[PYTHON] Trading automatique FX avec algorithme génétique Partie 2 Mise en œuvre d'une IA de trading en évolution

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Système de trading automatique FX réalisé avec python et algorithme génétique Partie 1

Choses à faire cette fois

Dans Partie 1 de la dernière fois, j'ai écrit l'IA de base et tout le mécanisme, donc cette fois j'ai défini une IA d'achat et de vente compliquée et en fait un algorithme génétique Je vais évoluer avec.

Définir des achats et des ventes complexes d'IA

■ Spécifications Le prix du marché actuel est divisé en modèles en fonction du taux actuel, du taux moyen sur 4 heures, du taux moyen sur 24 heures, des prix les plus élevés et les plus bas des 25 derniers jours ouvrés et du nombre de jours depuis les prix les plus élevés et les plus bas des 25 derniers jours ouvrés. Passez une commande appropriée à partir de 10 ans de données de négociation (la valeur appropriée est calculée par un algorithme génétique et obtenue à partir de données passées).

■ Exemple d'opération Monnaie: Dollar Yen Heure actuelle: 1 octobre 2015 10:00:00 Taux actuel: 120,00 yens Tarif moyen sur 4 heures: 119,80 yens Tarif moyen sur 24 heures: 119,40 yens Prix le plus élevé des 25 derniers jours ouvrés: 121,75 yens Prix le plus bas au cours des 25 derniers jours ouvrés: 117,25 yens Jours écoulés depuis le prix le plus élevé des 25 derniers jours ouvrés: 2 jours Jours écoulés à partir du prix le plus bas des 25 derniers jours ouvrés: 8 jours Détails de la commande: 120 yens pour 100 unités ACHETER, prise de bénéfices 120,60 yens, réduction des pertes 119,75 yens

genetic.py


# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import datetime
from enum import Enum

def order(ai_order):
    _base = "OrderDone:{}, Limit:{}, Stop-Limit:{}"
    print _base.format(ai_order.order_type,
                       ai_order.limit,
                       ai_order.stop_limit)


class OrderType(Enum):
    Buy = 1
    Wait = 0
    Sell = -1


class Rate(object):
    start_at = datetime.datetime(2015, 10, 1, 10, 0, 0)
    bid = float(120.00)  #Taux actuel
    h4 = float(119.80)  #Tarif moyen des 4 dernières heures
    h24 = float(119.40)  #Tarif moyen des dernières 24 heures
    low_25d = float(117.25)  #Prix le plus bas des 25 derniers jours ouvrés
    high_25d = float(121.75)  #Prix le plus élevé des 25 derniers jours ouvrés
    low_25d_passed_day = 8  #Combien de jours se sont écoulés depuis le prix le plus bas des 25 derniers jours ouvrés
    high_25d_passed_day = 2  #Combien de jours se sont écoulés depuis le prix le plus élevé des 25 derniers jours ouvrés
    base_tick = float(0.01)  #Unité de trading minimum par tick

    @classmethod
    def get(cls, currency=None, start_at=None):
        return Rate()

    def get_rate(self, tick, is_add):
        if is_add:
            return self.bid + float(tick * self.base_tick)
        else:
            return self.bid - float(tick * self.base_tick)


class AIOrder(object):
    def __init__(self, order_type, limit, stop_limit):
        self.order_type = order_type
        self.limit = limit
        self.stop_limit = stop_limit


class MarketKeyMixin(object):
    def get_key_h24(self):
        """
Renvoie une clé qui représente la différence entre le taux actuel et la moyenne des dernières 24 heures
Exemple) H24:5
        :rtype: str
        """
        point = (self.rate.bid - self.rate.h24) / self.rate.base_tick
        return 'H24:{}'.format(int(point / self.standard_tick))

    def get_key_h4(self):
        """
Renvoie la clé qui représente la différence entre le taux actuel et la moyenne des 4 dernières heures
Exemple) H4:0
        :rtype: str
        """
        point = (self.rate.bid - self.rate.h4) / self.rate.base_tick
        return 'H4:{}'.format(int(point / self.standard_tick))

