フラグノードおよび重要度指標の調整を用いた遺伝的ネットワークプログラミングによる株式売買ルールの生成
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概要
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Genetic Network Programming (GNP) is an evolutionary algorithm which represents its solutions using graph structures. Since GNP can create quite compact programs and has an implicit memory function, GNP works well especially in dynamic environments. In addition, a study on creating trading rules on stock markets using GNP with Importance Index (GNP-IMX) has been done. IMX is one of the criterions for decision making. However, the values of IMXs must be deteminined by our experience/knowledge. Therefore in this paper, IMXs are adjusted appropriately during the stock trading in order to predict the rise and fall of the stocks. Moreover, newly defined flag nodes are introduced to GNP, which can appropriately judge the current situation of the stock prices, and also contributes to the use of many kinds of nodes in GNP program. In the simulation, programs are evolved using the stock prices of 20 companies. Then the generalization ability is tested and compared with GNP without flag nodes, GNP without IMX adjustment and Buy&Hold.
- 2008-09-01
著者
-
間普 真吾
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
平澤 宏太郎
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
陳 艶
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
平澤 宏太郎
Graduate School Of Information Production And Systems Waseda University
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Science And Electrical Engineering Kyushu University
-
Hirasawa Kotaro
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
平澤 宏太郎
早稲田大学
-
間普 真吾
早稲田大学理工学術院情報生産システム研究科
-
間普 真吾
早稲田大学大学院 情報生産システム研究科
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