Genetic algorithm trading system

Membuat Sistem Trading dalam Lab Trading System Lab Trading System secara otomatis akan menghasilkan Sistem Perdagangan di pasar manapun dalam beberapa menit dengan menggunakan program komputer yang sangat canggih yang dikenal dengan AIMGP (Automatic Induction of Machine Code with Genetic Programming). Pembuatan Sistem Perdagangan dalam Trading System Lab dilakukan dalam 3 langkah mudah. Pertama, preprosesor sederhana dijalankan yang secara otomatis mengekstrak dan memproses data yang diperlukan dari pasar yang ingin Anda tangani. TSL menerima data data CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, Data Internet Gratis, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Biner dan Streaming Internet. Kedua, Sistem Perdagangan Generator (GP) dijalankan selama beberapa menit, atau lebih, untuk mengembangkan Sistem Perdagangan baru. Anda dapat menggunakan data, pola, indikator, hubungan intermarket, atau data fundamental Anda sendiri dalam TSL. Ketiga, Sistem Perdagangan yang berevolusi diformat untuk menghasilkan sinyal Sistem Perdagangan baru dari dalam TradeStation atau banyak platform perdagangan lainnya. TSL secara otomatis akan menulis Easy Language, Java, Assembler, kode C, kode C dan WealthLab Script Language. Sistem Perdagangan kemudian dapat diperdagangkan secara manual, diperdagangkan melalui broker, atau diperdagangkan secara otomatis. Anda bisa membuat Sistem Perdagangan itu sendiri atau kita bisa melakukannya untuk Anda. Kemudian, baik Anda atau broker Anda bisa menukar sistem secara manual atau otomatis. Program Labs Labs Genetic Program berisi beberapa fitur yang mengurangi kemungkinan curve fitting, atau memproduksi Trading System yang tidak terus tampil ke depan. Pertama, Sistem Perdagangan yang berevolusi memiliki ukuran yang dipangkas hingga ukuran serendah mungkin melalui apa yang disebut Parsimony Pressure, yang diambil dari konsep deskripsi minimal. Dengan demikian Sistem Perdagangan yang dihasilkan semudah mungkin dan umumnya percaya bahwa Sistem Perdagangan yang lebih sederhana, semakin baik kinerjanya di masa depan. Kedua, keacakan diperkenalkan ke dalam proses evolusi, yang mengurangi kemungkinan menemukan solusi yang bersifat lokal, namun tidak optimal secara global. Keacakan diperkenalkan bukan hanya kombinasi bahan genetik yang digunakan dalam Sistem Perdagangan yang berevolusi, namun juga teknik Parsimony Pressure, Mutasi, Crossover dan parameter GP tingkat tinggi lainnya. Dari pengujian Sampel dilakukan saat pelatihan sedang berlangsung dengan informasi statistik yang disajikan pada pengujian Sampel dan Sampel Perdagangan Sampel. Run log disajikan kepada pengguna untuk data Training, Validation dan Out of Sample. Performa yang baik dari kinerja Sampel mungkin menunjukkan bahwa Sistem Perdagangan berkembang dengan karakteristik yang kuat. Kemunduran substansial dalam pengujian Sampel Sampel otomatis dibandingkan dengan pengujian Sampel mungkin menyiratkan bahwa pembuatan Sistem Perdagangan yang kuat diragukan atau Terminal, atau Input Set mungkin perlu diubah. Akhirnya, Terminal Set dipilih dengan hati-hati agar tidak terlalu bias memilih bahan genetik awal terhadap bias atau sentimen pasar tertentu. TSL tidak dimulai dengan sistem Trading yang telah ditetapkan sebelumnya. Sebenarnya, hanya Input Set dan pilihan mode atau mode masuk pasar, untuk pencarian dan tugas masuk otomatis, pada awalnya dibuat. Perilaku pola atau indikator yang mungkin dianggap sebagai situasi bullish dapat digunakan, dibuang atau dibalik dalam GP. Tidak ada pola atau indikator yang telah ditetapkan sebelumnya terhadap bias pergerakan pasar tertentu. Ini adalah keberangkatan radikal dari pengembangan Sistem Perdagangan yang dihasilkan secara manual. Sistem Trading adalah serangkaian instruksi logis yang memberitahu trader kapan harus membeli atau menjual pasar tertentu. Instruksi ini jarang membutuhkan intervensi oleh pedagang. Sistem