Maskin Læring In Parene Trading Strategier

Computer Generated Trading Strategies Platform. Export dine strategier til MetaTrader4, NinjaTrader eller Tradestation med full kildekode. Improve eksisterende strategier ved å endre trading rules. Optimize din strategi ved å bruke Walk-Forward optimization. In StrategyQuant trenger du ikke å definere handelsregler for ditt nye handelssystem Det bruker maskininnlæringsteknikker for å generere nye, unike tradingstrategier. Ingen programmerings - eller handelsvitenskap er nødvendig. Det er i stand til å skape strategier som du som handelsmann ikke ville tenke på, og det er i stand til å gjøre det raskt og teste genererte strategier med en gang. StrategyQuant kan generere deg hundrevis av nye handelsstrategier - hver unike, backtested på flere datatidsrammer for å sikre maksimal robusthet. De resulterende strategiene kan lagres som en Tradestation-strategi i EasyLanguage, NinjaTrader C-strategi eller MetaTrader 4 Expert Advisor med fullfør kildekode. Robust backtesting og strategi analytics. StrategyQuant inneholder mest com plex strategisk ytelsesanalyse på markedet Den inneholder flere kraftige verktøy som lar deg teste din strategi for robusthet for å unngå kurvepassing og overoptimalisering, inkludert Monte Carlo, Walk-Forward-analyse og 3D-diagrammer. Støttede plattformer. StrategiQuant genererer handelsstrategier som kan være brukt på følgende trading plattformer. Ferdet handelsplattform for futures, aksjer, ETFs, commodities. Favorite trading plattform for forex og CFDs. Featured trading plattform for futures, aksjer, ETFs, commodities. How akkurat fungerer det. La oss si at du vil for å skape en ny handelsstrategi for EURUSD. Du skal velge EURUSD-datakilden, velge tidsramme og tidsintervall. Dyne som blokkerer strategien, bør bestå av indikatorer, prisdata, operatører, etc. Define hva skal være parametrene for den resulterende strategien - for eksempel, Total Netto fortjeneste må være over 5000, Drawdown må være lavere enn 20, Return DD forhold må være over 4, det må produsere minst 300 trades. Then jus ikke slå Start-knappen og StrategyQuant vil gjøre jobben. Det vil tilfeldig generere nye handelsstrategier ved å bruke byggeklosser du har valgt, tester dem med en gang, og lagrer de som passer dine krav til din anmeldelse. Du kan deretter se gjennom de nylig genererte strategiene, utføre adda tester eller eksportere dem som MetaTrader4 EAs. it er et fantastisk stykke programvare. Jeg kjøpte StrategyQuant i desember 2011 og har brukt det daglig siden da, bare sett - det er et fantastisk stykke programvare Så langt har jeg laget flere EA s som fungerer veldig bra på backtest, så mye jeg har lagt dem til i mitt live-konto. I det siste ble jeg skuffet over kommersielle EA-resultater, og til denne dag er jeg overbevist om at når en lønnsom kommersiell EA blir utgitt, finner meglerne raskt en vei for å nøytralisere det til slutt ved hjelp av MT4-meglerens plugins Med GB kan jeg automatisk utvikle og teste handelsstrategier som ingen spesielt megler i verden vet om, eller bruker og profitterer fra em Støtte for produktet er også utmerket med et forum for medlemmer, detaljerte instruksjoner og nye versjonsutgivelser. Jeg gratulerer Mark og teamet på StrategyQuant for denne spillskiftende programvaren mange takk igjen - Neil Rickaby. Start utvikle dine egne automatiserte handelssystemer. Vi vet alle hvor vanskelig det er å finne en lønnsom handelsstrategi som kan handles mekanisk. Med StrategyQuant kan du designe dine egne automatiserte handelssystemer I stedet for å kjøpe EA'er utviklet av noen andre, kan du bare generere dine egne. Du kan til og med generere en portefølje av forskjellige EAer for handel på forskjellige par. Tilnærmingen som brukes i StrategyQuant