Agentes seguidores de tendencias que interactúan en mercados de divisas cambiantes

Resumen

Este estudio modela la predicción financiera como una población de agentes que siguen tendencias en distintos horizontes de predicción. Examina cómo cambia la población en entornos estocásticos y variables en el tiempo representados por series reales de tipos de cambio. El análisis compara agentes que no interactúan con otros cuya conducta está influida por las interacciones dentro de la población.

Los autores siguen los cambios en el tamaño de la población y sus propiedades estadísticas, e informan de la duración media, las utilidades medias y sus distribuciones. Encuentran que los resultados poblacionales dependen tanto de la intensidad como de la forma de la interacción entre agentes. Esto ofrece un marco para estudiar sistemas de predicción adaptativos y cómo persisten reglas de pronóstico rivales o cooperativas a medida que cambian las condiciones del mercado. La breve descripción no especifica las reglas concretas de interacción, los pares de divisas, los periodos de evaluación ni resultados numéricos comparativos; por tanto, ofrece una conclusión cualitativa y no una estrategia de trading directamente reproducible. Se centra en la dinámica de poblaciones de agentes y la predicción, no en pruebas de rentabilidad independiente.

Ideas clave

• Los agentes utilizan reglas de seguimiento de tendencias con distintos horizontes de predicción.
• El modelo se examina en entornos cambiantes representados por tipos de cambio reales.
• El análisis compara poblaciones que no interactúan con poblaciones influidas por la interacción.
• La duración de las poblaciones y sus utilidades varían según la intensidad y la forma de la interacción.
• Los resultados motivan la investigación sobre pronósticos adaptativos, pero no establecen una regla de negociación rentable.

Etiquetas

# Multi-agent based analysis of financial data


# Multi-agent based analysis of financial data









In this work the system of agents is applied to establish a model of the nonlinear distributed signal processing. The evolution of the system of the agents - by the prediction time scale diversified trend followers, has been studied for the stochastic time-varying environments represented by the real currency-exchange time series. The time varying population and its statistical characteristics have been analyzed in the non-interacting and interacting cases. The outputs of our analysis are presented in the form of the mean life-times, mean utilities and corresponding distributions. They show that populations are susceptible to the strength and form of inter-agent interaction. We believe that our results will be useful for the development of the robust adaptive prediction systems.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.