    def get_key_low_25d(self):
        """
Renvoie la clé qui représente l'écart entre le tarif actuel et le prix le plus bas au cours des 25 derniers jours ouvrés
Exemple) LOW:3
        :rtype: str
        """
        point = (self.rate.bid - self.rate.low_25d) / self.rate.base_tick
        return 'LOW:{}'.format(int(point / self.standard_tick))

    def get_key_high_25d(self):
        """
Renvoie la clé qui représente l'écart entre le taux actuel et le prix le plus élevé au cours des 25 derniers jours ouvrables
Exemple) HIGH:2
        :rtype: str
        """
        point = (self.rate.bid - self.rate.high_25d) / self.rate.base_tick
        return 'HIGH:{}'.format(int(point / self.standard_tick))

    def get_key_low_passed_day(self):
        """
Combien de jours se sont écoulés depuis le prix le plus bas des 25 derniers jours ouvrés
Exemple) LOW_PASSED_DAY:10
        :rtype: str
        """
        return 'LOW_PASSED_DAY:{}'.format(self.rate.low_25d_passed_day)

    def get_key_high_passed_day(self):
        """
Combien de jours se sont écoulés depuis le prix le plus élevé des 25 derniers jours ouvrés
Exemple) HIGH_PASSED_DAY:1
        :rtype: str
        """
        return 'HIGH_PASSED_DAY:{}'.format(self.rate.high_25d_passed_day)


class AIParamValue(object):
    """
Classe qui définit les données d'opération AI
    """
    def __init__(self, value, _min, _max):
        self.value = value
        self._min = _min
        self._max = _max

    def __repr__(self):
        return "VALUE:{},MIN:{},MAX:{}".format(self.value,
                                               self._min,
                                               self._max)

    def mutation(self):
        """
mutation
        """
        self.value = random.randint(self._min, self._max)
        return self


class AIParamOrder(object):
    """
Classe qui définit l'opération au moment de la commande dans les données d'opération de AI
    """
    def __init__(self, order_type, limit, stop_limit, _min, _max):
        self.order_type = order_type
        self.limit = limit
        self.stop_limit = stop_limit
        self._min = _min
        self._max = _max

    def __repr__(self):
        _base = "ORDER-TYPE:{},LIMIT:{},STOP-LIMIT:{},MIN:{},MAX:{}"
        return _base.format(self.order_type,
                            self.limit,
                            self.stop_limit,
                            self._min,
                            self._max)

    def mutation(self):
        """
mutation
        """
        self.order_type = random.choice(list(OrderType))
        self.limit = random.randint(self._min, self._max)
        self.stop_limit = random.randint(self._min, self._max)
        return self


class AI(MarketKeyMixin):
    DEFAULT_STANDARD_TICK = 30
    DEFAULT_MIN = 15
    DEFAULT_MAX = 120
    #Enregistrer les données de fonctionnement de l'IA
    param = {
        'DEFAULT_STANDARD_TICK': AIParamValue(DEFAULT_STANDARD_TICK, DEFAULT_MIN, DEFAULT_MAX)
    }

    def __init__(self, rate):
        self.rate = rate

    def order(self):
        """
Commande.
        """
        order(self._get_order())

    def get_key(self):
        """
Analyser et classer le taux et générer la clé appropriée

        # sample
        'H24:5,H4:0,LOW:4,LOW_PASSED_DAY:3,HIGH:3,HIGH_PASSED_DAY:6'
        """
        _base = [self.get_key_h24(),
                 self.get_key_h4(),
                 self.get_key_low_25d(),
                 self.get_key_high_25d(),
                 self.get_key_low_passed_day(),
                 self.get_key_high_passed_day()]
        return ",".join(_base)

    def _get_order(self):
        """
Classe d'ordre de retour
        rtype: AIOrder
        """
        #Analyser le taux
        key = self.get_key()
        _o = self.param.get(key, None)
        if _o is None:
            #Générer et enregistrer aléatoirement lorsque les données de commande AI n'existent pas
            _o = self._get_random_order()
            self.param[key] = _o

