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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.

Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 0, Universität Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Wer hat noch nicht vor einer roten Ampel gestanden und sich gefragt, ob sich das ständige Warten nicht verkürzen ließe durch eine günstigere Ampelschaltung? Diese Fragestellung wird in der vorliegenden Arbeit am Beispiel eines Straßenzugmodells aufgegriffen.Mit Hilfe eines Systems zur verteilten simulationsbasierten Optimierung mittels Genetischer Algorithmen werden die Ampelphasen des Modells optimiert.

Diploma Thesis from the year 2007 in the subject Computer Science - Programming, grade: 1.7, University of Hamburg, language: English, abstract: In this thesis Genetic Progrmming is used to create trading systems for the EUR/USD foreign exchange market using intraday data. In addition to the exchange rates several moving averages are used as inputs.The developed evolutionary algorithm extends the framework ECJ. The created trading systems are being evaluated by a fitness function that consists of a trading simulation. Genetic operators have been adapted to support "node weights". By using these on the one hand macromutaion is tried to be reduced on the other hand the interpretability of the created trading systems is tried to be improved.Results of experiments show that created trading systems are apparently successfull in profitably using informations contained within the exchange rates. Profits of the created trading systems are maximized by using the optimal position size. It is shown that if the minimum investment period is met the achieved results are optimal even when taking into account the used risk adjusted performance figure.