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Cryptocurrencies are characterized by high volatility, both in the short and long term. Experienced traders exploit this to make profits from price fluctuations by swing trading. However, this requires closely observing and analyzing the prices and trading positions at the right time. Only a few specialists, who spend time focusing on this, or optimized trading bots are able to actually make continuously profits. The autradix protocol is a selfoptimizing and self-learning parametric trading algorithm that analyzes price actions in real-time and adaptively optimizes the algorithm’s parameters to realize the user’s investment objective. Embedded in an adaptive genetic algorithm, possible parameterizations are simulated and the optimal for the investigated trading pairs are calculated. The generic trading protocol API enables coupling with various crypto exchanges and decentralized protocols. A smart contract based decentralized, trustless, and tokenized fund, controlled by a DAO, enables users to invest, operate trading agents, and to participate in the profits generated according to their share.
Im Entwicklungsprozess komplexer, technischer Systeme spielen Simulationsmethoden, denen parametrische Modelle zugrunde liegen, eine wichtige Rolle. Diese Modelle bilden physikalische oder technische Eigenschaften von Bauteilen oder ganzen Funktionssystemen ab und ermöglichen deren Simulation und virtuelle Entwicklung. Durch den Einsatz geeigneter mathematischer Optimierungsmethoden ist es möglich, das Potential dieser Systeme besser auszuschöpfen und wichtige Teile dieses Prozesses zu automatisieren. Die Kombination verschiedener Verfahren ist einer der erfolgversprechendsten Trends in der Optimierung. Dabei spielt insbesondere die Hybridisierung naturinspirierter, heuristischer Verfahren eine wichtige Rolle. Mit hybriden Optimierungsstrategien wird beispielsweise das Ziel verfolgt, die guten Eigenschaften verschiedener Verfahren zu vereinen, vorhandene Informationen besser auszunutzen oder Verfahrensparameter der Optimierungsverfahren adaptiv im Verlauf einer Optimierung geeignet anzupassen. Im Rahmen dieser Arbeit werden verschiedene hybride Strategien untersucht und bewertet. Als Ergebnis wird das neue hybride Optimierungsverfahren AHMOS (Adaptive Hybride Multicriterion Optimization Strategy) konstruiert.