Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Angewandte
Informatik, Note: 1,7, Universität Hamburg (Department Informatik),
Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit wird die Genetische
Programmierung angewendet, um Handelssysteme für den
EUR/USD-Währungsmarkt auf Basis von Intraday Kursdaten zu entwickeln.
Neben den Kursdaten werden verschiedene gleitende Durchschnitte der
Kursdaten als Eingabe verwendet. Der entwickelte Evolutionäre
Algorithmus baut auf dem Framework ECJ auf. Die erzeugten Handelssysteme
werden durch eine Handelssimulation im Rahmen der Fitnessfunktion
bewertet. Die Genetischen Operatoren sind angepasst worden, um
sogenannte Knotengewichte zu unterstützen. Durch die Knotengewichte soll
einerseits die Makromutation eingedämmt, andererseits die
Interpretierbarkeit der erzeugten Handelssysteme verbessert werden. Die
erzielten Resultate der Experimente zeigen, dass die erzeugten
Handelssysteme offenbar erfolgreich in der Lage sind, in den Kursdaten
enthaltene Informationen gewinnbringend zu nutzen. Durch die Bestimmung
der optimalen Positionsgröße werden die mit den erzeugten
Handelssystemen erzielten Gewinne optimiert. Bei Einhaltung der
Mindestanlagedauer sind die so erzielten Ergebnisse auch hinsichtlich
der verwendeten risikoadjustierten Kennzahl optimal.