PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2012 | nr 3 (25) | 97--108
Tytuł artykułu

Multi-Agent System for Stock Trader

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Wieloagentowy system dla graczy giełdowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The authors of this paper present the architecture of a multi-agent system which supports investment decisions on the stock market. The individual components of the system, the manner of communication between them and the mechanism of assessing the individual agents are discussed. New methods of pre-processing financial series, the concept of never- -ending learning, the behavioral model of stock exchange traders and the manners of translating the modeled patterns into the open and close position signals are described. The results of the research are described and the directions of the further development of the platform are provided in the conclusion.(original abstract)
W artykule zaprezentowano architekturę wieloagentowego systemu wspierającego decyzje inwestycyjne. Omówiono poszczególne elementy systemu, sposób komunikacji pomiędzy nimi, mechanizm oceniania poszczególnych agentów, łączenie ich wspólnych sygnałów otwierania/zamykania pozycji i ponowne uczenie przy pomocy dobranych danych, co tworzy koncepcję procesu niekończącego się uczenia. Opisane zostały nowe metody transformacji szeregów finansowych, behawioralny model zachowań graczy giełdowych i sposoby przełożenia zamodelowanych wzorców na sygnały otwarcia i zamknięcia pozycji. W podsumowaniu opisano wyniki badań oraz wskazano kierunki dalszego rozwoju platformy.(abstrakt oryginalny)
Rocznik
Numer
Strony
97--108
Opis fizyczny
Twórcy
  • Wrocław University of Economics, Poland
autor
  • Wrocław University of Economics, Poland
  • Wrocław University of Economics, Poland
  • Wrocław University of Economics, Poland
Bibliografia
  • Agarwal S., Toward a push scalable global Internet, [in:] Proceedings of Global Internet Symposium, IEEE Infocom, Shanghai, China, 2011.
  • Allen F., Karjalainen R., Using genetic algorithms to find technical trading rules, Journal of Financial Economics 1999, Vol. 51, pp. 245-271.
  • Bac M., Self Organizing Map (SOM) network application support for short-term investment decisions, [in:] J. Korczak (Ed.), Data Mining and Business Intelligence, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 16, Wrocław 2010.
  • Barbazon A., O'Neill M., Biologically Inspired Algorithms for Financial Modelling, Springer, 2005.
  • LeBaron B., Active and passive learning in agent-based financial markets, Eastern Economic Journal 2011, Vol. 37, pp. 35-43.
  • Bohm V., Wenzelburger J., On the performance of efficient portfolios, Journal of Economic Dynamics and Control 2005, Vol. 29, Issue 4, pp. 721-740.
  • Chapman P., Clinton J., Kerber R., Khabaza T., Reinart T., Shaerer C., Wirth R., CRISP-DM Step-by-Step. Data Mining Guide, 2000, http://www.crisp-dm.org.
  • Chiarella C., Dieci R., Gardini L., Asset price and wealth dynamics in a financial market with heterogeneous agents, Journal of Economic Dynamics and Control 2002, Vol. 49, pp. 173-197.
  • Dempster M., Jones C., A real time adaptive trading system using genetic programming, Quantative Finance 2001, Vol. 1, pp. 397-413.
  • Dymova L., Sevastianov P., Bartosiewicz P., A new approach to the rule-base evidential reasoning: Stock trading expert system application, Expert Systems with Applications 2002, Vol. 37, Issue 8, pp. 5564-5576.
  • Fafuła A., A prototype of platform for data-driven approach to detection of cognitive biases, [in:] J. Korczak (Ed.), Data Mining and Business Intelligence, Research Papers of Wrocław University of Economics No. 104, Business Informatics 16, UE, Wrocław 2010, pp. 71-78.
  • Hernes M., Metody consensusu w rozwiązywaniu konfliktów wiedzy w wieloagentowym systemie wspomagania decyzji, Praca doktorska, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2011.
  • Korczak J., Lipinski P., Systemy agentowe we wspomaganiu decyzji na rynku papierów wartościowych, [in:] S. Stanek et al. (Ed.), Rozwój informatycznych systemów wieloagentowych w środowiskach społeczno-gospodarczych, Placet, 2008, pp. 289-301.
  • Korczak J., Bac M., Drelczuk K., Fafuła A., A-Trader - consulting agent platform for stock exchange gamblers, [in:] M. Ganzha, L. Maciaszek, M. Paprzycki (Eds.), Proceedings of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems FedCSIS 2012, Polskie Towarzystwo Informatyczne, IEEE Computer Society Press, Warsaw, Los Alamitos, 2012, pp. 963-968.
  • Lipiński P., Evolutionary Data-Mining Methods in Discovering Stock Market Expertise from Financial Series, PhD thesis, Universite Louis Pasteur, Strasbourg 2004.
  • Luna F., Perrone A. (Eds.), Agent-based Methods in Economics and Finance: Simulations in Swarms, Springer, 2002.
  • Sundali J., Croson R., Biases in casino betting: The hot hand and the gambler's fallacy, Judgment and Decision Making 2006, Vol. 1, No. 1.
  • Sycara K.P., Decker K., Zeng D., Intelligent agents in portfolio management, [in:] N. Jennings, M. Wooldridge (Eds.), Agent Technology, Springer, 2002, pp. 267-282.
  • Tversky A., Kahneman D., Judgment under uncertainty: Heuristics and biases, Science 1982, Vol. 185 (4157), pp. 1124-1131.
  • Westerhoff F.H., Multiasset market dynamics, Macroeconomic Dynamics 2004, Vol. 8, pp. 596-616.
  • http://www.w3.org/TR/2003/WD-soap12-mtom-20030721/.
  • http://www.w3.org/TR/soap/.
  • http://www.xml.com/pub/a/2003/02/26/binaryxml.html.
  • http://jade.tilab.com/.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171233519

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.