記事"エキスパートアドバイザの自己最適化：進化的遺伝的アルゴリズム"についてのディスカッション

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この記事では、進化的アルゴリズムにある主要な原理と、その多様性および特徴について検証します。実験を使用した簡単なエキスパートアドバイザの例では、最適化が私達の取引システムに何をもたらすかを見ていきます。遺伝的、進化的、またその他のタイプの最適化を実装するプログラムのセットを検証し、取引システムのパラメータの最適化や予測変数のセットの最適化時の適用例をご紹介します。

良い結果です。ではバランスは？

> k
[1] 15
> plot(bal, t="l")

Img.3. Balance 3

図3. 最適なパラメータのバランス

妥当な時間内で非常に良い結果です。

遺伝的アルゴリズムと進化的アルゴリズムの結果の比較の為に、これらを使用した一連の実験を行いましょう。初めに"soma"パッケージで実装されているSOMAアルゴリズム（Self-Organising Migrating Algorithm）をテストします。

作者: Vladimir Perervenko

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