Perdagangan dapat diperdagangkan secara manual, dengan mengamati instruksi perdagangan di layar komputer, atau mungkin diperdagangkan dengan membiarkan komputer memasuki perdagangan di pasar secara otomatis. Kedua metode tersebut banyak digunakan saat ini. Ada lebih banyak manajer uang profesional yang menganggap diri mereka sebagai Pedagang Mekanis atau Mekanik daripada mereka yang menganggap dirinya Discretionary, dan kinerja manajer uang sistematis pada umumnya lebih unggul daripada manajer uang Discretionary. Studi telah menunjukkan bahwa akun perdagangan umumnya kehilangan uang lebih sering jika klien tidak menggunakan Sistem Perdagangan. Kenaikan signifikan dalam Sistem Perdagangan selama 10 tahun terakhir terbukti terutama di perusahaan pialang komoditas, namun perusahaan pialang pasar ekuitas dan obligasi menjadi semakin sadar akan manfaatnya melalui penggunaan Sistem Perdagangan dan beberapa telah mulai menawarkan Sistem Perdagangan kepada mereka. Klien ritel Sebagian besar manajer reksadana telah menggunakan algoritma komputer yang canggih untuk memandu keputusan mereka mengenai opsi panas apa yang akan dipilih atau rotasi sektor apa yang disukai. Komputer dan algoritma telah menjadi mainstream dalam investasi dan kami berharap tren ini terus berlanjut seiring dengan semakin muda, investor komputer yang lebih cerdas terus membiarkan sebagian dari uang mereka dikelola oleh Trading Systems untuk mengurangi risiko dan tingkat pengembalian yang meningkat. Kerugian besar yang dialami oleh investor yang berpartisipasi dalam membeli dan menahan saham dan reksadana karena pasar saham meleleh di tahun-tahun sebelumnya adalah melanjutkan pergerakan ini menuju pendekatan yang lebih disiplin dan logis terhadap investasi pasar saham. Investor rata-rata menyadari bahwa saat ini dia membiarkan banyak aspek kehidupan mereka dan kehidupan orang-orang yang mereka cintai dipelihara atau dikendalikan oleh komputer seperti mobil dan pesawat terbang yang kami gunakan untuk transportasi, peralatan diagnostik medis yang kami gunakan untuk perawatan kesehatan, Pengendali pemanas dan pendinginan yang kami gunakan untuk pengendalian suhu, jaringan yang kami gunakan untuk informasi berbasis internet, bahkan permainan yang kami mainkan untuk hiburan. Mengapa kemudian beberapa investor ritel percaya bahwa mereka dapat mengambil keputusan dari keputusan mereka mengenai berapa saham atau reksa dana yang akan dibeli atau dijual dan diharapkan menghasilkan uang. Akhirnya, investor rata-rata telah mewaspadai nasehat dan informasi yang diteruskan oleh calo yang tidak bermoral. , Akuntan, kepala perusahaan dan penasihat keuangan. Selama 20 tahun terakhir matematikawan dan pengembang perangkat lunak telah mencari indikator dan pola di pasar saham dan komoditas mencari informasi yang mungkin mengarah ke arah pasar. Informasi ini dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja Sistem Perdagangan. Umumnya proses penemuan ini dilakukan melalui kombinasi trial and error dan Data Mining yang lebih canggih. Biasanya, pengembang akan mengambil hitungan angka selama beberapa minggu atau bulan untuk menghasilkan Sistem Perdagangan potensial. Seringkali Sistem Perdagangan ini tidak akan berjalan dengan baik saat benar-benar digunakan di masa depan karena apa yang disebut curve fitting. Selama bertahun-tahun telah ada banyak Sistem Perdagangan (dan perusahaan pengembangan Sistem Perdagangan) yang telah datang dan pergi karena sistem mereka telah gagal dalam perdagangan langsung. Mengembangkan Sistem Perdagangan yang terus berlanjut ke masa depan memang sulit, namun tidak mustahil tercapai, walaupun tidak ada pengembang etis atau manajer keuangan yang akan memberikan jaminan tanpa syarat bahwa setiap Sistem Perdagangan, atau dalam hal apapun saham, obligasi atau reksa dana, akan berlanjut Untuk menghasilkan keuntungan ke masa depan selamanya. Apa yang membutuhkan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan agar pengembang Sistem Perdagangan dapat memproduksi di masa lalu sekarang dapat diproduksi dalam hitungan menit melalui penggunaan Lab Sistem Perdagangan. Lab Sistem Perdagangan adalah platform untuk pembuatan otomatis Sistem Perdagangan dan Indikator Perdagangan. TSL menggunakan Mesin Pemrograman Genetika berkecepatan tinggi dan akan menghasilkan Sistem Perdagangan dengan kecepatan lebih dari 16 juta bar sistem per detik berdasarkan 56 masukan. Perhatikan bahwa hanya beberapa masukan yang benar-benar akan digunakan atau dibutuhkan sehingga menghasilkan struktur strategi yang berkembang secara sederhana. Dengan sekitar 40.000 sampai 200.000 sistem yang dibutuhkan untuk konvergensi, waktu untuk konvergensi untuk kumpulan data dapat diperkirakan. Perhatikan bahwa kita tidak hanya menjalankan optimasi brute force dari indikator yang ada yang mencari parameter optimum untuk digunakan dalam Sistem Perdagangan yang sudah terstruktur. Generator Sistem Perdagangan dimulai pada titik nol yang tidak membuat asumsi tentang pergerakan pasar di masa depan dan kemudian mengembangkan Sistem Perdagangan pada tingkat yang sangat tinggi yang menggabungkan informasi yang ada di pasar dan merumuskan filter, fungsi, kondisi dan hubungan baru seperti itu. Berkembang menuju Sistem Perdagangan yang direkayasa secara genetika. Hasilnya adalah Sistem Perdagangan yang bagus dapat dihasilkan dalam beberapa menit pada 20-30 tahun data pasar harian di hampir semua pasar. Selama beberapa tahun terakhir telah terjadi beberapa pendekatan terhadap pengoptimalan Sistem Perdagangan yang menggunakan Algoritma Genetika yang kurang kuat. Program Genetik (GP) lebih unggul dari Algoritma Genetika (GAs) karena beberapa alasan. Pertama, GP berkumpul pada solusi dengan tingkat eksponensial (sangat cepat dan semakin cepat) sedangkan Algoritma Genetika berkumpul pada tingkat linier (jauh lebih lambat dan tidak semakin cepat). Kedua, GP sebenarnya menghasilkan kode mesin Trading System yang menggabungkan materi genetik (indikator, pola, data antar pasar) dengan cara yang unik. Kombinasi unik ini mungkin tidak secara intuitif jelas dan tidak memerlukan definisi awal oleh pengembang sistem. Hubungan matematis yang unik yang diciptakan dapat menjadi indikator baru, atau varian dalam Analisis Teknis, belum dikembangkan atau ditemukan. GAs, di sisi lain, cukup mencari solusi optimal saat mereka mengalami kemajuan dalam rentang parameter sehingga mereka tidak menemukan hubungan matematis baru dan tidak menulis kode Sistem Perdagangan mereka sendiri. GP membuat kode Trading System dengan berbagai panjang, menggunakan genom panjang variabel, akan memodifikasi panjang Sistem Perdagangan melalui apa yang disebut crossover non-homolog dan benar-benar akan membuang indikator atau pola yang tidak berkontribusi terhadap efisiensi Sistem Perdagangan. GA hanya menggunakan blok instruksi ukuran tetap, hanya menggunakan crossover homolog dan tidak menghasilkan kode Sistem Perdagangan Panjang variabel, juga tidak akan membuang indikator atau pola yang tidak efisien semudah GP. Akhirnya, Genetic Programs adalah kemajuan terbaru dalam domain pembelajaran mesin, sedangkan Algoritma Genetika ditemukan 30 tahun yang lalu. Program Genetika mencakup semua fungsi utama dari crossover Algoritma Genetika, reproduksi, mutasi dan kebugaran, namun GP mencakup fitur yang jauh lebih cepat dan kuat, menjadikan GP sebagai pilihan terbaik untuk memproduksi Sistem Perdagangan. GP yang bekerja di TSLs Trading System Generator adalah GP tercepat yang saat ini tersedia dan tidak tersedia dalam perangkat lunak pasar keuangan lainnya di dunia. Algoritma Pemrograman Genetik, Simulator Perdagangan dan Mesin Kebugaran yang digunakan dalam TSL membutuhkan waktu lebih dari 8 tahun untuk diproduksi. Lab Sistem Perdagangan adalah hasil kerja keras bertahun-tahun oleh tim insinyur, ilmuwan, pemrogram dan pedagang, dan kami percaya merupakan teknologi