        #Génération des données de commande
        limit_rate = self.rate.get_rate(_o.limit, True)
        stop_limit_rate = self.rate.get_rate(_o.stop_limit, False)
        return AIOrder(_o.order_type, limit_rate, stop_limit_rate)

    def _get_random_order(self):
        """
Générer de manière aléatoire les données initiales lorsque les données de commande AI n'existent pas
        """
        return AIParamOrder(random.choice(list(OrderType)),
                            0,
                            0,
                            self.DEFAULT_MIN,
                            self.DEFAULT_MAX).mutation()

    def _get_order_type(self):
        if self.rate.bid > self.rate.h24:
            return OrderType.Buy
        if self.rate.h24 > self.rate.bid:
            return OrderType.Sell
        return OrderType.Wait

    @property
    def standard_tick(self):
        return self.param.get('DEFAULT_STANDARD_TICK').value


#Obtenir le taux
rate = Rate.get(currency='USDJPY', start_at=datetime.datetime.now())

#Génération IA
ai = AI(rate)

#Commande
ai.order()

print ai.param

>>python genetic.py
>>OrderDone:OrderType.Sell, Limit:122.37, Stop-Limit:117.22
>>{'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:10,MAX:400, 'H24:1,H4:0,LOW:9,HIGH:-5,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:237,STOP-LIMIT:278,MIN:10,MAX:400}

Il y a deux points dans ce programme.

  1. L'intelligence artificielle ne met en œuvre le prix du marché actuel qu'en modélisant
  2. Si l'IA elle-même ne dispose pas de données de trading, la fonction _get_random_order définit le comportement au hasard par elle-même.

Si vous supprimez ces deux points, vous serez en mesure d'écrire facilement et magnifiquement la logique auto-évolutive par l'algorithme génétique dans la section suivante.

Backtesting des 10 dernières années avec l'IA de trading créée

Étant donné que l'achat et la vente d'IA sont terminés, nous effectuerons un back-test avec les données des 10 dernières années. Puisque l'IA de première génération est une recherche aléatoire, une triste IA qui cause une perte de 1 million de yens par an principalement pour les commissions est née dans des transactions en unités de 10000 dollars.

genetic.py


print ai.param

{
'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Wait,LIMIT:66,STOP-LIMIT:71,MIN:15,MAX:120, 
'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:29,STOP-LIMIT:23,MIN:15,MAX:120, 
'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:86,STOP-LIMIT:35,MIN:15,MAX:120, 
'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:98,STOP-LIMIT:76,MIN:15,MAX:120, 
'H24:-3,H4:0,LOW:12,HIGH:-2,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:78,STOP-LIMIT:64,MIN:15,MAX:120, 
'H24:0,H4:0,LOW:9,HIGH:-5,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:92,STOP-LIMIT:62,MIN:15,MAX:120, 
'H24:-3,H4:0,LOW:5,HIGH:-9,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:82,STOP-LIMIT:115,MIN:15,MAX:120, 
'H24:0,H4:-3,LOW:0,HIGH:-15,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:108,STOP-LIMIT:109,MIN:15,MAX:120, 
'H24:3,H4:-3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:100,STOP-LIMIT:42,MIN:15,MAX:120, 
'H24:-3,H4:0,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:63,STOP-LIMIT:72,MIN:15,MAX:120, 
'H24:3,H4:0,LOW:9,HIGH:-5,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Wait,LIMIT:64,STOP-LIMIT:89,MIN:15,MAX:120, 
'H24:0,H4:0,LOW:5,HIGH:-9,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:94,STOP-LIMIT:16,MIN:15,MAX:120, 
'H24:3,H4:-3,LOW:5,HIGH:-9,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Wait,LIMIT:50,STOP-LIMIT:117,MIN:15,MAX:120, 
'H24:0,H4:3,LOW:9,HIGH:-5,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:112,STOP-LIMIT:24,MIN:15,MAX:120, 
'H24:3,H4:0,LOW:-10,HIGH:-25,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:74,STOP-LIMIT:50,MIN:15,MAX:120, 
'H24:3,H4:3,LOW:-10,HIGH:-25,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:20,STOP-LIMIT:111,MIN:15,MAX:120, 
...
}

Le contenu de l'IA est composé de métadonnées difficiles à gérer pour les humains. Nous allons faire évoluer cette IA avec un algorithme génétique.