er fremtiden for automatisk handel, og StrategyQuant er det beste og mest komplekse verktøyet som er tilgjengelig for valutahandlere. StrategiQuant v 3 8.Lifetime-lisens med alle fremtidige oppgraderinger gratis . Mulighet for å generere ubegrenset antall trading strategies. Simple eksport til MT4 EA, NinjaTrader C eller Tradestation EasyLanguage. Access til Private Community Forum. Machine Learning og Automated Trading. The Big Short Jeg liker it. Seeking trading strategier med lønnsomme backtests - UPDATE. I har hatt noen veldig interessante samtaler siden jeg tilbød min ikke-offentlig intraday trading rammeverk i bytte for informasjon om lønnsomme strategier , og derfor ønsker jeg å utvide denne innledende tidsbegrensede samtale ubestemt. Merk at jeg ikke ser etter strategid ideer. Jeg har mange av dem selv. Utfordringen ligger ikke i å komme opp med en idé, men i å velge den rette og teste den helt til slutt når du enten vet at det virker eller at det ikke gjør det. Den kritiske faktoren er tiden. Så det jeg egentlig handler om, er tiden jeg har investert i utviklingen av en solid solid intradag trading rammeverk mot tid som du har investert i å utvikle en lønnsom handelstrtategy Det kan være en aksje-, ETF-, fremtids - eller opsjonsstrategi. Alle diskusjoner og informasjonsutveksling vil bli holdt fortrolige. Jeg er selvfølgelig åpen for å bare diskutere ideer, men vær så snill å ikke forvente meg å teste dem for deg og ikke klage hvis jeg implementerer dem uten å be om din godkjenning. Ring for forslag. Søke handelsstrategier med lønnsomme backtests. Util 15 juni Jeg aksepterer forslag til lovende handelsstrategier på aksjer, valutaer og aksjemarkedsindekser. Strategien må være lønnsom i backtesting og ha et årlig skarphet på minst 1 0 1. juli vil de to mest lovende strategiene velges og deres forfattere kan velge ett av følgende alternativer.1 Få en full og gratis kopi av det forbedrede, ikke-offentlige handelsrammen basert på R som jeg har utviklet og brukt siden 2012, og som forfatterne kan bruke til å handle live strategier med Interactive Brokers The forenklet offentlig versjon kan lastes ned her 2 Skriv inn en samarbeidsavtale der jeg vil forplikte seg til å implementere sin strategi for R og papirhandel i maksimalt tre måneder s Alle individuelle handler vil bli delt med forfatterne når de er i tillegg. R-koden som er spesifikk for strategien, ikke koden til handelsrammen vil bli overlevert til strategiforfatterne. Hva skal du sende inn En skriftlig beskrivelse av strategien pluss en liste over handler pluss returtidserier av backtest eller eksekverbar R oktav-python-kode som direkte beregner backtest return-timeseries, sammen med det fulle datasettet av prisene som brukes i backtest. Send til min e-post tilgjengelig i Kontakt-delen. Oppdatering av den rene R Intraday Trading Framework. Finally jeg fant tid til å gjøre dette lenge for sent Rammene kjører nå med de nyeste unix versjoner av IB TWS GW versjon 9493 og høyere Dette i seg selv krevde en delvis omskrivning av flere funksjoner fra den store men nå litt utdatert IBrokers R-pakke av Jeff Ryan Også standardkonfigurasjonen for trading EURUSD har blitt oppdatert slik at det nå er et stykke kake for å kjøre eksemplet dummy-strategien Ju st klone git repo til din lokale maskin og følg README. Something about Hardware. Jeg er fortsatt en fan av å eie mitt eget metall. Det er sikkert å gjøre ting med konfigurerbare maskinbilder i skyen fordi du ikke må gå gjennom problem med å administrere din egen maskinvare, men det er ikke det problemet egentlig bare et problem for store organisasjoner der hundrevis av tusenvis av brukere må holdes lykkelige til minimal kostnad. Så er skyen ikke bare en løsning på et problem for folk som må klare seg skala, men