paling mutakhir yang ada saat ini untuk memperdagangkan pasar. Seleksi Alam: Algoritma Genetika untuk Optimalisasi Sistem Pemrograman Genetik Evo 2 Adalah perpustakaan algoritma genetika canggih kami yang menggabungkan rancangan algoritma genetika terbaru, seperti proses identik secara biologis, saklar epigenetik, simulasi anil, pencegahan penggemukan Westermarck, rekombinasi terbatas usia, dan banyak lagi. Algoritma Evo 2 tidak didasarkan pada desain GA kromosom standar tunggal. Evo 2 memecahkan masalah optimasi multivariat dengan cepat dan berskala baik dengan kompleksitas. Algoritma Evo 2 dirancang untuk pemrograman genetika (pembuatan sistem perdagangan mandiri), optimasi sistem perdagangan dan optimasi portofolio. Evo 2 memungkinkan pengembang membangun optimasi sistem perdagangan multivariat dengan mudah. Genome dan Algoritma Bio-Identik Evo 2 tidak hanya terinspirasi secara bio, namun bersifat bio-identik dalam banyak aspek. Evo 2 mensimulasikan setiap proses alami dari seleksi pasangan ke kemasan DNA dan meiosis lengkap. Sebagian besar algoritma genetika standar mengabaikan beberapa langkah meiosis yang sangat penting untuk variasi genetik, sebuah variabel penting yang sangat penting dalam menghindari optima lokal. Selama prophase, kromosom sinaps dan sejumlah kecil DNA dipertukarkan antara kromosom homolog melalui proses yang dikenal sebagai persimpangan. Bagian penting dari prophase adalah susunan tetrads menjadi pasangan homolog. Algoritma Evo 2 memastikan bahwa homolog hanya dibuat dari kromosom seks lawan yang tidak terkait. Metafase dan Anafase Metafase dan anafase adalah fase dimana banyak variasi dimasukkan ke dalam genom. Namun, sebagian besar algoritma genetika benar-benar meninggalkan langkah-langkah ini. Evo 2 mensimulasikan kedua fase secara lengkap dan akurat. No Inbreeding Allowed Kebanyakan algoritma genetika standar adalah sup inbrida, secara teknis. Perkawinan sedarah mengurangi variasi genetik, yang cukup untuk dikatakan, mencegah sistem berkembang dan beradaptasi dengan lingkungannya. Dalam GA standar, ini berarti bahwa sistem mungkin lebih cenderung terjebak dalam optima lokal. Sementara alam memiliki setidaknya tiga mekanisme untuk mencegah perkawinan sedarah, kebanyakan algoritma genetika gagal mengatasi masalah ini. Metode pertama: Mencegah keturunan bereproduksi. Pembiakan inbreeding meningkatkan homozigositas, yang dapat meningkatkan kemungkinan keturunan dipengaruhi oleh sifat resesif atau merusak. Mekanisme kedua: Dorong anak-anak muda untuk mencegah kawin inses antar saudara kandung. Mekanisme ketiga: Efek Westermarck. Ini adalah efek psikologis di mana individu yang dibesarkan dalam jarak dekat selama masa kanak-kanak menjadi tidak peka terhadap ketertarikan seksual di kemudian hari. Konsekuensi terakhir dari perkawinan sedarah adalah kepunahan spesies karena kurangnya keragaman genetik. Cheetah, salah satu spesies paling inbrida di bumi, adalah contoh utama. Dan, itu juga kebetulan menghadapi kepunahan. Dua puluh ribu tahun yang lalu, cheetah berkeliaran di seluruh Afrika, Asia, Eropa, dan Amerika Utara. Sekitar 10.000 tahun yang lalu, karena perubahan iklim, semua kecuali satu spesies punah. Dengan pengurangan drastis jumlah mereka, kerabat dekat dipaksa untuk berkembang biak, dan cheetah menjadi genetik inbrida, yang berarti semua cheetah sangat erat kaitannya. Meskipun alam melarang perkawinan sedarah, hampir semua algoritme genetika simulasi komputer mengabaikan masalah ini. Evo 2 mencegah perkawinan sedarah melalui Westermarck Effect dan efek simulasi lainnya. Epigenetic Switches Teori epigenetik menggambarkan bagaimana perubahan ekspresi gen dapat disebabkan oleh mekanisme selain perubahan urutan dna yang mendasarinya, sementara atau melalui beberapa generasi, dengan mempengaruhi jaringan saklar kimia di dalam sel yang secara kolektif dikenal sebagai epigenome. Evo 2 dapat mensimulasikan saklar epigenetik agar sistem dapat