Zastosowanie systemów agentowych w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych

• Autorzy: Kinga Kądziołka
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy przedstawiono zastosowanie sztucznych agentów w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. Zarówno spółki, jak i okres wybrano w symulacjach w sposób przypadkowy. Sprawdzono skuteczność wybranych strategii inwestycyjnych. Poprzez wykorzystanie sztucznych agentów, którzy reagowali na każdy sygnał kupna/sprzedaży bez względu na sytuację na rynku możliwe było wyeliminowanie "ludzkich" czynników, mających często wpływ na decyzje podejmowane przez inwestorów. Wyniki uzyskane przez agentów porównano z wynikami stosowanymi w przypadku strategii "kup i trzymaj" oraz w przypadku ulokowania kapitału na lokacie. Dla każdej ze spółek istniała metoda pozwalająca ma uzyskanie lepszego rezultatu niż strategia "kup i trzymaj" czy ulokowanie kapitału na lokacie, jednak metoda dająca dobre rezultaty dla jednej spółki nie zawsze przynosiła zyski w przypadku innej spółki. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Strategia finansowa; Inwestycje finansowe; Rynek akcji; Giełda papierów wartościowych; Systemy komputerowe; Sieci neuronowe

EN

Financial strategy; Financial investment; Equity market; Stock market; Computer systems; Neural networks

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2012
• Tom: Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2010
• Strony: 134--153

Twórcy

autor

Kinga Kądziołka

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Artificial Economic Life : A Simple Model of a Stockmarket. Red. Palmer R.G.. "Physica D", 1994, Vol. 75.
• Borowski K. : Nowe zastosowania średnich ruchomych. http://bossa.pl/index.jsp?layout-2&page+0&news_cat_id=207 (10.09.2010).
• Grossman S. : On the Efficiency of Competitive Stock Markets Where Traders Have Diverse Information. "Journal of Finance", 1976, No. 31.
• Jang R. : ANFIS : Adaptive - Network - Based Fuzzy Inference System. "IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics", 1993, Vol. 23, No. 3.
• Kądziołka K. : Metody wyznaczania parametrów początkowych systemów neuronowo - rozmytych. "Metody informatyki stosowanej", nr 1/2010(22). Polska Akademia Nauk Oddział w Gdańsku, Szczecin 2010.
• Kądziołka K. : Zastosowanie systemów neuronowo - rozmytych do prognozowania finansowych szeregów czasowych. Materiały Konferencji Naukowej "Innowacje w finansach i ubezpieczeniach - metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe", Ustroń 2009.
• Kopańska-Bródka D. : Optymalne decyzje inwestycyjne. Akademia Ekonomiczna, Katowice 1999.
• Kendall G., Su Y. : The Co-evolution of Traiding Strategies in A Multi-agent Based Simulated Stock Market Through the Integration of Individual Learning and Social Learning. In proceedings of The 2003 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'03), Los Angeles.
• Le Baron B. : Agent Based Computational Finance : Suggested Readings and Early Research. "Journal of Economic Dynamics & Control", 1998, Vol. 24.
• Modele hybrydowe w podejmowaniu finansowych decyzji gospodarczych. Red. Stanek S., Akademia Ekonomiczna, Katowice 2007.
• Przekota G., Przekota-Szczepańska A. : Analiza empiryczna efektywności polskiego rynku akcji. Ośrodek Analiz Statystycznych, Warszawa 2008.
• Strona internetowa www.bossa.pl (10.09.2010).
• Time Series Properties of an Artificial Stockmarket. Red. LeBaron B., "Journal of Economic Dynamics & Control", 1999, No. 23.
• Witkowska D. : Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne. C.H.Beck, Warszawa 2002.