A-Trader - doradcza platforma agentowa dla graczy giełdowych

• Autorzy: Jerzy Korczak , Maciej Bac , Krzysztof Drelczuk , Aleksander Fafuła

Warianty tytułu

A-Trader - Advisory Multi-Agent Platform for Stock Traders

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem tej publikacji jest przedstawienie projektu i implementacji skalowalnego oraz otwartego systemu wieloagentowego, który dzięki integracji i współpracy agentów opierających się na dowolnych metodach, umożliwiłby jak najlepsze wspomaganie decyzji inwestycyjnych. Istotnymi wymaganiami w realizacji systemu były trafność predykcji, orientacja na ciągłe zdobywanie informacji, niekończące doskonalenie własnej bazy wiedzy oraz zdolność adaptacji do zmieniającego się otoczenia rynku finansowego.[...] W projekcie A-Trader założono integrację platformy z systemem MetaTrader zasilanym danymi online obejmującymi ticki dowolnych walorów, towarów czy też par walutowych. Tworzone agenty mają dostęp do wybranych danych surowych, jak i danych wstępnie przetworzonych. Opisane w artykule rozwiązanie zostało przetestowane na danych rzeczywistych notowań głównych par walutowych rynku FOREX. Artykuł został podzielony na trzy zasadnicze części. W pierwszej przedstawiono szkic architektury fizycznej i logicznej proponowanego rozwiązania. Omówiono poszczególne elementy systemu oraz sposób komunikacji pomiędzy nimi. W części drugiej scharakteryzowano problem wstępnej obróbki danych wraz z opisem działania przykładowego agenta odpowiedzialnego za przygotowanie informacji. Przybliżono koncepcję realizacji procesu niekończącego się uczenia. Opisano również nową ideę agenta modelowania zachowań graczy giełdowych i sposób przełożenia zamodelowanych wzorców na sygnały otwarcia i zamknięcia pozycji. W części ostatniej - w podsumowaniu dokonano opisu wyników prowadzonych badań oraz wskazano kierunek ich dalszego rozwoju. (fragment tekstu)

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, the mechanism of assessing the individual agents are discussed. New methods of pre-processing financial series, the concept of never-ending learning, the behavioural model of stock exchange traders and the manners of translating the modelled 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)

Słowa kluczowe

PL

Systemy multiagentowe; Szeregi czasowe; Systemy wspomagania decyzji; Symulacja wieloagentowa

EN

Multi-agent system; Time-series; Decision Support Systems (DSS); Multi-agent based simulation

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 138 Autonomiczne systemy w negocjacjach
• Strony: 79--93

