蚁群算法只是搜索算法而已，跟神经网络完全不是一会事，怎么能说谁比谁好呢？ 什么是进化？神经网络不断的训练自己算不算进化？某个模型不断根据市场更新自己的参数算不算进化？事实上任何方法都可以通过不断调整自己的参数来实现进化。 唯一不可进化的是方法本身。 不过偶现在也迷失在一堆武器中，暂时没有感兴趣想实验下的思路。 我现在就是觉得，每个武器都有闪光点，都有其出众的地方，但总觉得没有一个是完全靠谱的～
我考虑过利用语音识别的思路。语音识别能够顺利进行的前提，是发现了倒谱这种相对稳定的，能够反应音素的模式。随后再加上HMM这种用于发现序列中，状态转移概率的方法。从而形成了较为完美的语音模型。 市场呢？发现一个相对稳定的模式都是很困难的。
我看过一篇分析，讲的一种基于对数坐标的方法。 基于的假设是，如果市场持续有效，那么复利就会产生作用，从而价格的变化对数化之后应该是线性回归的。如果市场的价格变化不符合这个趋势，那么说明市场已经转向了。 但是这个方法，个人认为还是没啥用，反应太慢了～
交易策略都能自动生成，我们还玩什么？ http://www.hylt.net/vb/showthread.php?t=26316 看来生成交易策略已经被至少部分地实现了。 神经网络似乎是 训练－识别 这个思路，也许对模式识别是非常有用， 但是不能直接拿来做交易吧。 用进化的思路对交易策略进行遗传－变异－选择应该更靠谱。 用基因编码程序现在通过Gene Expression Programming似乎也能够实现了。 策略不应该建构于已有的东西上，最好是直接从010101或者与非门开始， 这样才能保证最大的自由度（不过能不能产生成品就不好说了……）。 但是最终产生的策略……本质上和一个基金经理没有区别，“过往业绩不能代表将来业绩”。 也许我们这个世界就是上帝的计算机呢……我们都只不过是“策略”……
自动化paper生成都有，比如这个，你可以玩玩～ http://pdos.csail.mit.edu/scigen/ 自动生成没啥神秘的，meta programming而已。本质上还有一固定的，一成不变的东西。只不过你在lower level难以察觉而已。