Multi Agent Forex Trading System

Multi-Agent Forex Trading System Lee, R. iJADE Stock Advisor: ein intelligentes Agent basierte Lager Vorhersage-System mit Hybrid-RBF rezidivierenden Netzwerk. IEEE-Transaktionen auf Systeme, Mensch und Kybernetik 34 (3), 421428 (2004) CrossRef Kimoto, T. Asakawa, K. Yoda, M. Takeoka, M. Börsenvorhersagesystem mit modularen neuronalen Netzwerken. In: 1990 Internationale Gemeinsame Konferenz über Neuronale Netze, vol. 1, S. 16 (1990) Kwon, Y. Moon, B. Tägliche Vorhersage unter Verwendung von neurogenetischen Hybriden. In: Cant-Paz, E. Foster, J. A. Deb, K. Davis, L. Roy, R. OReilly, U.-M. Beyer, H.-G. Kendall, G. Wilson, S. W. Harman, M. Wegener, J. Dasgupta, D. Potter, M. A. Schultz, A. Dowsland, K. A. Jonoska, N. Miller, J. Standish, R. K. (Hrsg.) GECCO 2003. LNCS, Bd. 2723, S. 22032214. Springer, Heidelberg (2003) CrossRef Franses, P. Griensven, K. Prognose der Wechselkurse mit neuronalen Netzen für technische Handelsregeln. Studien in Nichtlineare Dynamik und Ökonometrie 2 (4), 109114 (1998) Lu, H. Han, J. Feng, L. Stockbewegungsvorhersage und N-dimensionale Inter-Transaktions-Assoziationsregeln. In: 1998 ACM SIGMOD Workshop zu Forschungsfragen zum Data Mining und Knowledge Discovery, S. 17 (1998) Genay, R. Lineare, nichtlineare und wesentliche Devisenkursvorhersage mit einfachen technischen Handelsregeln. Journal of International Economics 47, 91107 (1999) CrossRef Tay, F. Cao, L. Anwendung von Support-Vektor-Maschinen in der finanziellen Zeitreihen-Prognose. International Journal of Management Science 29 (4), 309317 (2001) Abraham, A. Analyse von Hybrid-Soft - und Hard-Computing-Techniken für Forex-Monitoring-Systeme. In: Proceedings of the 2002 IEEE Internationale Konferenz über Fuzzy Systems, S. 16161622 (2002) Abraham, A. Nath, B. Mahanti, P. Hybrid Intelligente Systeme für die Marktanalyse. In: Alexandrov, V. N. Dongarra, J. Juliano, B. A. Renner, R. S. Tan, C. J.K. (Hrsg.) ICCS-ComputSci 2001. LNCS, Bd. 2073, S. 337345. Springer, Heidelberg (2001) CrossRef Barbosa, R. Belo, O. Algorithmischer Handel mit intelligenten Agenten. In: Proceedings of the 2008 International Conference on Künstliche Intelligenz (2008) Barbosa, R. Belo, O. Eine Schritt-für-Schritt-Implementierung eines Hybrid USDJPY Trading Agent. International Journal of Agent Technologies and Systems (2009) Multi-Agent Forex Trading System Lee, R. iJADE Aktie Berater: ein intelligentes Agent basierte Aktienvorhersage-System mit Hybrid-RBF rezidivierenden Netzwerk. IEEE-Transaktionen auf Systeme, Mensch und Kybernetik 34 (3), 421428 (2004) CrossRef Kimoto, T. Asakawa, K. Yoda, M. Takeoka, M. Börsenvorhersagesystem mit modularen neuronalen Netzwerken. In: 1990 Internationale Gemeinsame Konferenz über Neuronale Netze, vol. 1, S. 16 (1990) Kwon, Y. Moon, B. Tägliche Vorhersage unter Verwendung von neurogenetischen Hybriden. In: Cant-Paz, E. Foster, J. A. Deb, K. Davis, L. Roy, R. OReilly, U.-M. Beyer, H.