任买科技通过遗传算法建立风控壁垒
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，是基于“适者生存”的高度并行、随机和自适应的优化算法，任买科技在金融科技领域结合云计算的弹性扩展能力及算法并行计算的优势，深度挖掘海量金融数据的价值，例如：量化投资的因子挖掘，风控指标的特征挖掘，深度学习参数优化等应用。
任买科技告诉你什么是遗传算法介绍遗传算法的概念遗传算法是一种进化策略的算法，模拟生物基因遗传。遵循物竞天择，适者生存，劣者淘汰的自然规律进化。达尔文有一句话这么说的：“能够生存下来的往往不是最强大的物种，也不是最聪明的物种，而是最能适应环境的物种。” 简单的说，随着时间的流逝，一代代的繁殖，不管外部的环境如何恶劣，都会通过遗传和变异生存下来，以致适应环境。不适应环境的生物将会被淘汰。遗传算法的原理：遗传算法的基本原理就是模拟上述的繁殖遗传的过程。
提炼出遗传算法的基础组件如下：
种群(Population)生物进化是以群体的形式进行的，人类就是一个种群，种群还可以分为子种群，每个子种群分别进化。
个体(Individual)组成种群的独立单个物种染色体(Chromosome)包含一组基因，个体由多个染色体组成基因(Gene)可用于遗传的因子，并且携带特有的适应能力的信息交叉(Crossover)个体之间交换染色体，交叉繁殖遗传基因，形成新的个体。
复制(reproduction)复制优秀的个体，遗传基因。变异(Mutation)根据一定概率基金突变，增强基因的多样性进化(Evolution)根据优胜劣汰原则，进化优秀个体，淘汰劣类个体。
遗传算法实现的方法
遗传算法实现的步骤大体分为基因编码解码，种群初始化，选择算子、交叉算子、变异算子、适应度函数(评价函数或者目标函数)。
每个步骤的优化都会影响到遗传算法整体的优化结果。
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