Générez une IA de nouvelle génération avec des algorithmes génétiques

■ Qu'est-ce qu'un algorithme génétique? L'algorithme génétique transite approximativement dans le flux suivant. Dans cette section, nous allons générer la prochaine génération en croisant 3.

  1. Génération initiale de la population
  2. Évaluation
  3. Génération de la prochaine génération par croisement
  4. Faites une boucle en 2-3 pour répéter les générations.

■ Génération de la prochaine génération en croisant Différentes méthodes ont été proposées pour le crossover, mais j'ai choisi la méthode qui est relativement connue et qui présente une bonne efficacité de calcul.

■ Spécifications pour les croisements et la nouvelle génération

  1. N'utilisez pas d'éliteisme (une méthode de sélection qui laisse toujours les meilleurs individus de cette génération pour la prochaine génération)
  2. Les parents choisissent par la méthode de sélection de la roulette
  3. Croiser deux parents pour produire deux enfants
  4. Appliquer un algorithme de croisement à deux points pour le croisement
  5. Il y a 1% de chances que des mutations se produisent lorsque chaque gène croise
  6. Lorsque chaque gène se croise, il y a 85% de chances qu'un croisement en deux points se produise.
  7. Il y a 14% de chances que rien ne se passe lorsque chaque gène croise
  8. Assurez-vous d'avoir 20 nouvelle génération

■ À propos de la méthode de sélection de la roulette Exemple) AI-1 réalise un bénéfice de 1 million de yens AI-2 réalise un bénéfice de 500000 yens AI-3 réalise un bénéfice de 100 000 yens Quand

La probabilité que AI-1 soit sélectionné comme parent est de 100 / (100 + 50 + 10) = 62,5% La probabilité que AI-2 soit sélectionné comme parent est de 50 / (100 + 50 + 10) = 31,25% La probabilité que AI-3 soit sélectionné comme parent est de 10 / (100 + 50 + 10) = 6,55%

■ À propos de l'algorithme de croisement à deux points Je l'ai implémenté en me référant à Introduction aux algorithmes génétiques.

スクリーンショット 2015-10-02 14.47.51.png

■ Soyez prudent! Les méthodes de sélection des parents, de croisement et de mutation ont un impact significatif sur les performances des algorithmes génétiques. Veuillez choisir la méthode avec le plus grand soin.

genetic_mixin.py


# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import datetime
from enum import Enum


def mutation(_min, _max):
    """
mutation
    :param _min: int
    :param _max: int
    """
    return random.randint(_min, _max)


def cross_2point(a, b, _min, _max):
    """
Traversée en deux points
    :param a: int
    :param b: int
    """
    a = format(a, 'b')
    b = format(b, 'b')
    max_length = max([len(a), len(b)])
    if len(a) < max_length:
        a = '0' * (max_length - len(a)) + a
    if len(b) < max_length:
        b = '0' * (max_length - len(b)) + b
    point1 = random.randint(1, max_length)
    point2 = random.randint(1, max_length)
    point_max = max(point1, point2)
    point_min = min(point1, point2)
    _a = a[:point_min] + b[point_min:point_max] + a[point_max:]
    _b = b[:point_min] + a[point_min:point_max] + b[point_max:]
    _a_point = int(_a, 2)
    _b_point = int(_b, 2)

    #Si elle est inférieure à la valeur minimale ou supérieure à la valeur maximale, elle est arrondie à chaque valeur.
    def adjust(value, _min, _max):
        if value > _max:
            return _max
        if value < _min:
            return _min
        return value

