Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Angewandte
Informatik, Note: 1.7, Universität Hamburg, 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 sog. 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.