การเพิ่มประสิทธิภาพ ของ ระบบ การซื้อขาย และ พอร์ตการลงทุน

การเพิ่มประสิทธิภาพของระบบการซื้อขายและพอร์ตการลงทุน Citizations Citations 32.References อ้างอิงการศึกษา 5.Research มีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่ระบบการค้าหรือวิธีการก่อสร้างพอร์ตโฟลิโอหรือระบบตัวแทนหลาย Smeureanu et al 2012 แยกบางคนมีการปรับพอร์ตการลงทุนระบบการซื้อขาย Moodyand, Lizhong 1997, Dempster, Jones 2001 แต่น้อยมากมีปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพระบบการซื้อขายสินค้าขนาดใหญ่ Perold 1984 ระบบ Multi-agent ไม่ค่อยใช้ในการซื้อขายแม้ว่าจะมีตัวอย่างเป็นครั้งคราวก็ตาม Arajo, de Castro 2011. บทคัดย่อ: เราจะวิเคราะห์ปัญหาทางเศรษฐกิจที่ยั่งยืนโดยแยกงานขนาดใหญ่ออกเป็นธุรกิจขนาดเล็กและนำเสนอแนวทางด้านระบบ feed-forward ในระบบวิวัฒนาการเหตุผลทางทฤษฎีสำหรับโซลูชันของเราขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ทางสถิติหลายตัวแปรเกี่ยวกับงานลงทุนหลายมิติโดยเฉพาะความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ขนาดความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีและผลงาน เพื่อลดปัญหาขนาดตัวอย่าง size size งานที่ใหญ่ขึ้นแบ่งออกเป็นส่วนเล็ก ๆ โดยวิธีการจัดกลุ่ม clustering รายการปัญหาที่คล้ายกันจะได้รับกลุ่มเล็ก ๆ เพื่อแก้กลุ่ม แต่แตกต่างกันไปในหลาย ๆ ด้าน Pseudo กลุ่มแบบสุ่มสร้างเป็นจำนวนมาก ของโมดูลของฟีด - ไปข้างหน้าระบบการตัดสินใจกลไกการวิวัฒนาการรูปแบบคอลเลกชันของโมดูลที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละช่วงเวลาสั้น ๆ การแก้ปัญหาขั้นสุดท้ายจะถูกยกระดับไปทั่วโลกที่รวบรวมชุดที่ดีที่สุดจะถูกเลือกโดยใช้ perceptron multiclass ค่าใช้จ่ายที่สำคัญ โมดูลที่รวบรวมได้ถูกนำมารวมกันในแนวทางสุดท้ายในแนวทางที่ถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกัน 1 N Portfolio ประสิทธิภาพของวิธีการตัดสินใจแบบใหม่นี้แสดงให้เห็นได้จากปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนทางการเงินซึ่งทำให้ได้ข้อมูลจริงจำนวนมากสำหรับการสร้างพอร์ตโฟลิโอเราใช้แบบจำลอง 11,730 โมเดล การแสดงหุ่นยนต์การค้าชุดข้อมูลครอบคลุมช่วงเวลาตั้งแต่ปี 2003 ถึงปี 2012 เมื่อสิ่งแวดล้อม การเปลี่ยนแปลงเป็นไปอย่างไม่อาจคาดเดาได้บ่อยครั้งและไม่สามารถคาดการณ์ได้การเดินหน้าและการทดลองนอกทดลองแสดงให้เห็นว่าแนวทางที่ยึดหลักการเศรษฐศาสตร์ที่ยั่งยืนมีประสิทธิภาพดีกว่าวิธีการวัดมาตรฐานและประวัติการฝึกอบรมของตัวแทนที่สั้นลงแสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในช่วงเวลาของสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป Radeigh Aistis Raudys Pabarkait. L Xu, 2003 การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนทางการเงินจากมุมมองของโครงสร้างชั่วคราวในการทำเหมืองของผลตอบแทนของหุ้นใน P Perner และ A Rosenfeld การเรียนรู้เครื่องจักรและการทำเหมืองข้อมูลในรูปแบบการรับรู้ - MLDM 2003, pp 