    _a_point = adjust(_a_point, _min, _max)
    _b_point = adjust(_b_point, _min, _max)

    return _a_point, _b_point


def roulette_selection(ai_group):
    """
Algorithme génétique
Méthode de sélection de la roulette Sélectionnez le score comme poids
    :param ai_group: list of AI
    :rtype : AI
    """
    #Utilisez la valeur de correction lorsque le score est négatif
    correct_value = min([ai.score(0) for ai in ai_group])
    if correct_value > 0:
        correct_value = 0

    #Calculer par la méthode de sélection de la roulette
    total = sum([ai.score(correct_value) for ai in ai_group])
    r = random.randint(0, total)
    _total = 0
    for ai in ai_group:
        _total += ai.score(correct_value)
        if r <= _total:
            return ai
    raise ValueError


class OrderType(Enum):
    Buy = 1
    Wait = 0
    Sell = -1

    @classmethod
    def cross_2point(cls, a, b):
        """
Traverser
        :param a: OrderType
        :param b: OrderType
        """
        value_a, value_b = cross_2point(a.value + 1, b.value + 1, 0, 2)
        a_value = cls(value_a - 1)
        b_value = cls(value_b - 1)
        return a_value, b_value


class AIParamValue(object):
    """
Classe qui définit les données d'opération AI
    """
    def __init__(self, value, _min, _max):
        self.value = value
        self._min = _min
        self._max = _max

    def __repr__(self):
        return "VALUE:{},MIN:{},MAX:{}".format(self.value,
                                               self._min,
                                               self._max)

    def cross_2point(self, b):
        """
Traversée en deux points
        """
        a = self
        value_a, value_b = cross_2point(a.value, b.value, a._min, a._max)
        a.value = value_a
        b.value = value_b
        return a, b

    def mutation(self):
        """
mutation
        """
        self.value = random.randint(self._min, self._max)
        return self


class AIParamOrder(object):
    """
Classe qui définit l'opération au moment de la commande dans les données d'opération de AI
    """
    def __init__(self, order_type, limit, stop_limit, _min, _max):
        self.order_type = order_type
        self.limit = limit
        self.stop_limit = stop_limit
        self._min = _min
        self._max = _max

    def __repr__(self):
        _base = "ORDER-TYPE:{},LIMIT:{},STOP-LIMIT:{},MIN:{},MAX:{}"
        return _base.format(self.order_type,
                            self.limit,
                            self.stop_limit,
                            self._min,
                            self._max)

    def cross_2point(self, b):
        """
Traversée en deux points
        """
        a = self
        # order_Type croisé
        order_type_a, order_type_b = OrderType.cross_2point(a.order_type, b.order_type)
        a.order_type = order_type_a
        b.order_type = order_type_b

        #Limite croisée
        limit_a, limit_b = cross_2point(a.limit, b.limit, a._min, a._max)
        a.limit = limit_a
        b.limit = limit_b

        # stop_Limite croisée
        stop_limit_a, stop_limit_b = cross_2point(a.stop_limit, b.stop_limit, a._min, a._max)
        a.stop_limit = stop_limit_a
        b.stop_limit = stop_limit_b

        return a, b

    def mutation(self):
        """
mutation
        """
        self.order_type = random.choice(list(OrderType))
        self.limit = random.randint(self._min, self._max)
        self.stop_limit = random.randint(self._min, self._max)
        return self


class GeneticMixin(object):
    @classmethod
    def cross_over(cls, size, ai_group):
        """
Algorithme génétique
Mélange croisé
        """
        #la taille doit être uniforme
        if size % 2 != 0:
            raise AssertionError

        #Élitisme(Quitter le top 3)
        # elite_group = sorted(ai_group, key=lambda x: x.score(0), reverse=True)[:3]
        # elite_group = copy.deepcopy(elite_group)
        # elite_group = [ai.incr_generation() for ai in elite_group]

        #Sélectionnez les parents par la méthode de sélection de la roulette et croisez
        next_ai_group = []
        while len(next_ai_group) != size:
            next_ai_group += cls._cross(roulette_selection(ai_group),
                                        roulette_selection(ai_group))
        return next_ai_group