dikenakan sanksi sementara untuk tindakan seperti terlalu serakah atau menghindari risiko. Simulated Annealing Simulated annealing adalah metaheuristik probabilistik untuk masalah optimasi global untuk menemukan pendekatan yang baik terhadap optimalisasi global fungsi yang diberikan dalam ruang pencarian yang besar. Hal ini sering digunakan saat ruang pencarian bersifat diskrit. Untuk masalah tertentu, simulasi anil mungkin lebih efisien daripada pencacahan yang lengkap. Family Tree Evo 2 dapat menyimpan informasi silsilah untuk setiap genom sehingga pengguna dapat meninjau perkembangan algoritme genetik untuk melihat bagaimana gen tertentu berevolusi dari waktu ke waktu. Karyogram Viewer Evo 2 dilengkapi dengan karyogram built-in, yang memungkinkan visualisasi genom sementara algoritma genetika berkembang. The kariogram dapat disesuaikan untuk menampilkan informasi silsilah untuk genom tertentu melalui menu konteks. Evo 2 Applications Evo 2 dapat digunakan di sisi klien atau server untuk pemrograman genetika (pembuatan sistem perdagangan mandiri), optimasi sistem perdagangan, optimasi portofolio, alokasi aset dan aplikasi terkait non-keuangan, termasuk namun tidak terbatas pada kreativitas buatan, otomatis. Desain, bioinformatika, kinetika kimia, pemecahan kode, teknik pengendalian, model Feynman-Kac, pemrosesan filter dan sinyal, aplikasi penjadwalan, teknik mesin, optimasi stokastik dan masalah pengaturan waktu. Contoh Pemrograman Genetik Contoh pemrograman TradeScript menunjukkan kepada pengembang bagaimana membuat model pemrograman genetika yang dapat mendukung uji coba dan strategi optimalisasi. Pemrograman dokumentasi dapat didownload di sini. Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Prakiraan Pasar Keuangan Burton menyarankan dalam bukunya, A Random Walk Down Wall Street, (1973) bahwa, seekor monyet mata tertutup yang melempar panah di halaman keuangan surat kabar dapat memilih portofolio yang akan dilakukan dengan benar. Serta salah satu yang dipilih dengan cermat oleh para ahli. Sementara evolusi mungkin membuat manusia tidak lebih cerdas dalam memilih saham, teori Charles Darwins cukup efektif bila diterapkan secara lebih langsung. (Untuk membantu Anda memilih saham, lihat Bagaimana Memilih Saham A). Apa Algoritma Genetika Algoritma genetika (GA) adalah metode pemecahan masalah (atau heuristik) yang meniru proses evolusi alami. Tidak seperti jaringan syaraf tiruan (JST), dirancang berfungsi seperti neuron di otak, algoritma ini memanfaatkan konsep seleksi alam untuk menentukan solusi terbaik untuk sebuah masalah. Akibatnya, GA biasanya digunakan sebagai pengoptimasi yang menyesuaikan parameter untuk meminimalkan atau memaksimalkan beberapa ukuran umpan balik, yang kemudian dapat digunakan secara independen atau dalam konstruksi JST. Di pasar keuangan. Algoritma genetika paling umum digunakan untuk menemukan nilai kombinasi parameter terbaik dalam aturan perdagangan, dan algoritma ini dapat dibangun menjadi model ANN yang dirancang untuk memilih saham dan mengidentifikasi perdagangan. Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa metode ini dapat terbukti efektif, termasuk Algoritma Genetika: Genesis of Stock Evaluation (2004) oleh Rama, dan Penerapan Algoritma Genetika pada Optimalisasi Data Mining Market (2004) oleh Lin, Cao, Wang, Zhang. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang JST, lihat Neural Networks: Peramalan Keuntungan). Bagaimana Algoritma Genetika Bekerja Algoritma genetika dibuat secara matematis dengan menggunakan vektor, yaitu jumlah yang memiliki arah dan besaran. Parameter untuk setiap aturan perdagangan diwakili dengan vektor satu dimensi yang dapat dianggap sebagai kromosom dalam hal genetik. Sementara itu, nilai yang digunakan pada masing-masing parameter dapat dianggap sebagai gen, yang kemudian dimodifikasi dengan menggunakan seleksi alam. Misalnya, aturan perdagangan mungkin melibatkan penggunaan parameter