बदलते मुद्रा बाज़ारों में परस्पर क्रिया करते ट्रेंड-फ़ॉलोअर एजेंट

सारांश

यह अध्ययन वित्तीय पूर्वानुमान को अलग-अलग पूर्वानुमान अवधियों में रुझानों का अनुसरण करने वाले एजेंटों की आबादी के रूप में मॉडल करता है। यह देखता है कि वास्तविक मुद्रा विनिमय-दर श्रृंखलाओं से दर्शाए गए स्टोकेस्टिक, समय के साथ बदलते परिवेश में यह आबादी कैसे बदलती है। विश्लेषण उन एजेंटों की तुलना करता है जो परस्पर क्रिया नहीं करते, उन एजेंटों से जिनका व्यवहार आबादी के भीतर की पारस्परिक क्रिया से प्रभावित होता है।

लेखक आबादी के आकार और सांख्यिकीय गुणों में बदलाव पर नज़र रखते हैं तथा औसत जीवनकाल, औसत उपयोगिता और उनके वितरण बताते हैं। वे पाते हैं कि आबादी के नतीजे एजेंटों के बीच पारस्परिक क्रिया की ताकत और स्वरूप दोनों पर निर्भर करते हैं। यह बाज़ार परिस्थितियाँ बदलने पर अनुकूल पूर्वानुमान प्रणालियों और प्रतिस्पर्धी या सहयोगी पूर्वानुमान नियमों के टिके रहने का अध्ययन करने की रूपरेखा देता है। संक्षिप्त विवरण में पारस्परिक क्रिया के सटीक नियम, मुद्रा जोड़ियाँ, मूल्यांकन अवधि या तुलनात्मक संख्यात्मक परिणाम निर्दिष्ट नहीं हैं, इसलिए इससे सीधे दोहराई जा सकने वाली ट्रेडिंग रणनीति के बजाय गुणात्मक निष्कर्ष ही मिलता है। इसका ध्यान एजेंट आबादी की गतिशीलता और पूर्वानुमान पर है, स्वतंत्र लाभप्रदता के साक्ष्य पर नहीं।

मुख्य विचार

• एजेंट अलग-अलग पूर्वानुमान अवधियों वाले ट्रेंड-फ़ॉलोइंग नियम अपनाते हैं।
• मॉडल की जाँच वास्तविक मुद्रा विनिमय दरों से दर्शाए गए बदलते परिवेशों में की जाती है।
• विश्लेषण परस्पर क्रिया न करने वाली आबादियों की तुलना परस्पर क्रिया से प्रभावित आबादियों से करता है।
• आबादी का जीवनकाल और उपयोगिताएँ पारस्परिक क्रिया की ताकत और स्वरूप के अनुसार बदलती हैं।
• परिणाम अनुकूल पूर्वानुमान पर शोध को प्रेरित करते हैं, लेकिन लाभदायक ट्रेडिंग नियम स्थापित नहीं करते।

टैग

# Multi-agent based analysis of financial data


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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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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।