 Tongela algorithme génétique mpo na ko prédire ba mouvements ya marché boursier.
Mpo na kotonga algorithme génétique mpo na kosakola ba mouvements ya marché boursier, ekozala malamu kozala na accès na ba données historiques ya marché boursier ainsi que ba indicateurs économiques misusu. Na sima ba informations oyo ekoki kosalelama pona ko créer population ya liboso ya ba stratégies ya commerce, na aptitude ya stratégie moko na moko oyo ezuami na ndenge nini esalaka malamu na prédiction ya ba mouvements ya marché boursier. Tala ba étapes ya kotonga algorithme génétique pona ko prédire ba mouvements ya marché ya bourse : 1. Kosangisa pe ko préprocesser ba données : Kosangisa ba données historiques ya ba mouvements ya bourse pe ba indicateurs économiques misusu oyo etali yango lokola PIB, ba taux d’intérêt, pe ba taux ya chômage. Prétraitement ya ba données po ezala na format oyo ekoki kosalelama pona algorithme. 2. Limbola bomonisi ya ba gènes : Boyeba ndenge nini ba stratégies ya commerce ekozala représenté na algorithme. Moko ya elilingi oyo emonanaka mingi ezali molongo ya bilembo, epai kuna elembo mokomoko ezali komonisa mobeko to elembo ya mombongo ekeseni. 3. Kosala population ya liboso : Kosala population ya ba stratégies ya commerce na kosangisaka na ndenge ya pwasa mibeko pe ba indicateurs ya commerce ndenge na ndenge. Stratégie moko na moko ekozala na representation génétique na yango. 4. Kotalela boyokani ya mayele moko na moko : Bobongi ya mayele ekoki koyeba na kosala backtesting na yango na ba données historiques ya marché boursier. Soki stratégie moko esalaka malamu mpo na kosakola ba mouvements ya marché boursier, score ya kondima na yango ekozala likolo. 5. Pona: Poná mayele oyo ebongi mpenza mpo na kosalela lokola baboti mpo na nkola oyo ekolanda. Yango ekoki kosalema na kosalelaka lolenge ya kopona lokola kopona tournoi to kopona roue roulette. 6. Crossover: Kosangisa ba informations génétiques ya ba stratégies mibale ya baboti pona ko créer stratégie moko to ebele ya bana. Crossover ekoki kosalema na ndenge ebele, lokola crossover ya point unique to crossover uniforme. 7. Mutation : Kokotisa ba changements au hasard na représentation génétique ya ba stratégies mosusu pona ko aider na ko kotisa diversité na population. Esengeli kopona malamu taux ya mutation mpo na ko équilibrer exploration na exploitation. 8. Zongela: Zongela ba étapes ya évaluation, sélection, croisement, na mutation pendant plusieurs génération, tiii tango algorithme eko converger na ensemble ya ba stratégies ya commerce ya performance ya likolo. Sima ya ba génération ebele, algorithme esengeli ebimisa ensemble ya ba stratégies ya commerce oyo esala bien na ko prédire ba mouvements ya marché boursier. Na sima ba stratégies wana ekoki kosalelama pona kozua ba décisions ya commerce informée. Ezali na ntina koyeba ete kosakola makambo na zando ya bourse ezali mosala ya mindɔndɔmindɔndɔ mpe ya mpasi, mpe ata ba algorithmes oyo eleki malamu ekoki ntango nyonso te kobimisa bisakweli ya sikisiki. Lokola yango, esengeli kosalela algorithme génétique oyo lokola esaleli, elongo na mitindo mosusu ya botangi, mpo na kosalisa kotambwisa mikano ya mombongo.