prøver samtidig å selge på den løsningen til den enkelte joe der ute, som, vi møter det, trenger det egentlig ikke. Uansett, som sagt, er jeg fan av å eie mitt eget metall. Billig off - hylle maskinvare kan få deg en lang vei hvis du tar deg tid til å konfigurere det riktig Et 16-64 GB RAM-skrivebord med en eller to GPUer vil ganske mye gjøre alt du trenger. Det ser ut til at backtesting strategier bruker mye mer databehandling ressurser enn faktisk live trading, som er grunnen til at disse dager kan du sette opp og drive en intradag-strategi fra en hvilken som helst anstendig bærbar PC med selvtillit, mens for backtesting og forskning du virkelig vil ha RAM-CPU-GPU-monsteret over eller en liten liten supercomputerkluster av din egen, som jeg nylig har beskrevet her. R Intraday trading framwork Full nedlasting tilgjengelig. Jeg har laget og tilgjengelig for nedlasting. Finne forhold mellom eiendeler som kan brukes til statistisk arbitrage. I stedet for å fokusere på å forutse prisretning og prisvolatilitet med ikke-lineære modeller utledet med maskinlæringsmetoder, ville et alternativ være å prøve å oppdage utnyttbare prisforhold mellom eiendeler i samme klasse og reagere handel når feilprising skjer, det vil si statistisk arbitrage På en måte er dette noe enklere enn å forsøke å forutse priser, siden det eneste man må gjøre er å å finne et relativt stabilt, lineært eller ikke-lineært forhold mellom en gruppe på minst to eiendeler og anta at fra E-tiden for deteksjonen vil dette forholdet fortsette i en stund fremover. Handel under denne antagelsen er da veldig mye en reaktiv prosess som utløses av prisbevegelser som divergerer vesentlig fra det modellerte forholdet Traditional Pair Trading og handel med assetts i en VECM Vector Error Correction Model-forholdet er gode eksempler for statarb ved hjelp av lineære modeller. Så hvorfor ikke bruke et enkelt enkeltlags neuralt nettverk eller til og med en RBM for å oppdage et ikke-lineært prisforhold mellom to ikke-samordnede aktiver, og hvis denne oppdagingsprosessen er vellykket , handler det på samme måte som et klassisk par. Ting blir enda mer interessante når grupper med mer enn bare to eiendeler betraktes. Dette vil da være den ikke-lineære ekvivalenten av en VECM. Feature Selection Breadth vs Depth. Lets si at vi har en univariate timeseries predicition mål som enten kan være av type regresjon eller klassifisering, og vi må bestemme hvilke inngangsfunksjoner å velge Mer konkret Vi har et stort univers av timeseries som vi kan bruke som input og vi vil gjerne vite hvor mange vi skal velge bredde og også hvor langt tilbake i tid vil vi se etter hver dybde. Det er et todimensjonalt rom for valg , avgrenset av de følgende fire ekstreme tilfellene, under antagelsen om at vi har totalt N-serier, og vi kan mest se K tidspor 1 velge bare en serie og se tilbake en gangsteg, 2 velg kun en serie og tilbakekall K timesteps, 3 velg N-serien og lookback en timestep, 4 velg N-serien og lookback K timesteps Det optimale valget vil sannsynligvis ikke være noen av disse, siden 1 og 2 kanskje ikke inneholder nok forutsigbar informasjon og 3 og spesielt 4 vil heller ikke være mulig på grunn av beregningsbegrensninger eller for mye tilfeldig støy. Den foreslåtte måten å nærme seg dette på, er å starte liten ved 1, se hvilken ytelse du får, og deretter øke størrelsen på innspillingsområdet, enten bredde eller dybdevis, til du har nådd satisfactor y-prediksjonsytelse eller til du har oppbrukt dine databehandlingsressurser og trenger å enten forlate hele tilnærmingen eller kjøpe en ny gård på skrivebordet. Bruke Stacked Autoencoders og Restricted Boltzmann Machines i R. February 12, 2014.Stacked Autoencoders SA og Restricted Boltzmann Machines RBM er svært kraftige modeller