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变化中的货币市场里相互作用的趋势跟随型智能体

文章 arXiv papers · 作者: Tomáš Tokár et al.
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总结

本研究将金融预测建模为一群具有不同预测期限的趋势跟随型智能体。研究考察了在由真实货币汇率序列表示的随机、时变环境中，这一群体如何变化。分析比较了互不交互的智能体与行为受群体内部交互影响的智能体。

作者跟踪群体规模和统计特征的变化，并报告平均存续期、平均效用及其分布。他们发现，群体结果取决于智能体间交互的强度和形式。这为研究适应性预测系统，以及竞争或合作的预测规则如何随市场条件变化而持续存在，提供了一个框架。简要描述没有说明具体交互规则、货币对、评估区间或比较数值结果，因此只能得出定性结论，无法直接复现为交易策略。本文关注智能体群体动态和预测，并未提供独立盈利能力的证据。

核心观点

  • 智能体采用具有不同预测期限的趋势跟随规则。
  • 模型在由真实货币汇率代表的变化环境中进行考察。
  • 分析比较了非交互群体与受交互影响的群体。
  • 群体存续期和效用会随交互的强度与形式变化。
  • 结果为适应性预测研究提供思路，但没有证明存在盈利的交易规则。

标签

外汇趋势跟踪机器学习统计学
全文
# 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.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。