Genetic engineering dalam konteks trading atau investasi mengacu pada pendekatan yang menggunakan algoritma dan teknik komputasi untuk mengembangkan strategi perdagangan yang otomatis. Ide di balik genetic engineering adalah untuk menciptakan sistem perdagangan yang dapat beradaptasi dan berevolusi seperti cara gen dalam organisme hidup melalui iterasi dan optimasi.
Proses genetic engineering dalam trading dimulai dengan menciptakan populasi awal dari strategi perdagangan yang berbeda-beda. Setiap strategi perdagangan direpresentasikan sebagai kromosom dalam algoritma genetika, dengan setiap gen yang mewakili aturan atau parameter tertentu seperti entri dan keluaran posisi, indikator teknis, atau aturan manajemen risiko.
Strategi-strategi ini kemudian diuji dan dievaluasi berdasarkan kinerja historis mereka melalui backtesting atau simulasi trading. Setelah evaluasi, algorithm akan menyeleksi strategi-strategi terbaik berdasarkan suatu fitness function, yang biasanya didasarkan pada kriteria seperti tingkat pengembalian, drawdown, atau rasio risiko / imbal hasil.
Strategi-strategi yang dipilih kemudian dikombinasikan dan diacak genetik untuk menciptakan generasi berikutnya dengan variasi baru. Melalui reproduksi seksual dan operasi genetika seperti crossover dan mutasi, strategi-strategi baru yang lebih baik secara evolusioner akan muncul. Proses ini berlanjut melalui beberapa generasi hingga ditemukan strategi perdagangan yang paling efektif dan menguntungkan.
Dalam prakteknya, genetic engineering dalam trading memungkinkan para trader atau investor untuk menciptakan sistem perdagangan yang mampu beradaptasi dengan perubahan pasar yang dinamis dan menghasilkan keuntungan secara konsisten. Pendekatan ini memanfaatkan kekuatan komputasi dan optimasi untuk mengidentifikasi dan memanfaatkan peluang perdagangan terbaik, sambil meminimalkan risiko dan kerugian.