for uovervåket læring Dessverre, på skrivningstid ser det ut som om det ikke finnes noen direkte R-implementeringer, noe som er overraskende siden begge modelltyper har eksistert en stund, og R har implementeringer for mange andre maskinlæringsmodeller typer Som en løsning kan SAs implementeres ved hjelp av en av flere neurale nettverkspakker av R ganske raskt, nettverket AMORE og RBM, vel, noen må skrive en god R-implementering for dem. Men da trening krever begge modelltyper mye beregnende ressurser, vil vi også ha en implementering som kan gjøre bruk av GPUer. For øyeblikket er den enkleste løsningen vi synes å ha, å bruke Theano Det kan bruke GPUer og det gir implementeringer av stablede denoising autoenkodere og RBMer I tillegg er Python Theano-koden for flere andre eksotiske Boltzmann-maskinvarianter flytende også rundt nettet. Vi kan bruke rPython til å kalle disse Python-funksjonene fra R, men utfordringen er dataene Få store datasett frem og tilbake mellom R og Python uten å bruke ASCII-serialisering som rPython-verktøyene er for sakte, må løses En minst like kraftig implementering av autokodere som støtter GPU-bruk er tilgjengelig via Torch7-rammemodoen. Torch7-funksjonene er imidlertid kalt ved hjelp av lua og ringer dem innfra R i stedet vil kreve noe arbeid på C-nivå I konklusjon Bruk Theano Python eller Torch7 lua for å trene modeller med GPU-støtte og skriv trenede modeller til filen I R, importer den trente modellen fra filen og bruk for prediction. Update 25. april 2014 Følgende fin løsning Ring Python fra R gjennom Rcpp bør bringe oss ett skritt nærmere bruker Theano direkte fra R. What Frekvenser til Trade. January 13, 2014. Når du prøver å finne utnyttbare markedsmønstre som man kan handle som detaljhandel, er et av de første spørsmålene Hvilke handelsfrekvenser som skal se på månedlig ukentlig daglig eller intradag hvor som helst mellom 5 sekunder til 1 time Med begrenset tid til å utføre forskning på alle disse tidsskalaene, blir dette et viktig spørsmål å svare på, og andre har observert at det synes å være et enkelt forhold mellom handelsfrekvens og mengde innsats som trengs for å finne en lønnsom strategi som er rent kvantitativ og har akseptabel risiko Kort sagt Den lavere langsommere frekvensen du vil handle på, jo smartere din lønnsomme strategi trenger å være tradefreqvssmartness. Som et eksempel kan man se på den meget høyfrekvente enden av spekteret, der markedet Strategier basert på veldig enkel matematikk kan være svært lønnsomme, hvis du klarer å være nær nok til markedsplassen. Ta en stor hoppe inn i det daglige frekvensområdet, blir det mye vanskeligere å finne kvantitative strategier som er lønnsomme samtidig som de bygger på ganske enkel matematikk. Handel i ukentlige og månedlige intervaller, ved hjelp av enkle kvantitative metoder eller bare tekniske indikatorer er en veldig god oppskrift på katastrofe. , forutsatt et øyeblikk at dette forholdet er sant og også vurderer at vi kan og vil bruke sofistikerte maskinlæringsteknikker i våre handelsstrategier, kan vi starte med et ukentlig frekvensvindu og arbeide mot høyere frekvenser. Ukentlig handel har ikke å bli automatisert i det hele tatt og kan gjøres fra ethvert nettbasert meglergrensesnitt Vi kan utvikle en pose strategier ved å bruke allment tilgjengelige historiske data i kombinasjon med vår favoritt læring algoritme for å finne omsettelige markedsmønstre og deretter utføre strategien manuelt. På denne skalaen , all innsats bør gå i å finne og finjustere den kvantitative strategien og veldig litt le tanke må settes i handelsutførelse Handel automatisering innsats 0 Strategi smarthet kreves 100 Daglig handel bør automatiseres, med mindre du virkelig kan dedikere en fast del av dagen til å overvåke markedene og