उपलब्ध नहीं है। टीएसएल के भीतर इस्तेमाल किए जाने वाले आनुवंशिक प्रोग्रामिंग एल्गोरिथ्म, ट्रेडिंग सिम्युलेटर और फिटनेस इंजन ने 8 साल का उत्पादन करने में काम किया है। टेस्टिंग सिस्टम लैब का परिणाम है इंजीनियरों, वैज्ञानिकों, प्रोग्रामर्स और व्यापारियों की एक टीम द्वारा कड़ी मेहनत के वर्षों, और हमारा मानना ​​है कि बाजारों के व्यापार के लिए आज उपलब्ध सबसे उन्नत प्रौद्योगिकी का प्रतिनिधित्व करता है। एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म के आधार पर एक विदेशी मुद्रा व्यापार प्रणाली। इस आलेख में मेन्डस, एल देविन्हो, पी एप्लीकेशन क्लुवर अकादमिक, डॉर्ड्रेक्ट 1996 मैट गूगल विद्वान. पेर्क, सी-एच इरविन, एसएच हम तकनीकी विश्लेषण की लाभप्रदता के बारे में क्या जानते हैं J Econ Surv 2 1 4, 786 826 2007 क्रॉसफ्रिएफ़ गूगल स्कॉलर। पिक्टेट, ओवी डकोरोग्ना, एमएम एट, वित्तीय अनुप्रयोगों में मजबूत अनुकूलन के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम का प्रयोग करना तंत्रिका नेट वर्ल्ड 5 4, 573 587 1995 Google विद्वान। रिव्ज़, सीआर छोटे जनसंख्या वाले आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग कार्यवाही में आनुवंशिक एल्गोरिदम पर पांचवां अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन मॉर्गन कौफमैन, सैन मेटो 1993 Google विद्वान। रोथलौफ, एफ गोल्डबर्ग, डी रेडंडंट डिव्यूलेशनरी कंप्यूटेशन में अभिप्राय इलिनोइस जेनेटिक एल्गोरिदम लैबोरेटरी इलिगल रिपोर्ट 2002। स्कॉलमेस्टर, एस तकनीकी मुद्रा व्यापार की लाभप्रदता के घटक एसएपी फिनान्क ईकॉन 18 11, 917 9 30 2008 क्रॉसफ्रिएफ़ गूगल विद्वान। स्वीनी, आरजे विदेशी मुद्रा बाजार जे वित्त 41 1, 163 182 1986 को मार डाला Google विद्वान। विल्सन, जी बानजफ, रैखिक आनुवंशिक प्रोग्रामिंग का उपयोग करते हुए डब्ल्यू इंटरडे विदेशी मुद्रा व्यापार 12 वीं वार्षिक सम्मेलन की कार्यवाही जेनेटिक एंड इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन पर जीईसीसीओ 10 2010 Google विद्वान। कॉपीराइट जानकारी स्प्रिंगर साइंस बिज़नेस मीडिया, एलएलसी 2012. लेखक और सहभागिता। ल्यूस मैन्देस। पादरी गोडिंहो। ई-मेल लेखक 1 Faculdade de Economia Universidade de Coimbra Coimbra Portugal.2 Faculdade de Economia और GEMF Universidade de Coimbra Coimbra Portugal.3 Faculdade de Economia और Inesc - कोइम्बा यूनिवर्सिडेड डे कोइम्ब्रा कोइम्ब्रा पुर्तगाल। इस लेख के बारे में

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