“Experiment of select stock”版本间的差异
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*实验解释 | *实验解释 | ||
:* 本实验采用遗传算法进行优化,优化目标为查准率和查全率。查准率=选对的股票数/选择的股票数;查全率=选对的股票数/选择股票中实际涨的股票数。 | :* 本实验采用遗传算法进行优化,优化目标为查准率和查全率。查准率=选对的股票数/选择的股票数;查全率=选对的股票数/选择股票中实际涨的股票数。 | ||
:* 遗传算法的设置:交叉率=0.5;变异率:0.2;代数=4;精英数=100 | :* 遗传算法的设置:交叉率=0.5;变异率:0.2;代数=4;精英数=100 | ||
:* 在历史中,股票只有在4天中最大涨幅大于10%才认为是涨 | :* 在历史中,股票只有在4天中最大涨幅大于10%才认为是涨 |
2015年10月22日 (四) 05:45的版本
2015-10-15
- 实验配置
- 日期:20150101-20150930
- 股票:股票数为3184只,取的是A股(代码开头为0,3,6,9)
- log:log存在在git/optimize-parameter-using-genetic-algorithm/optimize/ga_select_stock/experiment/select_stock_20151015 下
- 实验
- 实验结果解释
- future 为未来的几天, 看涨的正确率/看跌的正确率
- 实验结果
future 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 flag: 0.57/0 0.65/0 0.74/0 0.81/0 0.84/0 0.85/0 0.86/0 0.87/0 0.88/0 0.88/0 thermostat 0.57/ 0.46 0.67/0.58 0.74/0.64 0.78/0.69 0.81/0.71 0.82/0.73 0.84/0.75 0.85/0.76 0.86/0.77 0.86/0.78 Turtle 0.51/0.49 0.63/0.60 0.69/0.66 0.73/0.71 0.76/0.73 0.78/0.74 0.80/0.75 0.81/0.76 0.82/0.76 0.83/0.77 Aberration 0.56/0.58 0.66/0.66 0.72/0.71 0.75/0.75 0.78/0.76 0.80/0.77 0.81/0.77 0.83/0.78 0.83/0.79 0.84/0.80 Bollinger 0.55/0.46 0.64/0.57 0.70/0.62 0.74/0.68 0.77/ 0.71 0.80/0.73 0.81/0.74 0.83/0.75 0.83/0.77 0.84/0.79 Dynamic 0.51/0.56 0.62/0.65 0.68/0.70 0.72/0.74 0.75/0.75 0.77/0.77 0.79/0.78 0.81/0.78 0.81/0.79 0.82/0.79 DualThrust 0.58/0.45 0.68/0.60 0.73/0.67 0.76/0.71 0.79/0.73 0.81/0.75 0.82/0.76 0.83/0.77 0.84/0.78 0.85/0.79 KingKeltner 0.53/0 0.65/0 0.7/0 0.74/0 0.77/0 0.79/0 0.81/0 0.82/0 0.83/0 0.84
2015-10-21
- 实验配置
- 日期:20150101-20151020
- 股票:HS300的股票列表
- log:log存在在/nfs/disk/work/users/lr/finance/gitlab_work/ga_optimize/optimize/ga_select_stock/experiment/test_GA/log_20151021 下
- 实验解释
- 本实验采用遗传算法进行优化,优化目标为查准率和查全率。查准率=选对的股票数/选择的股票数;查全率=选对的股票数/选择股票中实际涨的股票数。
- 遗传算法的设置:交叉率=0.5;变异率:0.2;代数=4;精英数=100
- 在历史中,股票只有在4天中最大涨幅大于10%才认为是涨