読者の皆様、お久しぶりでございます。
ずーーーっとブログ放置してましたが、再開しようかなと！
実は、最近FXずっと放置してました（笑）
スワップ目当てで保有してるだけで、あまり短期取引していませんでした。
最近はFXというよりは、為替の予測を定量的に予測するシステムを作りたいという欲求が増してきています。
もちろん、システムを作ったらFXに適用するつもりですが（笑）
ということで、今はオプション取引的な、○○分後に為替が上がっているか下がっているか、を判断するプログラムを作っています。
精度はまだまだ60%程度では有りますが…
今、オプション取引事態を自動化することも含めてプログラム書いてます。
どこで取引するかとか、どんな感じのプログラムとかは、そのうち書こうかなと。
ということで、今回はここまでです。
久々にブログ更新して疲れました（笑）
ではまた！
こんばんわ つよすけです(`・ω・´)
今日は、遺伝的プログラミングのエリート戦略について書いてみます。
まず、
遺伝的プログラミングの概要については前の記事でも説明しましたが、
具体的な手法として、今回はエリート戦略について実験したりしてみました(´ω`)ﾉ
エリート戦略とは…
学校で学生にテストを受けさせました。
テストの成績の良かった一人を残してのこりの学生を退学させます(´・ω・)
足りなくなった人数分を適当に新たに入学させましたとさ。 めでたし めでたし(*´ω`)
って感じです(´∀`)ﾉ
つまり、優秀な個体のみをそのまま次世代に受け継がせて
それを何世代も続けていけば、優秀な個体を見つけることができるのでは(-ω-)？って理論です。
この手法では、一番優秀な学生は一番である限り退学することがないため、世代を経ても
得られる結果（一番優秀な学生の能力）が悪くなることは決してありません。
しかし、
この手法は単独で用いられることはほぼありません。
なぜなら、この手法でよい結果を得るためには、
"偶然に"良い個体が生まれてくる（新たに入学させた学生が偶然にも天才である）必要があるためです。
よりよい結果を得るためは、適当に勧誘してきた新入生がその学校で一番優秀な学生よりも優れていなければならないのです。
つまり、良い結果が出るかでないかは"運しだい"なところが大きいのです(´・ω・)
エリート戦略は、後に説明する選択、交叉等と組み合わせることによって、
効果を発揮するということです。たぶん
エリート戦略のみを利用した関数同定実験をしてみたので、
記事更新したらぜひ見てみてくださいな(´∀`)ﾉ
今日は、遺伝的プログラミングのエリート戦略について書いてみます。
まず、
遺伝的プログラミングの概要については前の記事でも説明しましたが、
具体的な手法として、今回はエリート戦略について実験したりしてみました(´ω`)ﾉ
エリート戦略とは…
学校で学生にテストを受けさせました。
テストの成績の良かった一人を残してのこりの学生を退学させます(´・ω・)
足りなくなった人数分を適当に新たに入学させましたとさ。 めでたし めでたし(*´ω`)
って感じです(´∀`)ﾉ
つまり、優秀な個体のみをそのまま次世代に受け継がせて
それを何世代も続けていけば、優秀な個体を見つけることができるのでは(-ω-)？って理論です。
この手法では、一番優秀な学生は一番である限り退学することがないため、世代を経ても
得られる結果（一番優秀な学生の能力）が悪くなることは決してありません。
しかし、
この手法は単独で用いられることはほぼありません。
なぜなら、この手法でよい結果を得るためには、
"偶然に"良い個体が生まれてくる（新たに入学させた学生が偶然にも天才である）必要があるためです。
よりよい結果を得るためは、適当に勧誘してきた新入生がその学校で一番優秀な学生よりも優れていなければならないのです。
つまり、良い結果が出るかでないかは"運しだい"なところが大きいのです(´・ω・)
エリート戦略は、後に説明する選択、交叉等と組み合わせることによって、
効果を発揮するということです。たぶん
エリート戦略のみを利用した関数同定実験をしてみたので、
記事更新したらぜひ見てみてくださいな(´∀`)ﾉ
お久しぶりです つよすけでございます(´ω`)ﾉ
今日はわたしが暇な時間をもてあましていろいろ試行錯誤していることについて
紹介しようと思います。
ちなみに詳しい専門知識は何もありませんので、難しいことは何も書いてありません(*´艸`)ww
遺伝的プログラミング（GP）ってご存知でしょうか？
進化的アルゴリズムの方法論…
つまり、問題に対する最適解をプログラム自身に考えてもらう手法の一つです。
「遺伝的」とあることからも推測できるように、生物の進化に似たものをプログラムに組み込みます。
つまり「優秀な存在が生き残る可能性が高い。」と(`・ω・´)!!
