Взаимодействующие агенты, следующие тренду, на меняющихся валютных рынках

Сводка

В исследовании финансовое прогнозирование моделируется как популяция агентов, следующих тренду на разных горизонтах прогнозирования. Рассматривается, как меняется популяция в стохастической, меняющейся во времени среде, представленной реальными рядами обменных курсов. Анализ сравнивает невзаимодействующих агентов с агентами, на поведение которых влияет взаимодействие внутри популяции.

Авторы отслеживают изменения размера популяции и её статистических свойств, сообщая о средней продолжительности жизни, средней полезности и их распределениях. Они обнаруживают, что результаты для популяции зависят как от силы, так и от формы взаимодействия между агентами. Это даёт основу для изучения адаптивных систем прогнозирования и того, как конкурирующие или кооперативные правила прогнозирования сохраняются при изменении рыночных условий. В кратком описании не указаны точные правила взаимодействия, валютные пары, периоды оценки или сравнительные численные результаты, поэтому оно даёт качественный вывод, а не непосредственно воспроизводимую торговую стратегию. В центре работы — динамика популяции агентов и прогнозирование, а не доказательство самостоятельной прибыльности.

Ключевые идеи

• Агенты используют правила следования тренду с разными горизонтами прогнозирования.
• Модель исследуется в меняющихся средах, представленных реальными обменными курсами валют.
• Анализ сравнивает невзаимодействующие популяции с популяциями, на которые влияет взаимодействие.
• Продолжительность жизни и полезность популяций меняются в зависимости от силы и формы взаимодействия.
• Результаты дают основу для исследований адаптивного прогнозирования, но не подтверждают прибыльность торгового правила.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.