266-275, LNAI 2734, Springer Verlag เช่นเดียวกับปัญหาพื้นฐานอื่น ๆ ในการวิเคราะห์ทางการเงินปัญหาการคัดเลือกพอร์ตโฟลิโอที่ดีที่สุดมีความยืดหยุ่นต่อการโจมตีของนักวิจัยจากสาขาวิชาเครือข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้ด้วยเครื่อง 3456 การใช้วิธีการของเครือข่ายประสาทเทียมต้องใช้พารามิเตอร์ที่เหมาะสมเพื่อให้สามารถเรียนรู้ได้ตลอดเวลา บทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อบทคัดย่อในบทความนี้เรามุ่งที่จะแนะนำวิธีการหนึ่งในเทคนิคการเรียนรู้เชิงสถิติที่เพิ่งมีการพัฒนาขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ การทำเหมืองข้อมูลเพื่อกำหนดน้ำหนักในปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอนอกจากนี้เราศึกษาตัวแปรหลายรูปแบบของเทคนิค Sharpe ratio maximization ของ APT ซึ่งใช้แนวความคิดเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านพอร์ตโฟลิกและความผันผวนด้านบนที่เหมาะกับความต้องการของความเสี่ยงที่คลาดเคลื่อน การถดถอยเชิงเส้นของระยะเวลาการถือครองต่อ MS ratio ในทุกตลาดมีค่าสหสัมพันธ์เท่ากับ 48 ซึ่งสอดคล้องกับผลลัพธ์ในข้อ 1 และข้อ 4 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการฝึกอบรม RRL ปรับผู้ค้าให้มีต้นทุนการทำธุรกรรมที่สูงขึ้นโดยการลดอัตราการซื้อขายในกรณีที่อัตราแลกเปลี่ยนมีอัตราการเติบโตที่ต่ำกว่า MS ratio s ว่าการแพร่กระจายเป็นค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมค่อนข้างสูงเทียบเท่าและเราควรคาดหวังว่าความถี่การค้าจะลดลง บทคัดย่อการศึกษานี้เป็นการศึกษาการค้าสกุลเงินที่มีความถี่สูงด้วยเครือข่ายประสาทที่ได้รับการฝึกฝนโดยการเรียนเสริมด้วย RRL เราเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครือข่ายชั้นเดียวกับเครือข่ายที่มีชั้นซ่อนและตรวจสอบผลกระทบของพารามิเตอร์ระบบคงที่ต่อสมรรถนะโดยทั่วไปเรา สรุปได้ว่าระบบการซื้อขายอาจมีประสิทธิภาพ แต่ประสิทธิภาพแตกต่างกันไปสำหรับตลาดสกุลเงินที่แตกต่างกันและความแปรปรวนนี้ไม่สามารถอธิบายได้ด้วยสถิติง่ายๆของตลาดนอกจากนี้เราพบว่าเครือข่ายชั้นเดียวมีประสิทธิภาพดีกว่าเครือข่ายสองชั้นในแอ็พพลิเคชันนี้เอกสารการประชุม เม. ย. การพัฒนาระบบเศรษฐกิจและเทคโนโลยีของปี พ. ศ. 2543 โดย John Moody, Matthew Saffell 2001. เรานำเสนอวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนการจัดสรรสินทรัพย์และระบบการซื้อขายโดยอาศัยการเสริมแรงโดยตรง DR ในแนวทางนี้การตัดสินใจลงทุนถือเป็นปัญหาการควบคุมแบบสุ่มและ เราจะนำเสนอโฆษณา อัลกอริทึม aptive ที่เรียกว่า r. We ปัจจุบันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนการจัดสรรสินทรัพย์และระบบการซื้อขายที่อิงกับการเสริมแรงโดยตรง DR ในแนวทางนี้การตัดสินใจลงทุนถือเป็นปัญหาการควบคุมแบบสุ่มและมีการค้นพบกลยุทธ์โดยตรงเรานำเสนออัลกอริธึมการปรับตัวที่เรียกว่า การเสริมแรงกำเริบการเรียนรู้ RRL