論文の概要: Integrating Heuristics and Learning in a Computational Architecture for
Cognitive Trading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12333v1
- Date: Fri, 27 Aug 2021 15:09:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-30 14:16:32.845914
- Title: Integrating Heuristics and Learning in a Computational Architecture for
Cognitive Trading
- Title（参考訳）: 認知取引のための計算アーキテクチャにおけるヒューリスティックスと学習の統合
- Authors: Remo Pareschi, Federico Zappone
- Abstract要約: 我々は,効果的なロボットトレーダーの設計に固有の課題を概観する。
我々は,ロボトレーディング技術の現状を,認知的トレーディング(Cognitive Trading)と呼ぶ次のレベルのインテリジェンスへと引き上げることを目指している。
- 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 successes of Artificial Intelligence in recent years in areas such as
image analysis, natural language understanding and strategy games have sparked
interest from the world of finance. Specifically, there are high expectations,
and ongoing engineering projects, regarding the creation of artificial agents,
known as robotic traders, capable of juggling the financial markets with the
skill of experienced human traders. Obvious economic implications aside, this
is certainly an area of great scientific interest, due to the challenges that
such a real context poses to the use of AI techniques. Precisely for this
reason, we must be aware that artificial agents capable of operating at such
levels are not just round the corner, and that there will be no simple answers,
but rather a concurrence of various technologies and methods to the success of
the effort. In the course of this article, we review the issues inherent in the
design of effective robotic traders as well as the consequently applicable
solutions, having in view the general objective of bringing the current state
of the art of robo-trading up to the next level of intelligence, which we refer
to as Cognitive Trading. Key to our approach is the joining of two
methodological and technological directions which, although both deeply rooted
in the disciplinary field of artificial intelligence, have so far gone their
separate ways: heuristics and learning.
- Abstract（参考訳）: 近年、画像解析、自然言語理解、戦略ゲームといった分野における人工知能の成功は、金融界の関心を喚起している。
具体的には、ロボットトレーダーとして知られる人工エージェントの作成に関して、経験豊富な人的トレーダーのスキルで金融市場をジャグリングできる、高い期待と継続的なエンジニアリングプロジェクトがある。
明らかな経済的意味はさておき、これは間違いなく大きな科学的関心の領域であり、そのような真のコンテキストがAI技術の使用に影響を及ぼす課題のためである。
そのため、このようなレベルで動作可能な人工エージェントは、単に角を曲がっているだけでなく、単純な答えもなく、様々な技術や手法の一致が、その取り組みの成功につながっていることに留意する必要がある。
本稿では,ロボット取引技術の現状を,認知的取引(Cognitive Trading)と呼ぶ次のレベルのインテリジェンスへと引き上げるという,汎用的な目標を視野に入れながら,効果的なロボットトレーサの設計に固有の課題を概観する。
我々のアプローチの鍵は、2つの方法論的、技術的方向の結合であり、どちらも人工知能の規律分野に深く根ざしているが、これまでのところ、ヒューリスティックスと学習という2つの方法に分かれている。
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