Abstract-I detta dokument, handel regler på aktiemarknaden med hjälp av Genetic Network Programming (GNP) med Sarsa lärande beskrivs. BNP är en evolutionär beräkning, som representerar dess lösningar med hjälp av grafstrukturer och har vissa användbara egenskaper i sig. Det har klargjorts att BNP fungerar bra särskilt i dynamiska miljöer eftersom BNP kan skapa ganska kompakta program och har en implicit minnesfunktion. I detta dokument tillämpas BNI för att skapa en aktiehandelsmodell. Det finns tre viktiga punkter: Den första viktiga punkten är att kombinera BNP med Sarsa Learning som är en av de förstärkande inlärningsalgoritmerna. Evolutionsbaserade metoder utvecklar sina program efter uppgiften utförande eftersom de måste beräkna fitness värden, medan förstärkning lärande kan ändra program under uppgiften utförande, därför programmen kan skapas effektivt. Den andra viktiga punkten är att BNP använder ljusstakediagram och väljer lämpliga tekniska index för att bedöma tidpunkten för köp och försäljning av lager. Den tredje viktiga punkten är att undernoderna används i varje nod för att fastställa lämpliga åtgärder (köp/försäljning) och för att välja lämplig information om aktiepriset beroende på situationen. I simuleringarna tränas handelsmodellen med hjälp av aktiekurserna för 16 varumärken 2001, 2002 och 2003. Sedan testas generaliseringsförmågan med hjälp av aktiekurserna 2004. Av simuleringsresultaten klargörs att handelsreglerna för den föreslagna metoden ger mycket högre vinst än Buy&Hold-metoden och att dess effektivitet har bekräftats.
Dessutom använde REF Genetic Network Programming för att härleda handelsregler från Tokyos aktiemarknad, genom att använda dagliga slutkurser.
Genetic network programming with sarsa learning and its application to creating stock trading rules
{'venue': '2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}