Agentes seguidores de tendências em mercados de moedas variáveis

Resumo

Este estudo modela a previsão financeira como uma população de agentes que seguem tendências em diferentes horizontes de previsão. Examina como a população muda em ambientes estocásticos e variáveis no tempo, representados por séries reais de taxas de câmbio. A análise compara agentes que não interagem com agentes cujo comportamento é influenciado por interações dentro da população.

Os autores acompanham mudanças no tamanho da população e em suas propriedades estatísticas, relatando durações médias, utilidades médias e suas distribuições. Concluem que os resultados populacionais dependem tanto da intensidade quanto da forma da interação entre agentes. Isso oferece uma estrutura para estudar sistemas adaptativos de previsão e a persistência de regras de previsão concorrentes ou cooperativas conforme mudam as condições de mercado. A descrição breve não especifica as regras exatas de interação, os pares de moedas, os períodos de avaliação nem os resultados numéricos comparativos; portanto, sustenta uma conclusão qualitativa, em vez de uma estratégia de trading diretamente reproduzível. O foco está na dinâmica das populações de agentes e na previsão, não em evidências de lucratividade independente.

Ideias principais

• Os agentes usam regras seguidoras de tendências com diferentes horizontes de previsão.
• O modelo é examinado em ambientes variáveis representados por taxas reais de câmbio.
• A análise compara populações sem interação com populações afetadas por interações.
• A duração e as utilidades da população variam conforme a intensidade e a forma da interação.
• Os resultados motivam pesquisas sobre previsão adaptativa, mas não demonstram uma regra de trading lucrativa.

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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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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.