交易的遗传编程：如何表示染色体

Question

我正在用Python做一个遗传算法，这个算法可以用来进行交易。这个原理很简单，如果你对进化算法有点了解的话：
基因代表交易策略：更具体一点，每个基因都是一个这样的树：

这可以被理解为一个布尔值，意思是：

如果：

• 最近50个股票价格的平均值 小于 当前价格

• 并且 最近6个股票价格的最小值 小于 当前价格，那么结果就是真（True），否则就是假（False）

如果结果是True，就发出买入信号；如果是False，就发出卖出信号。

这是我在Python中表示这样一棵树的一个例子：

class BinaryRule:
def __init__(self, child1, child2):
    self.child1 = child1
    self.child2 = child2


class LessThan(BinaryRule):
    name = '<'

    def eval(self):
        return self.child1.eval() < self.child2.eval()

# Here there is the definition of the other classes

# and then I create the tree
   tree = rules.LessThan(     
                    rules.Max( rules.Float(1) ),                 
                      rules.SMA( rules.Float(15) ),
                      )
   print tree.eval() # True or false

现在的问题是，我想不出好的方法来进行交叉和变异操作。有什么想法吗？

Answer 1

这通常不是遗传算法的标准表示方式，我个人觉得用遗传算法来解决这个问题可能不太合适，但这确实是可以做到的。

假设你只是想处理这组特定的变量，你有一小部分可能的值：

boolean = "and"
comparator = "<"

等等……

这意味着你可以很容易地把这些值表示成一个简单的列表：

chromosome = ["and", "<", ...]

交叉操作就是在某个特定的分割点把两个染色体混合在一起：

def crossover(cr1, cr2):
    split_point = random.randint(1, len(cr1))
    return [cr1[:split_point] + cr2[split_point:]], [cr2[:split_point] + cr1[split_point:]]

变异操作也相对简单，只需随机改变一个数字，切换布尔运算符等等……不过这个我就留给读者自己去练习了。

Answer 2

你的操作符应该能够安全地互换，也就是说，它们应该都能接受相同类型的输入，并返回相同类型的输出（通常是浮点数）。

虽然不是必须的，但使用可微分的操作函数是个好主意（通过神经网络的方式）：也就是说，不要只返回“是”或“否”，而是返回一个“肯定程度”。这样可以提供更细致的反馈，帮助你改进表达方式。同时，给每个操作符设置一个控制值也很有用，这样可以调整它的行为。

变异操作符可以改变操作符的类型或控制值；而交叉操作通常是交换子树。

一种比较标准的二叉树表示方法是用一个列表，比如 [头, 左, 右, 左左, 左右, 右左, 右右, 左左左, ...]。这样做的好处是，给定任何节点的索引，你可以立即计算出它的父节点、左子节点和右子节点的索引；但缺点是，如果你的树结构比较稀疏，这样会浪费很多空间。此外，正确复制子树应该通过递归函数来完成，而不是像 @Slater 上面展示的那样简单地切片和拼接。