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変化する為替市場で相互作用するトレンド追随エージェント

記事 arXiv papers · 著者: Tomáš Tokár et al.
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サマリー

本研究は、異なる予測期間でトレンドに追随するエージェント群として金融予測をモデル化しています。実際の為替レート系列で表される、確率的に時間変化する環境で、集団がどう変化するかを調べています。互いに相互作用しないエージェントと、集団内の相互作用が行動に影響するエージェントを比較しています。

著者らは集団の規模と統計的性質の変化を追跡し、平均寿命、平均効用、およびその分布を報告しています。集団の結果は、エージェント間の相互作用の強さと形式の両方に左右されることが分かりました。本研究は、市場環境の変化に応じて競合または協調する予測ルールがどう存続するかなど、適応的な予測システムを研究する枠組みを示します。簡潔な説明には、具体的な相互作用ルール、通貨ペア、評価期間、比較可能な数値結果が示されていないため、再現可能なトレード戦略というより定性的な知見を示すものです。焦点はエージェント集団の動態と予測にあり、単独で収益性を持つ証拠ではありません。

主なアイデア

  • エージェントは異なる予測期間を持つトレンド追随ルールを使います。
  • 実際の為替レートで表される、変化する環境でモデルを検討しています。
  • 相互作用しない集団と、相互作用の影響を受ける集団を比較しています。
  • 集団の寿命と効用は、相互作用の強さと形式によって変化します。
  • 結果は適応的な予測の研究に役立つ枠組みを示しますが、収益性のある売買ルールを立証するものではありません。

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# 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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