seperti Moving Average Convergence-Divergence (MACD). Exponential Moving Average (EMA) dan Stochastics. Algoritma genetika kemudian akan memasukkan nilai ke parameter ini dengan tujuan memaksimalkan laba bersih. Seiring berjalannya waktu, perubahan kecil diperkenalkan dan hal-hal yang membuat dampak yang diinginkan tetap dipertahankan untuk generasi berikutnya. Ada tiga jenis operasi genetik yang kemudian dapat dilakukan: Crossover mewakili reproduksi dan crossover biologis yang terlihat dalam biologi, di mana seorang anak memiliki karakteristik tertentu dari orang tuanya. Mutasi merupakan mutasi biologis dan digunakan untuk mempertahankan keragaman genetik dari satu generasi populasi ke generasi berikutnya dengan memperkenalkan perubahan kecil secara acak. Seleksi adalah tahap di mana genom individu dipilih dari populasi untuk pembibitan nanti (rekombinasi atau crossover). Ketiga operator ini kemudian digunakan dalam proses lima langkah: Menginisialisasi populasi acak, di mana setiap kromosom n-panjang, dengan n menjadi jumlah parameter. Artinya, sejumlah parameter acak dibentuk dengan masing-masing n elemen. Pilih kromosom, atau parameter, yang meningkatkan hasil yang diinginkan (kemungkinan laba bersih). Terapkan operator mutasi atau crossover ke orang tua yang dipilih dan menghasilkan keturunan. Kumpulkan kembali keturunan dan populasi saat ini untuk membentuk populasi baru dengan operator seleksi. Ulangi langkah dua sampai empat. Seiring waktu, proses ini akan menghasilkan kromosom yang semakin menguntungkan (atau, parameter) untuk digunakan dalam aturan perdagangan. Prosesnya kemudian dihentikan saat kriteria penghentian terpenuhi, yang dapat mencakup waktu berjalan, kebugaran, jumlah generasi atau kriteria lainnya. (Untuk informasi lebih lanjut tentang MACD, baca Trading The MACD Divergence.) Menggunakan Algoritma Genetika dalam Perdagangan Sementara algoritma genetika terutama digunakan oleh pedagang kuantitatif institusional. Pedagang individu dapat memanfaatkan kekuatan algoritma genetika - tanpa gelar dalam matematika tingkat lanjut - menggunakan beberapa paket perangkat lunak yang ada di pasaran. Solusi ini berkisar dari paket perangkat lunak mandiri yang diarahkan ke pasar keuangan ke add-on Microsoft Excel yang dapat memfasilitasi analisis hands-on lebih banyak. Saat menggunakan aplikasi ini, trader dapat menentukan seperangkat parameter yang kemudian dioptimalkan menggunakan algoritma genetika dan satu set data historis. Beberapa aplikasi dapat mengoptimalkan parameter yang digunakan dan nilai untuknya, sementara yang lain terutama berfokus hanya pada mengoptimalkan nilai untuk seperangkat parameter tertentu. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang strategi turunan program ini, lihat The Power Of Program Trades.) Tip dan Trik Optimalisasi Penting Kurva pas (over pas), merancang sistem perdagangan seputar data historis daripada mengidentifikasi perilaku berulang, merupakan potensi risiko bagi pedagang yang menggunakan Algoritma genetika Setiap sistem perdagangan yang menggunakan GAs harus diuji ke depan di atas kertas sebelum penggunaan langsung. Memilih parameter merupakan bagian penting dari proses, dan pedagang harus mencari parameter yang berkorelasi dengan perubahan harga keamanan yang diberikan. Misalnya, cobalah indikator yang berbeda dan lihat apakah ada yang berkorelasi dengan perubahan pasar utama. Algoritma genetika adalah cara unik untuk memecahkan masalah yang kompleks dengan memanfaatkan kekuatan alam. Dengan menerapkan metode ini untuk memprediksi harga sekuritas, trader dapat mengoptimalkan aturan perdagangan dengan mengidentifikasi nilai terbaik yang akan digunakan untuk setiap parameter untuk keamanan tertentu. Namun, algoritma ini bukan Holy Grail, dan trader harus berhati-hati memilih parameter yang tepat dan tidak sesuai kurva (over fit). (Untuk membaca lebih lanjut tentang pasar, lihat Listen To The Market, Not The Pundits.)