gjennomføre handler. Integrering av maskinlæringsalgoritmer med automatisert daglig handel er ikke en trivial oppgave, men det kan gjøres Trade automation effort 20, Strategi smarthet kreves 80 På intraday timescales, alt fra minutter og sekunder til under sekunder, vil innsatsen du må gjøre for å automatisere handler din, ligge hvor som helst i rekkevidde mellom 20 og 90 Heldigvis blir jo mindre tidsskala det dummere strategien din kan være, men dum er selvsagt et relativt konsept her Handelsautomatiseringsinnsats 80, Strategismarthet kreves 20. Hvilke funksjoner skal du bruke Håndlaget vs lært. December 10, 2013.I et punkt i utformingen av et maskinlæringssystem vil du uunngåelig spørre deg selv hvilke funksjoner som skal mate inn i modellen. Det er minst to alternativer Den første er å bruke håndlagde funksjoner Dette alternativet gir deg normalt gode resultater hvis funksjonene er utformet godt, det er selvfølgelig en tautologi, siden du bare ville kalle dem godt designet hvis de ga deg gode resultater. Designe håndlagde funksjoner krever ekspertvitenskap om feltet som læringssystemet skal brukes på, dvs. lydklassifisering, bildegjenkjenning eller i vår handel. Problemet her er at du kanskje ikke har noen av den ekspertkunnskapen ennå, og det vil være svært vanskelig å komme forbi eller ta mye tid eller mest sannsynlig begge. Så alternativet er å lære funksjonene fra dataene eller med andre ord, bruk uovervåket læring for å skaffe dem. Et krav her er at du virkelig trenger mye data. Meget mer av det enn du ville Behov for håndlagde funksjoner, men igjen må det ikke merkes. Fordelen er imidlertid klart. Du trenger ikke å være ekspert på det spesifikke feltet du designer systemet for, dvs. handel og f innledning Så mens du fortsatt trenger å finne ut hvilken delmengde av de lærte funksjonene som er best for læringssystemet ditt, er det også noe du måtte gjøre med de håndlagde funksjonene. Mitt forslag Prøv å designe noen håndlagde funksjoner selv hvis de kan ikke utføre og du har gode grunner til å tro at det er mulig å få bedre resultater enn de du får, bruk uovervåtte læringsmetoder for å lære funksjoner Du kan til og med lage et hybridsystem som bruker designede og lært funksjoner sammen. Hvorfor jeg bruk Open Source-verktøy for å bygge handelsapplikasjoner. November 19, 2013. Da jeg først begynte å se på å gjøre min egen automatiserte handel, hadde jeg tre krav til settet av verktøy som jeg ønsket å bruke 1 De skulle koste så lite som mulig til få meg i gang, selv om det betydde at jeg måtte gjøre mye programmering og tilpasninger selv, det ville koste tid 2 Det burde være et fellesskap av likesinnede mennesker der ute ved å bruke disse samme verktøyene for en si Miljømessig formål 3 Verktøyene skal tillate meg å gå så dypt inn i systemets inngrep som nødvendig, selv om jeg i begynnelsen hadde til hensikt å oppdage det grunnleggende jeg ikke ville finne meg i en situasjon der to år ned linje jeg måtte bytte til et annet sett med verktøy, bare fordi de jeg hadde startet med, ikke tillot meg å gjøre det jeg ønsket på grunn av problemer med lukkede kilder og restriktiv lisensiering. Som et resultat kom jeg for å velge R som min Valget språk for å utvikle trading algortihms, og jeg begynte å bruke Interactive Brokers siden de gir en API for grensesnitt med deres meglersystem. Mens det er mange gode handelsverktøy som kobler til IB Trader Workstation, og noen kan brukes til automatisert handel, ingen av disse tilbyr samme kraft, fleksibilitet og samfunnsstøtte som R-prosjektet har. I tillegg har R virkelig et fantastisk lager av gratis og svært adavanced statistiske og maskinlæringspakker, noe som er viktig hvis du vil opprette handelsalgoritmer. Copyright Censix 2013 - 2015. Begrepet statistisk arbitrage