추세 추종 에이전트 집단

기사 arXiv papers · 저자: Tomáš Tokár et al.

요약

이 연구는 서로 다른 예측 기간에 걸쳐 추세를 따르는 에이전트 집단으로 금융 예측을 모델링합니다. 실제 통화 환율 시계열로 나타낸 확률적·시간 가변 환경에서 집단이 어떻게 변하는지 살펴봅니다. 분석에서는 상호작용하지 않는 에이전트와 집단 내 상호작용에 따라 행동이 달라지는 에이전트를 비교합니다.

저자들은 집단 규모와 통계적 특성의 변화를 추적하고 평균 수명, 평균 효용, 그 분포를 보고합니다. 집단의 결과는 에이전트 간 상호작용의 강도와 형태 모두에 달려 있음을 발견합니다. 이는 시장 상황이 바뀔 때 적응형 예측 시스템과 경쟁적 또는 협력적 예측 규칙이 어떻게 지속되는지 연구하는 틀을 제공합니다. 간략한 설명에는 구체적인 상호작용 규칙, 통화 쌍, 평가 기간, 비교 수치 결과가 명시되지 않아 직접 재현 가능한 트레이딩 전략보다는 정성적 시사점을 뒷받침합니다. 초점은 에이전트 집단의 동학과 예측이며 독립적인 수익성의 증거는 아닙니다.

핵심 아이디어

에이전트는 서로 다른 예측 기간의 추세 추종 규칙을 사용합니다.
실제 통화 환율로 나타낸 변화하는 환경에서 모형을 살펴봅니다.
분석은 상호작용이 없는 집단과 상호작용의 영향을 받는 집단을 비교합니다.
집단의 수명과 효용은 상호작용의 강도와 형태에 따라 달라집니다.
결과는 적응형 예측 연구에 참고가 되지만 수익성 있는 매매 규칙을 입증하지는 않습니다.

# 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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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

변화하는 통화 시장의 상호작용 추세 추종 에이전트

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