基于智能体的遗传算法用于加密货币交易策略优化

加密货币市场因极端波动、非平稳动力学和复杂的 microstructure 模式，给交易策略优化带来巨大挑战，传统参数优化方法在实际中往往难以奏效。我们提出 Crypto Genetic Algorithm Agent (CGA-Agent)，一种前沿的混合框架，融合遗传算法与智能多主体协调机制，用于动态金融环境中自适应交易策略参数优化。该框架独特地整合了实时市场 microstructure 智能和自适应策略绩效反馈，通过智能机制动态引导演化过程，超越了静态优化方法的局限性。广泛的实证评估覆盖三种加密货币，显示在总收益和风险调整指标方面均实现系统且统计显著的性能提升。