stat-arb omfatter et bredt spekter av investeringsstrategier som vanligvis tar sikte på å utnytte et statistisk likevektsforhold mellom to eller flere verdipapirer. Den generelle rektor er at enhver divergens fra likevekten er en midlertidig effekt, og at innsatsen skal plasseres på prosessen som går tilbake til den s likevekt. Hovedparten av stat-arb-parhandelstypestrategier er at når avviket fra likevekt vokser, blir handelen mer ønskelig, men til noen poeng divergensen vil bli så stor at man må innrømme at likevektsforholdet ikke lenger eksisterer, modellen er ødelagt. Naturligvis er det ønskelig å estimere kraften til de statistiske verktøyene som brukes til å bestemme disse relasjonene og å vurdere varigheten av en observert likevekt ut av prøven. Dette innlegget vil undersøke kraften i de statistiske tester i forhold til parhandel for følgende statistiske tester ADF, BVR, HURST, PP, PGFF, JO-T og JO-E. Den generelle prinsippen er at for to aksjer, og de danner en stasjonær og per definisjon, betyr det å returnere par hvis følgende ligning holder. Hvis er mellom og da og er samintegrert, er koeffisienten av middel reversering En statistisk test må utføres for å sjekke om dette er kjent som en rotrotest Hvis serien inneholder en rotasjonsenhet, er den ikke egnet for parhandel der. er flere enhetsrottester som hver kjører en annen test på restprosessen. En kan fristes til å estimere AR 1 restmodellen og se etter bruk av konvensjonell lineær regresjonsmetode som beregner standard t-forholdet. Det ble imidlertid vist av Dicky og Fuller 1979 at t-forholdet ikke følger t-fordelingen, er det derfor nødvendig med ikke-standard signifikante tester kalt enhetstester. Som med hver modell er det avstand når du bestemmer treningsvinduets størrelse, for langt et vindu, og modellen kan contai n irrelevante data og være treg å justere til de siste hendelsene, for kort et vindu og modellen svarer bare på de siste hendelsene og glemmer om fortidshendelser raskt. Denne handel er problematisk ved samintegrasjonstesting, det ble demonstrert i Clegg, M januar 2014 På utholdenhet av samordning i par som handler for en fast vindusstørrelse, reduseres kraften til de fleste enhetstesttester som det pleier å være 1 fra under, for 250 datapunkter med sperren av samintegrasjonstester oppdager kun samintegrasjon mindre enn 25 av tiden. Dette betyr at jo langsommere prosessen er å vende tilbake, desto flere datapunkter vil være nødvendig for å se reverseringen. Det er noe uønsket at kraften til enhetens rotttester varierer avhengig av egenskapene til den underliggende prosessen, men det er ikke nødvendig for vellykkede parhandel at alle samintegrerte par er identifisert som den varierende kraftegenskapen til enhetsrottester er i stor grad irrelevant. Det som er mer interessant er den falske positive e-rate, så par identifisert som gjennomsnittlig tilbakestilling når de ikke er, og hvor vedvarende resultatene er. Generer 1000 samintegrerte tidsserier med og jevnt fordelt i settet, og i settet ifølge Clegg er dette likt de typer lagerparre oppdaget i virkeligheten Gjenta dette for forskjellige lengder av tidsserier og test for å se hvor mange tidsserier som er riktig klassifisert som samintegrert gjennomsnittsreverting ved hjelp av ulike tester for forskjellige pValues. I de fleste tester overgår PP og PGFF de andre metodene når prosessen var sterkt tilbake med mindre enn 0 85 testene PP, PGFF, JO-E og JO-T identifiserte prosessen riktig som samintegrert middel, som returnerte mer enn 75 av tiden ved pValue 0 01. For noen av de svakere tilbakevendende parene med større enn 0 95 er utførelsen av de statistiske testene utfordrende med bare 250 datapunkter. Det er verdt å huske på at 250 datapunkter er omtrent det antall handelsdager