Twórcy

autor

Jerzy Korczak

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

autor

Maciej Bac

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

autor

Krzysztof Drelczuk

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

autor

Aleksander Fafuła

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Adamczyk I. (2007): Ewolucyjny system wieloagentowy. Praca magisterska, Uniwersytet Wrocławski, Wrocław 2007.
• Agarwal S. (2011): Toward a Push Scalable Global Internet. Proc. Global Internet Symposium. IEEE Infocom, Shanghai.
• Allen F., Karjalainen R. (1999): Using Genetic Algorithms to Find Technical Trading Rules. "Journal of Financial Economic", No. 51.
• Bac M. (2010): Self Organizing Map (SOM) Network Application Support for Short-term Investment Decisions. W: Data Mining and Business Intelligence. Red. J. Korczak. Wydawnictwo UE, Wrocław.
• Bac M., Kwaśnicka H. (2009): Możliwości zastosowania algorytmów genetycznych w systemach informacyjnych wspomagających proces podejmowania decyzji gracza giełdowego. W: Inżynieria i systemy ekspertowe. Red. A. Grzech, K. Juszczyszyn, H. Kwaśnicka. Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa 2009.
• Barbazon A., O'Neill M. (2007): Biologically Inspired Algorithms for Financial Modelling. Springer, 2005.
• Bohm V., Wenzelburger J. (2005): On the Performance of Efficient Portfolios. "Journal of Economic Dynamics and Control" April, Vol. 29, Iss. 4.
• Chapman P., Clinton J., Kerber R., Khabaza T., Reinart T., Shaerer C., Wirth R. (2000): CRISP-DM Step-by-step Data Mining Guide, http://www.crisp-dm.org.
• Chiarella C., Dieci P., Gardini L. (2006): Asset Price and Wealth Dynamics in a Financial Market with Heterogeneous Agents. "Journal of Economic Dynamics and Control", Vol. 30.
• Dempster M., Jones C. (2001): A Real Time Adaptive Trading System using Genetic Programming. "Quantative Finance", No. 1.
• Dymova L, Sevastianov P., Bartosiewicz P. (2010): A New Approach to the Rule-base Evidential Reasoning: Stock Trading Expert System Application. "Expert Systems with Applications", Vol. 37, Iss. 8.
• Fafuła A. (2010): A Prototype of Platform for Data-driven Approach to Detection of Cognitive Biases. W: Data Mining and Business Intelligence. Red. J. Korczak. Wydawnictwo UE, Wrocław.
• Hernes M. (2011): Metody consensusu w rozwiązywaniu konfliktów wiedzy w wieloagentowym systemie wspomagamia decyzji. Praca doktorska. Wydawnictwo UE, Wrocław.
• Korczak I., Lipiński P. (2008): Systemy agentowe we wspomaganiu decyzji na rynku papierów wartościowych. W: Rozwój informatycznych systemów wieloagentowych w środowiskach społeczno-gospodarczych. Red. S. Stanek et al. Placet, Warszawa.
• Korczak J., Lipiński P. (2002): Design of Stok Trading System Based on Intelligent Agents. Internat. Conf. ACs'2002, Międzyzdroje.
• Korczak J., Lipiński P. (2006): Technology of Intelligent Agents used in Financial Data Analysis. Proceedings of 5th Ogólnopolska Konferencja Naukowa Nowoczesne Technologie Informacyjne w Zarządzaniu, NTIZ2006. Wydawnictwo AE, Wrocław.
• Le Baron B. (2011): Active and Passive Learning in Agent-based Financial Markets. "Eastern Economic Journal", Vol. 37.
• Lipiński P. (2004): Evolutionary Data-Mining Methods in Discovering Stock Market Expertise from Financial Series. PhD thesis, Université Louis Pasteur, Strasbourg 2004.
• Luna F., Perrone A., eds (2002): Agent-based Methods in Economics and Finance: Simulations in Swarms. Springer.
• Raudys S., Zliobaite I. (2006): The Multi-Agent System for Prediction of Financial Time Series. Proc. ICAISC, LNAI4029.
• Stanek S., Sroka H., Paprzycki M., Gannzha M. (2008): Rozwój informatycznych systemów wieloagentowych w środowiskach społeczno-gosodarczych. Placet, Warszawa.
• Sundali J., Croson P. (2006): Biases in Casino Betting: The Hot Hand and the Gambler's Fallacy. "Judgment and Decision Making", Vol. 1, No. 1.
• Sycara K.P., Decker K., Zeng D. (2002): Intelligent Agents in Portfolio Management, Agent Technology. Agent Technology: Foundations, Applications, and Markets. Eds. N. Jennings, M. Wooldridge. Springer, Heidelberg.
• Tversky A., Kahneman D. (1974): Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. "Science" 185 (4157).
• Westerhoff F.H. (2004): Multiasset Market Dynamics. Macroeconomic. "Dynamics", No. 8.
• [WWW1] http://www.w3.org/TP/2003/WD-soapl2-mtom-20030721/
• [WWW2] http://www.w3.org/TP/soap/
• [WWW3] http://www.xml.com/pub/a/2003/02/26/binaryxml.html
• [WWW4] http://iade.tilab.com/
• [WWW5] http:/www.jade.co.nz/jade/index.htm