-G. Kendall, G. Wilson, S. W. Harman, M. Wegener, J. Dasgupta, D. Potter, M. A. Schultz, A. Dowsland, K. A. Jonoska, N. Miller, J. Standish, R. K. (Hrsg.) GECCO 2003. LNCS, Bd. 2723, S. 22032214. Springer, Heidelberg (2003) CrossRef Franses, P. Griensven, K. Prognose der Wechselkurse mit neuronalen Netzen für technische Handelsregeln. Studien in Nichtlineare Dynamik und Ökonometrie 2 (4), 109114 (1998) Lu, H. Han, J. Feng, L. Stockbewegungsvorhersage und N-dimensionale Inter-Transaktions-Assoziationsregeln. In: 1998 ACM SIGMOD Workshop zu Forschungsfragen zum Data Mining und Knowledge Discovery, S. 17 (1998) Genay, R. Lineare, nichtlineare und wesentliche Devisenkursvorhersage mit einfachen technischen Handelsregeln. Journal of International Economics 47, 91107 (1999) CrossRef Tay, F. Cao, L. Anwendung von Support-Vektor-Maschinen in der finanziellen Zeitreihen-Prognose. International Journal of Management Science 29 (4), 309317 (2001) Abraham, A. 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International Journal of Agent Technologies and Systems (2009) Multi-Agent Forex Trading System Show abstrakt Ausblenden abstrakt ABSTRAKT: In diesem Artikel präsentieren die Autoren die simulierten Trading Ergebnisse eines Systems bestehend aus 60 intelligenten Agenten, die jeweils für den Tag Handel eine Aktie aufgeführt sind An der NYSE oder der NASDAQ Börse. Diese Agenten wurden nach einer Architektur implementiert, die zuvor auf den Devisenhandel mit interessanten Ergebnissen angewendet wurde. Die Performance der Aktienhandels-Agenten, einmal integriert in ein diversifiziertes Investment-System, zeigte ein ähnliches Versprechen. Die Trading-Simulation erfolgte mit Hilfe von Out-of-Sample-Preisdaten für den Zeitraum zwischen Februar 2006 und Oktober 2010. Während dieses Zeitraums verlief die Systemleistung mit der der Buy-and-Hold-Strategie, sowohl im Hinblick auf die Rendite " Und maximaler Drawdown. Diese Ergebnisse zeigen, dass Agent-Technologie von Nutzen für diese besondere praktische Anwendung, eine Schlussfolgerung, die Interesse an der Investment-Industrie sein könnte. Konferenzpapier Jan 2011 Rui Pedro Barbosa Orlando Belo Zeigen Sie abstrakt Ausblenden ABSTRAKT: Die Autoren dieser Arbeit präsentieren einen Ansatz für das Handelsstrategie-Design für ein Multi-Agent-System, das Investitionsentscheidungen an der Börse unterstützt. Die einzelnen Komponenten des Systems, die Funktionalitäten und der Mechanismus der Beurteilung der einzelnen Agenten werden kurz beschrieben. Die Hauptkomponente, die Supervisor Agent, verwendet als Strategie eine Konsensmethode, um das Niveau des Investitionsrisikos zu reduzieren. Diese Methode ermöglicht die Koordination der Arbeit der Agenten und auf der Grundlage der Entscheidungen der Agenten und präsentiert Handelsberatung für den Investor. Die Strategieprüfung wurde auf FOREX-Zitaten durchgeführt, nämlich auf dem Paar EURUSD. Die Ergebnisse der Forschung werden beschrieben und die Richtungen der Weiterentwicklung der Plattform werden in der Schlussfolgerung gegeben. Konferenzpapier Jan 2013 J. Korczak M. Hernes M. Bac Zeige abstrakt Ausblenden abstrakt ABSTRAKT: Der Artikel präsentiert die Performanceanalyse Fragen von Kauf-Verkauf Entscheidungen agentsx27 in a-Trader-System. Das System ermöglicht die Unterstützung der Investitionsentscheidung auf dem FOREX-Markt. Der erste Teil des Artikels enthält eine Beschreibung eines a-Trader-Systems. Als nächstes werden die Algorithmen der ausgewählten Kauf-Verkauf-Entscheidungsagenten vorgestellt. Im letzten Teil des Artikels wird die Auswertungsfunktion der agentx27-Leistung detailliert und der Ansatz zur Leistungsanalyse wird vorgeschlagen und dargestellt. Artikel Okt 2014 Jerzy Korczak Marcin Hernes Maciej Bac