på et år, og kanskje gir en inn ication av hvor mye historisk data er nødvendig i en par trading strategy. False Positive Tests. Følg samme fremgangsmåte skissert for nøyaktighetstesten, men valgte i settet å generere tidsserier som ikke er integrert. Se hvilken prosentandel av stiene blir feilaktig rapportert som samintegrert gjennomsnittsgjenoppretting. Jeg har aldri sett dette diagrammet i en tekstbok og ble overrasket over resultatene, både HURST og BVR rapporterer mer falske positiver som øker Jo mer prosessen eksploderer, desto mer sannsynlig er testen å vise en falsk positive. Thankfully oppfører de andre tester på en fornuftig måte med få falske positiver. Denne delen av opplæringen om bruk av NEAT-algoritmen forklarer hvordan genene krysses over på en meningsfull måte å opprettholde deres topologiske informasjon og hvordan sammensetningsgruppegener til arter kan brukes til å beskytte svake genene med nye topologiske opplysninger fra å bli utryddet fra genpoolen før de blir utryddet før vekten kan optimaliseres. Den første delen av denne veilederen Ial kan bli funnet her. Tracking Gene History gjennom Innovasjons Numbers. Part 1 viste to mutasjoner, link mutate og node mutere som begge lagt nye gener til genomet Hver gang et nytt gen er opprettet gjennom en topologisk innovasjon et globalt innovasjonsnummer økes og tildelt det genet. Det globale innovasjonsnummeret sporer den historiske opprinnelsen til hvert gen. Dersom to gener har samme innovasjonsnummer, må de representere samme topologi, selv om vektene kan være forskjellige. Dette utnyttes under genovergangen. Genome Crossover Mating. Gjennombrytelse tar to foreldre genomer lar oss ringe dem A og B og skaper et nytt genomkaller, kan vi kalle det barnet som tar de sterkeste gener fra A og B, kopierer noen topologiske strukturer underveis. Ved crossovergenene fra begge genomene er de opprettet ved hjelp av deres innovasjonsnummer For hvert innovasjonsnummer velges genet fra den mest passende foreldre og settes inn i barngenomet Hvis begge foreldregenene er th e samme egnethet, er genet tilfeldig valgt fra begge foreldre med like sannsynlighet Hvis innovasjonsnummeret bare er tilstede i en forelder, er dette kjent som et disjoint eller overskytende gen og representerer en topologisk innovasjon, den er også satt inn i barnet. bildet nedenfor viser crossover prosessen for to genomene av samme fitness. Sekretasjon tar alle genomene i et gitt genompulje og forsøker å dele dem i forskjellige grupper kjent som arter. Genomene i hver art vil ha lignende egenskaper. En måte å måle likhet mellom to genomene er nødvendig hvis to genomene er like de er fra samme art. En naturlig måling å bruke ville være en vektet sum av antall usammenhengende overskudd gener som representerer topologiske forskjeller og forskjellen i vektene mellom samsvarende gener. Hvis vektet sum er under noen grense da genene er av samme art. Fordelen med å splitte genomene i arter er det under genetisk evolusjonstrinn hvor genene med lavt treningsevne fjernes helt fra genompuljen i stedet for å ha hvert genomkamp for det s plassere mot hvert annet genom i hele genomet bassenget kan vi få det til å kjempe for det s sted mot genene av samme art Dette veinarter som danner seg fra en ny topologisk innovasjon som kanskje ikke har høy fitness enda ikke på grunn av ikke å ha det s vektene som blir optimalisert, vil overleve culling. Summary of whole process. Create et genombasseng med n tilfeldige genomer. Ta hvert genom og søke på problem simulering og beregne genomet fitness. Sign hvert genom til en art. I hver art kull genomene fjerne noen av de svakere genomene. Breed hver art tilfeldigvis velg genomene i arten til enten crossover eller mutate. Repeat all of the above. Post navigasjon.