    @classmethod
    def _cross(cls, ai_a, ai_b):
        """
Croiser deux parents et engendrer deux enfants
        :param ai_a: AI
        :param ai_b: AI
        :return: list of AI
        """
        #Génération incrémentale
        generation = ai_a.generation + 1
        child_a_param = {}
        child_b_param = {}
        for key in ai_a.param:
            _value_a = ai_a.param.get(key)
            _value_b = ai_b.param.get(key)
            #Croisement par gène
            _a, _b = cls._cross_value(_value_a, _value_b)
            child_a_param[key] = _a
            child_b_param[key] = _b

        #Générer un enfant
        child_a = cls.create_child(child_a_param, generation)
        child_b = cls.create_child(child_b_param, generation)
        return [child_a, child_b]

    @classmethod
    def create_child(cls, param, generation):
        """
Générez la prochaine génération
        :param param: dict
        :param generation: int
        :rtype: cls
        """
        ai = cls()
        ai.param = param
        ai.generation = generation
        return ai

    @classmethod
    def _cross_value(cls, value_a, value_b):
        """
Gènes croisés
        :param value_a: AIParamValue or AIParamOrder
        :param value_b: AIParamValue or AIParamOrder
        :return: int or list
        """
        if random.randint(1, 100) == 1:
            #mutation
            return value_a.mutation(), value_a.mutation()
        elif random.randint(1, 100) <= 85:
            #Traversée en deux points
            return value_a.cross_2point(value_b)
        else:
            #ne fais rien
            return value_a, value_b


class AI(GeneticMixin):
    DEFAULT_STANDARD_TICK = 30
    DEFAULT_MIN = 15
    DEFAULT_MAX = 120
    param = {}
    generation = 0  #génération

    def __repr__(self):
        return "Non.{}Génération AI PARAM:{}".format(self.generation, str(self.param))

    def score(self, correct_value):
        """
Renvoie le score du résultat du test arrière
Avantages tout au long de la période

        :param correct_value: float
        :rtype : int
        """
        return self.profit - correct_value

    def get_random_order(self):
        """
Générer de manière aléatoire les données initiales lorsque les données de commande AI n'existent pas
        """
        return AIParamOrder(random.choice(list(OrderType)),
                            0,
                            0,
                            self.DEFAULT_MIN,
                            self.DEFAULT_MAX).mutation()


def gen_random_ai_parame():
    param = {
        'DEFAULT_STANDARD_TICK': AIParamValue(AI.DEFAULT_STANDARD_TICK, AI.DEFAULT_MIN, AI.DEFAULT_MAX),
        'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': AI().get_random_order(),
        'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': AI().get_random_order(),
        'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': AI().get_random_order(),
        'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': AI().get_random_order(),
    }
    return param

#Tester les données initiales
print '~~~~~~~~~~~~~TEST DATA~~~~~~~~~~~~~'
ai1 = AI.create_child(gen_random_ai_parame(), 1)
ai1.profit = 100 * 10000
print ai1

ai2 = AI.create_child(gen_random_ai_parame(), 1)
ai2.profit = 50 * 10000
print ai2

ai3 = AI.create_child(gen_random_ai_parame(), 1)
ai3.profit = -100 * 10000
print ai3

ai4 = AI.create_child(gen_random_ai_parame(), 1)
ai4.profit = -500 * 10000
print ai4

ai_group = [ai1, ai2, ai3, ai4]

#Génération d'IA de nouvelle génération
print '~~~~~~~~~~~~~RESULT~~~~~~~~~~~~~'
ai_group_next_generation = AI.cross_over(20, ai_group)