そんで、どんな問題に対応できるのさ(-ω-)？
ということですが、
・関数の同定
・アルゴリズムの作成
などなどです(´ω`)ﾉ
関数の同定は、座標点の集合を入力として、それらに見合う関数を導き出すことです。
アルゴリズムの作成とは、ある目的を達成するために最適なアルゴリズムを
プログラム自身に作ってもらうことです。
これらは、株や為替の取引にも応用する研究がされてたりしており、
新たなテクニカル指標の発見などへの応用が研究されているとかいないとか。
（もちろん、すばらしい成果を挙げるような論文は出ていないようですがww）
今は、手始めに関数の同定問題をGPで作成しています(´ω`)ﾉ
それはまた後日お話します(´∀`)ﾉ
ちなみに
GPに似たものに「遺伝的アルゴリズム（GA）」というものもありますが、
遺伝的アルゴリズムを拡張させたものを遺伝的プログラミングだという解釈でだいたい問題ないかと(´∀`)ﾉ
例えば関数の同定問題を例にすると、
座標店の集合から関数を同定するならGP。
座標店の集合が、例えば「y=axである」と言うことが分かっていたとして（あるいは仮定したとして）、
その係数(a)が何であるかを求めるならGA と言った感じでしょうか(´ω`)ﾉ
まぁ、適材適所 最適な手法を用いることが一番なんですな(`・ω・´
では今回はこんなところでおさらばです。
次はちょっと実験でもしてみますか(´ω`)ﾉ
今日はわたしが暇な時間をもてあましていろいろ試行錯誤していることについて
紹介しようと思います。
ちなみに詳しい専門知識は何もありませんので、難しいことは何も書いてありません(*´艸`)ww
遺伝的プログラミング（GP）ってご存知でしょうか？
進化的アルゴリズムの方法論…
つまり、問題に対する最適解をプログラム自身に考えてもらう手法の一つです。
「遺伝的」とあることからも推測できるように、生物の進化に似たものをプログラムに組み込みます。
つまり「優秀な存在が生き残る可能性が高い。」と(`・ω・´)!!
そんで、どんな問題に対応できるのさ(-ω-)？
ということですが、
・関数の同定
・アルゴリズムの作成
などなどです(´ω`)ﾉ
関数の同定は、座標点の集合を入力として、それらに見合う関数を導き出すことです。
アルゴリズムの作成とは、ある目的を達成するために最適なアルゴリズムを
プログラム自身に作ってもらうことです。
これらは、株や為替の取引にも応用する研究がされてたりしており、
新たなテクニカル指標の発見などへの応用が研究されているとかいないとか。
（もちろん、すばらしい成果を挙げるような論文は出ていないようですがww）
今は、手始めに関数の同定問題をGPで作成しています(´ω`)ﾉ
それはまた後日お話します(´∀`)ﾉ
ちなみに
GPに似たものに「遺伝的アルゴリズム（GA）」というものもありますが、
遺伝的アルゴリズムを拡張させたものを遺伝的プログラミングだという解釈でだいたい問題ないかと(´∀`)ﾉ
例えば関数の同定問題を例にすると、
座標店の集合から関数を同定するならGP。
座標店の集合が、例えば「y=axである」と言うことが分かっていたとして（あるいは仮定したとして）、
その係数(a)が何であるかを求めるならGA と言った感じでしょうか(´ω`)ﾉ
まぁ、適材適所 最適な手法を用いることが一番なんですな(`・ω・´
では今回はこんなところでおさらばです。
次はちょっと実験でもしてみますか(´ω`)ﾉ