基于遺傳算法的外匯量化交易策略優化研究

張華

北京經濟管理職業學院，北京100102

一、引言及文獻綜述

近年來，隨著金融學理論、數理統計理論的發展和完善，特別是隨著計算機技術、優化算法的發展和創新，依靠信息技術、金融工程建模等手段來實現投資決策的量化交易方式正在影響金融市場，成為全球金融領域關注的一大焦點。目前，量化交易主要應用于基于數量化模型的技術指標交易、算法交易以及金融產品的錯誤定價等方面。其中，基于數量化模型的技術指標交易近年來發展最為迅速，它主要依賴一個混合的數量模型技術指標產生的交易信號來進行買賣。

遺傳算法的出現為構建金融市場量化交易策略提供了新思路。遺傳算法通過種群進化的方式尋找最優解，依靠并行搜索、全局尋優的優勢可以快速計算出大量的優化數據，是一種兼顧計算效率和計算精度的策略優化方法。國內外學者從理論到實踐進行了多種角度的深入探討。Chen等（2008）將遺傳算法和多種技術指標組合應用于股票市場，成功找到了可獲利的交易規則。Jiah-Shing Chen 等（2009）指出遺傳算法可用來解決投資組合策略問題，通過遺傳算法可提高技術交易指標策略的績效。趙建等（2011）將遺傳算法運用在國內期貨市場上，證明遺傳算法可以優化單個和多個量化交易策略的參數。劉偉等 （2015）采用MACD指標和KDJ指標構建量化交易模型，運用滬深300指數的歷史交易數據進行回測檢驗，證實技術指標組合對提升量化交易策略的盈利水平有一定幫助。……