for ai in ai_group_next_generation:
    print ai


>>python genetic_mixin.py
~~~~~~~~~~~~~TEST DATA~~~~~~~~~~~~~
AI PARAM 1ère génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:32,STOP-LIMIT:120,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:99,STOP-LIMIT:25,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Wait,LIMIT:30,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM 1ère génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:94,STOP-LIMIT:112,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Wait,LIMIT:24,STOP-LIMIT:101,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:66,STOP-LIMIT:79,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:78,STOP-LIMIT:81,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM 1ère génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Wait,LIMIT:94,STOP-LIMIT:35,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:103,STOP-LIMIT:112,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:18,STOP-LIMIT:38,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:20,STOP-LIMIT:89,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM 1ère génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Wait,LIMIT:42,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:46,STOP-LIMIT:76,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:104,STOP-LIMIT:43,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:40,STOP-LIMIT:109,MIN:15,MAX:120}
~~~~~~~~~~~~~RESULT~~~~~~~~~~~~~
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Wait,LIMIT:92,STOP-LIMIT:48,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:111,STOP-LIMIT:113,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:15,STOP-LIMIT:38,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:15,STOP-LIMIT:89,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:94,STOP-LIMIT:99,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:15,STOP-LIMIT:120,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:98,STOP-LIMIT:79,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:86,STOP-LIMIT:81,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:94,STOP-LIMIT:99,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:15,STOP-LIMIT:120,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:98,STOP-LIMIT:79,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:86,STOP-LIMIT:81,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:94,STOP-LIMIT:99,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:15,STOP-LIMIT:120,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:98,STOP-LIMIT:79,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:86,STOP-LIMIT:81,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:94,STOP-LIMIT:99,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:15,STOP-LIMIT:120,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:98,STOP-LIMIT:79,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:86,STOP-LIMIT:81,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:94,STOP-LIMIT:99,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:15,STOP-LIMIT:120,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:98,STOP-LIMIT:79,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:86,STOP-LIMIT:81,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:94,STOP-LIMIT:99,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:15,STOP-LIMIT:120,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:98,STOP-LIMIT:79,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:86,STOP-LIMIT:81,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Wait,LIMIT:92,STOP-LIMIT:48,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:111,STOP-LIMIT:113,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:15,STOP-LIMIT:38,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:15,STOP-LIMIT:89,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:94,STOP-LIMIT:99,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:15,STOP-LIMIT:120,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:98,STOP-LIMIT:79,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:86,STOP-LIMIT:81,MIN:15,MAX:120}
AI PARAM de 2e génération:{'H24:-3,H4:3,LOW:-7,HIGH:-22,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:30,STOP-LIMIT:83,MIN:15,MAX:120, 'H24:3,H4:3,LOW:-4,HIGH:-19,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:55,STOP-LIMIT:96,MIN:15,MAX:120, 'DEFAULT_STANDARD_TICK': VALUE:30,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:3,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Buy,LIMIT:83,STOP-LIMIT:31,MIN:15,MAX:120, 'H24:0,H4:0,LOW:2,HIGH:-12,LOW_PASSED_DAY:8,HIGH_PASSED_DAY:2': ORDER-TYPE:OrderType.Sell,LIMIT:28,STOP-LIMIT:20,MIN:15,MAX:120}

Les résultats se compliquent. Le test sera plus difficile avec vos yeux, alors écrivons correctement le code de test.

Colonne: IA qui fait des bénéfices même si elle est boguée

Et s'il y a un bug dans l'implémentation de la partie achat et vente? Si vous définissez le score de l'algorithme génétique sur les revenus commerciaux, les paramètres seront optimisés afin que vous puissiez acheter et vendre avec des bogues et gagner des bénéfices avec des bogues. En fait, une IA qui fait des bénéfices même s'il y a un bug. Au début, je n'étais pas tout à fait convaincu. Et quand j'ai corrigé le bogue, le résultat du trading a changé, donc je ne pouvais pas arrêter le système de production et j'étais en difficulté.

en conclusion

Dans cet article, nous avons mis en œuvre la définition de l'IA d'achat et de vente complexe et l'évolution des algorithmes génétiques. Mise en place du trading automatique, implémentation des appels API Oanda, stockage de l'IA, enregistrement des résultats de calcul pour chaque génération, etc. Je ne l'ai pas encore écrit, je voudrais donc l'introduire dans la Partie 3.

Partie 3 j'ai écrit

Trading automatique de devises avec l'algorithme génétique Partie 3 Commerce réel avec l'API Oanda

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