87、基于TWEANN的外汇交易代理进化与性能评估

基于TWEANN的外汇交易代理进化与性能评估

1. 系统启动模式与泛化测试设置

Exoself系统有不同的启动方式，使用 exoself:start/1 或 exoself:start/2 启动时，默认操作模式（OpMode）为标准模式（standard），在此模式下系统会进行调优。而使用 exoself:start/3 启动时，可以直接指定操作模式。若指定为 gentest 模式，在完成基因型到表型的准备和映射后，系统会进入 loop(S,gentest) 子句，等待适应度分数，然后将该分数转发给种群监控器并终止。这使得系统可以在标准模式或泛化测试模式（gentest）下启动，在泛化测试模式中，系统会每隔X次评估进行一次泛化测试。

为了构建泛化测试适应度分数的图表，需要对基准测试模块进行修改，特别是 prepare_Graphs/2 函数。完成这些简单修改后，编译修改后的模块，即可进行基准测试。

2. 实验设置

我们将TWEANN系统应用于外汇模拟器，以测试进化后的代理的泛化能力。目标是对使用价格列表输入的神经编码代理和使用价格图表输入的能够提取图表中几何图案的底物编码代理进行基准测试。

• 评估规则 ：一个神经网络（NN）的单次评估在以下两种情况完成时计数：一是基于NN的代理遍历完所有800个训练数据点；二是其余额降至100美元以下。NN的适应度是评估结束时的净资产。