Adaptivní modelář - Adaptive Modeler

Adaptivní modelář Altreva
Logo Altreva Adaptive Modeler
Původní autořiJim Witkam
VývojářiAltreva
První vydání26. srpna 2005; před 15 lety (2005-08-26)
Stabilní uvolnění
1.6.0 / 20. července 2020; Před 4 měsíci (2020-07-20)
Operační systémOkna
Plošina.Net Framework 4.8
K dispozici vAngličtina
TypSoftware pro finanční trhy
LicenceFreemium
webová stránkawww.altreva.com

Adaptivní modelář Altreva je softwarová aplikace pro vytváření agent simulační modely finančního trhu za účelem predikce cen akcií nebo jiných cenných papírů obchodovaných na reálném trhu.[1] Technologie, kterou používá, je založena na teorii agentová výpočetní ekonomie (ACE), výpočetní studie ekonomických procesů modelovaných jako dynamické systémy interakce heterogenní látky.

Adaptivní modelář společnosti Altreva a další modely založené na agentech se používají k simulaci finančních trhů k zachycení složité dynamiky velké rozmanitosti investorů a obchodníků s různými strategiemi, různými časovými rámci obchodování a různými investičními cíli.[2] Agentové modely založené na heterogenních a bezpochyby racionální (učící se) agenti prokázali schopnost vysvětlit empirické rysy finančních trhů lepší než tradiční finanční modely, na nichž jsou založeny zástupce Racionální agenti.[3]

Technologie

Tento software vytváří model založený na agentech pro konkrétní akcie, který se skládá z populace obchodních agentů a virtuálního trhu. Každý agent představuje virtuálního obchodníka / investora a má svého vlastního obchodní pravidlo a fondy. Model se poté postupně vyvíjí následujícím způsobem: V každém kroku se importuje nová (historická) skutečná tržní cena. Všichni agenti hodnotí své obchodní pravidlo a zadávají objednávky na virtuálním trhu. Virtuální trh poté určí zúčtovací cenu a provede všechny odpovídající příkazy. Cena clearingu se bere jako předpověď pro další krok skutečná tržní cena. (Takže virtuální trh slouží jako krok vpřed predikční trh pro skutečný trh). Tento proces se opakuje pro každou nově přijatou skutečnou tržní cenu. Mezitím se obchodní pravidla vyvíjejí prostřednictvím speciální adaptivní formy genetické programování. Prognózy jsou tedy založeny na chování celého trhu, nikoli pouze na nejvýkonnějším obchodním pravidle. To má v úmyslu zvýšit robustnost modelu a jeho schopnost přizpůsobit se měnícím se tržním podmínkám.[4]

Vyhnout se nadměrné vybavení (nebo křivka ) k historickým datům - a na rozdíl od mnoha jiných technik používaných v obchodní software jako je optimalizace obchodních pravidel opakováním zpětné testování, genetické algoritmy a neuronové sítě - Adaptive Modeler neoptimalizuje pravidla obchodování na historických datech. Místo toho se její modely postupně vyvíjejí nad dostupnými údaji o cenách, takže agenti zažívají každou změnu ceny pouze jednou (jako ve skutečném světě). Rovněž není žádný rozdíl ve zpracování historických a nových cenových údajů. Neexistuje tedy žádný konkrétní důvod očekávat, že zpětně testovaný historický výkon modelu je lepší než jeho budoucí výkon (na rozdíl od případů, kdy byla pravidla obchodování optimalizována na historických datech). Historické výsledky lze proto považovat za smysluplnější než výsledky prokázané technikami založenými na optimalizaci.[5]

Příklady a případy použití

V příkladu modelu pro S&P 500 index,[6] Adaptive Modeler předvádí významné nadměrné výnosy upravené o riziko po transakčních nákladech. Na základě zpětně testovaných historických cenových údajů pokrývajících období 58 let (1950–2008) bylo dosaženo složeného průměrného ročního výnosu 20,6%, následovaného složeným průměrným ročním výnosem 22,2% během následujících 6 let mimo výběrové období (2008-2014).

Adaptivní modelář byl použit ve studii k prokázání zvýšené složitosti obchodních pravidel v evolučním predikčním modelu během kritického období historie společnosti.[7]

Ve studii ziskovosti technické obchodování v devizové trhy Výzkumníci využívající Adaptive Modeler zjistili ekonomicky a statisticky významné nadbytečné výnosy mimo vzorek (po transakčních nákladech) u šesti nejvíce obchodovaných měnových párů. Výnosy byly lepší než výnosy dosažené tradičními ekonometrickými předpovědními modely.[8]

Adaptivní modelář byl také použit ke studiu dopadu různých úrovní racionality obchodníků na tržní vlastnosti a účinnost.[9] Bylo zjištěno, že umělé trhy s inteligentnějšími obchodníky (ve srovnání s trhy s méně inteligentními nebo obchodníci s nulovou inteligencí ) vykazovaly zlepšenou výkonnost předpovídání, i když také zaznamenala vyšší volatilitu a nižší objem obchodování (v souladu s dřívějšími zjištěními). Trhy s inteligentnějšími obchodníky také replikovaly stylizovaná fakta skutečných finančních trhů nejlepší.

Jako příklad virtuální inteligentní život v složitý systém (například akciový trh) byl Adaptivní modelář použit jako ilustrace jednoduchých agentů interagujících v komplexu (nelineární ) způsob předpovídání cen akcií.[10]

Viz také

Reference

  1. ^ „Laboratoře a ukázky ACE Comp“. Katedra ekonomie, Iowská státní univerzita. Citováno 29. října 2014.
  2. ^ „Čtení trhů - poznatky z finanční literatury“. Brenda Jubin, Ph.D. 17. 10. 2009. Citováno 29. října 2014.
  3. ^ LeBaron Blake (2006). Agent-Based Financial Markets: Matching Stylized Facts with Style. Post Walrasianská makroekonomie. str. 221–236. CiteSeerX  10.1.1.125.997. doi:10.1017 / CBO9780511617751.013. ISBN  9780511617751.
  4. ^ "Technologie Altreva". Altreva. Citováno 29. října 2014.
  5. ^ „Adaptivní modelář“. Altreva. Citováno 29. října 2014.
  6. ^ „Ukázkové modely“. Altreva. Citováno 29. října 2014.
  7. ^ Nízké korelace mezi dividendami a výnosy: Případ společnosti Alitalia Archivováno 15. února 2010, na Wayback Machine. Federico Cecconi a Stefano Zappacosta, IASTED Proceeding Modeling and Simulation 2008.
  8. ^ Nový důkaz technické ziskovosti obchodování. Viktor Manahov a Robert Hudson, Bulletin ekonomie, 2013, svazek 33, 4. vydání.
  9. ^ Manahov Viktor (2013). „DŮSLEDKY KOGNITIVNÍCH SCHOPNOSTÍ OBCHODOVATELE NA VLASTNOSTI NA AKCIOVÉM TRHU“. Inteligentní systémy v účetnictví, financích a managementu. 21: 1–18. doi:10.1002 / isaf.1348.
  10. ^ „Uplatnění naléhavého chování na finančních trzích“ (PDF). Evil Ltd. Citováno 29. října 2014.