88、神经网络在外汇交易中的应用与性能评估

神经网络在外汇交易中的应用与性能评估

1. 系统启动模式与测试准备

1.1 系统启动模式

系统有不同的启动方式，当使用 exoself:start/1 或 exoself:start/2 启动 exoself 时，其操作模式（OpMode）为 standard ，即正常操作模式，会进行调优。而使用 exoself:start/3 时，可以直接指定操作模式。若指定为 gentest ，在完成基因型到表现型的准备和映射后， exoself 会进入 loop(S, gentest) 子句，等待适应度分数，然后将该分数转发给 population_monitor 并终止。

1.2 测试准备

为了能够进行泛化测试并构建相关图表，需要对基准测试模块进行修改，特别是 prepare_Graphs/2 函数，使其将 gentest_fitness 值保存到文件中。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

2.1 实验目标与数据设置

将 TWEANN 系统应用于外汇模拟器，测试进化后的代理的泛化能力。实验使用价格列表输入（PLI）用于神经编码代理，价格图表输入（PCI）用于能够提取图表中几何图案的底物编码代理。

在基准测试中，当