无限量地生产稳健的量化交易策略

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1、无限虽地生产稳健的量化交易策略:TradingSystemLab(TSL)于1985年创立的美国《期货真和》FuturesTruth杂志,旨在服务全球股票及商站期货交易者,而其根本任务是为读者验证系统交易策略的实盘效果。分布在全球各地的交易系统开发商,将开发出的策略提交至《期货真相》编辑部,以验证实盘交易成绩。编辑部根据交易成绩进行排名,并定期公布排名榜单。在过去的多年里,以TSL-[XXX]命名的交易系统独占鳌头。更加令人惊讶的是,TSL系列交易策略是同一家公司应用同一款量化交易策略设计系统软件设计而成。TSL的人部分客户,都是通

2、过《期货真相》的排名榜单而认识、了解TSL,继而购置价值不菲的TSL产品作为交易生涯中不可或缺的寻优稳健交易策略工具!什么是TSL?TradingSystemLab(TSL)是-傢位于美国矽谷的高新科技公司,同吋也是该公司设计和牛•产的一款与公司同名的金融虽化交易策略设计系统软件。TSL的与众不同Z处在于它被用作优寻的底层算法引繁一一AIM-GP(遗传基因程序二元机器代码白动归纳合成算法AutomaticInductionofMachineCodewithGeneticProgramming)o遗传基因程序(GeneticProgr

3、amming,GP)是演化算法(EvolutionAlgorithm)的其中一种。研究者们,例如瑞典科学家彼特•诺丁(PeterNordin)博士和美国科学家约翰・R•科赞(JohnR.Koza)博士等人工智能学者,在90年代初便开始积极地开发这种算法的理论和应用。在短短儿年Z间,多达数百篇计算机学术论文应运而生(1992-98年,200多位学者发表超过800篇相关GP的论文),都是围绕着遗传基因程序这个题目來做的研究,可见科学家们对它寄予厚望。沃尔夫冈•班茨哈夫(WolfgangBanzhaf)博士在2013年发表的论文《遗传基因

4、程序与口然发生现彖》(GeneticProgrammingandEmergence)屮更指出,天地力物之屮的的

5、'

6、然发生现象(Emergence)在遗传基因程序这种算法本质中客观存在。对很多略懂老子或达尔文的读者來说,这个论证可能使人振奋,因为计算机不再是一般人心F1屮生硬的软件指令和冷冰冰的硬件在运行一些索然无味的重复性操作!中华文化遗产中老了的道法自然可谓自然发生论(Emergentism)的鼻祖。遗传基因程序更是引用了达尔文理论屮的归纳法,通过一群电脑程序不断的进化演变做机器学习(MachineLearning,ML),帮助

7、预定义的问题寻优解。更浅口地说,遗传基因程序有能力好像天地万物一样,自然地(自动化地)生成懂得解决问题的计算机程序。二元机器代码自动归纳合成(AutomaticInductionofMachineCode,AIM)指的是遗传基因程序算法在计算机最底层,将指令符用二元机器码存储,直接在中央处理器中进行操作,免除了一般程序都需要的程序编译器或复杂的存储记忆体操作,极大地增进了运算速度。事实上,在过去的儿十年里,尽管科技口新月异,计算机硬件速度提升迅猛,但是人们要利用计算机来挖掘数据,寻觅稳健交易策略,仍依然需要耗费儿月,有时甚至是儿年才

8、有机会修成正果。(#)有鉴于此,TSL公司创始人迈克•班纳(MikeBarna)决定纟R建团队,帮助用户缩短策略开发时间,通过尖端的AIM-GP寻优算法技术,大大缩短优寻策略运算周期,最快短至数分钟内完成策略开发!公司创始人兼CEO简介迈克•班纳(MikeBarna),美国亚利桑那州立大学数学系本科毕业,斯坦福大学航空航天工程硕士,曾任国防火箭冲压发动机和导弹制导系统工程师及星球人战的研究与发展管理工程师,也是著名交易系统—BigBlue*和R-Mesa**的设计者。Mike作为商品期货交易顾问在9()年代加入的美国全国期货协会,于

9、1997年开始开发口己的交易系统,并创办AaronAssetManagement,LLC来运行该系统。也曾任TradingandSystemswithRegencyStocksandCommoditiesFund,L.P.副总裁。在1993年创立了如今的TradingSystemLab,1998年开始管理资金,拥有将近40年的建模经验。TSL用户怎样牛成一个交易策略呢?TSL用户只需要操作儿个简单的步骤就可以建立出一套冇利可图的稳健交易系统。1.导入原始数据:无需用户设置,TSL可以导入多种不同排版模式的原始数据,例如CSI(Com

10、moditySystemsInc),MetaStock,A1Q,TradeStation,Multicharts(MC),FreeInternetdata,ASCII,TXT,CSV,CompuTrac,DowJones,Future

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