論文の概要: How to Identify Investor's types in real financial markets by means of agent based simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03127v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 16:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 16:54:29.448767
• Title: How to Identify Investor's types in real financial markets by means of agent based simulation
• Title（参考訳）: エージェント・ベース・シミュレーションによる不動産市場における投資家のタイプ同定
• Authors: Filippo Neri
• Abstract要約: 本論文では,主成分分析の基礎となる原理をエージェントベースシミュレーションで計算する手法を提案する。 提案手法は、ターゲット金融時系列を近似または説明することができる投資家のモデルの減少セットを見つけることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper proposes a computational adaptation of the principles underlying principal component analysis with agent based simulation in order to produce a novel modeling methodology for financial time series and financial markets. Goal of the proposed methodology is to find a reduced set of investor s models (agents) which is able to approximate or explain a target financial time series. As computational testbed for the study, we choose the learning system L FABS which combines simulated annealing with agent based simulation for approximating financial time series. We will also comment on how L FABS s architecture could exploit parallel computation to scale when dealing with massive agent simulations. Two experimental case studies showing the efficacy of the proposed methodology are reported.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,金融時系列および金融市場のための新しいモデリング手法を作成するために,エージェントベースシミュレーションによる主成分分析の基礎となる原理の計算適応を提案する。 提案手法の目標は、対象の金融時系列を近似または説明可能な投資家sモデル(agents)の縮小セットを見つけることである。 本研究の計算テストベッドとして,シミュレーションアニールとエージェントベースシミュレーションを組み合わせた金融時系列の近似学習システム L FABS を選択する。 また、L FABS s アーキテクチャは、大規模なエージェントシミュレーションを扱う際に並列計算をいかに活用できるかについてもコメントする。 提案手法の有効性を示す2つの実験事例を報告する。

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