以下是 基因演算法 (GA) 中涉及的主要參數及其可調整的範圍與影響解釋。為了更直觀地理解，我將其整理成表格形式：
如何調整參數
1.網格數量與大小 (attr_int, attr_float)：
建議測試：
• 小範圍波動（如穩定市場）：減小 delta（如 0.12），增加 nu, nl（如 1050）。
• 大範圍波動（如高波動市場）：增加 delta（如 520），減少 nu, nl（如 310）。
可能影響：
• 高頻交易：網格細小、數量多，但可能導致更高交易成本。
• 低頻交易：網格大，數量少，可能捕捉不到價格的小幅波動。
2.突變範圍與概率 (mutate, indpb)：
建議測試：
• 增大突變範圍（如 [3, 3, 1] 到 [20, 20, 10]），增加隨機性。
• 減少突變概率（如 0.05），避免過多的隨機性破壞潛在的優解。
3.選擇方法 (select)：
• selRoulette（輪盤選擇）：適合擴展多樣性，但可能過早收斂。
• selBest（精英選擇）：保留最優個體，適合精細優化。
4. 族群大小與代數 (n, ngen)：
• 小規模測試：族群 50100，代數 1020，快速驗證策略。
• 大規模測試：族群 5001000，代數 50100，適合大數據與高精度需求。
示例代碼
假設希望測試更廣的參數範圍：
```
toolbox.register("attr_int", np.random.randint, 5, 50) # 測試更多網格數量
toolbox.register("attr_float", np.random.uniform, 0.1, 10) # 測試更小的網格大小
toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=[5, 5, 1], up=[50, 50, 10], indpb=0.2) # 增大突變範圍
population = toolbox.population(n=500) # 增加族群大小
algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=0.6, mutpb=0.3, ngen=50, stats=None, halloffame=None, verbose=True)
```
總結
• 調整參數時，需根據市場條件和計算資源平衡探索範圍和收斂速度。
• 優先調整網格大小 (delta)、網格數量 (nu, nl)，其次調整突變概率 (indpb) 和演化代數 (ngen)。
• 可以從小規模測試開始，逐步增加族群大小與代數，以觀察不同參數對策略的影響。
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目前程式的核心功能
1. 回測歷史數據：
• 利用基因演算法（GA）優化網格交易策略的參數（如網格大小和數量）。
• 對歷史數據進行回測，計算策略在不同參數下的績效指標（例如利潤因子，PF）。
• 目的是找到最適合歷史數據的策略參數組合。
2. 基因演算法的應用：
• GA 用於探索參數空間，找出對訓練數據最優的網格配置。
• 在驗證集上進一步測試優化後的策略，檢驗其泛化能力。
3. 績效指標：
• 利用回測數據計算 利潤因子 (PF)，作為衡量策略有效性的關鍵指標。
目前程式的限制
1. 沒有價格預測功能：
• 該程式只根據過去的價格波動進行回測，無法預測未來的價格走勢。
• 網格交易策略的本質是基於價格波動設計交易計劃，而非預測未來價格。
2. 對市場條件的依賴：
• 如果未來的市場條件與回測數據有很大差異，策略可能無法盈利。
3. 缺乏機器學習的預測能力：
• 這段程式沒有用到長短期記憶網絡（LSTM）、時間序列模型等機器學習或深度學習技術，這些技術常用於價格預測。