สำหรับการค้นพบนโยบายการลงทุนความจำเป็นในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์จะถูกตัดออกและจะได้ผลการปฏิบัติงานในการซื้อขายที่ดีขึ้นวิธีการเสริมแรงโดยตรงแตกต่างจากการเขียนโปรแกรมเชิงพลวัตและอัลกอริธึมการเสริมแรงเช่น TD-learning และ Q-learning ซึ่งพยายามที่จะประมาณค่า สำหรับปัญหาการควบคุมเราพบว่ากรอบการเสริมแรงโดยตรงของ RRL ช่วยให้สามารถหาตัวแทนปัญหาได้ง่ายหลีกเลี่ยงคำสาป Bellman aposs ของมิติและข้อได้เปรียบที่น่าสนใจในประสิทธิภาพเราแสดงให้เห็นว่าการเสริมแรงโดยตรงสามารถใช้เพื่อเพิ่มผลตอบแทนการลงทุนที่ปรับเปลี่ยนความเสี่ยงได้ดีที่สุด arpe ratio ในขณะที่การคำนวณผลกระทบของค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมในงานจำลองแบบต่างๆโดยใช้ข้อมูลทางการเงินที่แท้จริงเราพบว่าวิธีการของเราจาก RRL ก่อให้เกิดกลยุทธ์การซื้อขายที่ดีกว่าระบบที่ใช้ Q-Learning ซึ่งเป็นวิธีการที่มีค่านิยมการใช้งาน Real-world รวมถึง intra - ผู้ค้าสกุลเงินรายวันและระบบการจัดสรรสินทรัพย์รายเดือนสำหรับ S ampP 500 Stock Index และ T-Bills. by โดย Blake Lebaron 1998 บทความนี้ได้รวมเอาเทคนิคที่ได้จากวรรณคดีเกี่ยวกับขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงวิวัฒนาการพร้อมกับการทดสอบทางสถิติแบบบูสเทรดและการตรวจสอบข้าม เป็นกรอบทั่วไปสำหรับการประเมินวัตถุประสงค์จากตัวอย่างโดยการวาดใหม่ส่วนย่อยจากตัวอย่างการฝึกอบรม Evolu เอกสารนี้รวมเทคนิคที่ดึงมาจากวรรณคดีเกี่ยวกับขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงวิวัฒนาการพร้อมกับการทดสอบทางสถิติแบบบูสเทรตการทดสอบ Bootstrapping และ Cross ถูกใช้เป็นกรอบทั่วไปในการประมาณวัตถุประสงค์ ออกจากกลุ่มตัวอย่างโดยการวาดใหม่ส่วนย่อยจาก tr aining ตัวอย่าง Evolution ใช้ในการค้นหาพื้นที่ขนาดใหญ่ของสถาปัตยกรรมเครือข่ายที่มีศักยภาพการรวมกันของสองวิธีนี้จะสร้างขั้นตอนการประมาณและการเลือกเครือข่ายที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาโครงสร้างเครือข่ายที่เก่งกาจซึ่งสามารถอธิบายได้ดีตัวอย่างจากข้อมูลทางการเงินที่แสดงให้เห็นว่าเปรียบเทียบกับแบบดั้งเดิมมากขึ้น วิธีการเลือกแบบจำลองวิธีการ bootstrap ยังช่วยให้ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ทั่วไปมากกว่าปกติอย่างน้อยที่สุดสี่เหลี่ยมเนื่องจากสามารถประมาณอคติตัวอย่างสำหรับฟังก์ชันใด ๆ บางส่วนเหล่านี้จะถูกนำมาเปรียบเทียบกับแบบดั้งเดิมอย่างน้อยที่สุดในการตั้งค่าการซื้อขายแบบไดนามิกกับชุดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ 1 1 shirani 1994 3 ผลเริ่มต้นแสดงให้เห็นว่าพวกเขาเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการคาดการณ์แบบอนุกรมเวลาโดยใช้ข้อมูล Henon LeBaron 1997 4 เอกสารล่าสุดของ Bengio 1997, Choey Weigend 1997 และ - Moody Wu 1997 - - เป็นแรงบันดาลใจอย่างชัดเจนที่นี่ ความสำคัญของฟังก์ชันการสูญเสียอื่น ๆ สามารถพบได้ใน Granger Pesara n 1996 1 กลยุทธ์ในเวลา t 1 จะ strt 1, 1 where. by Amir F Atiya, Alexander G Parlos - IEEE TRANS NEURAL NETWORKS 2000 การฝึกอบรมเครือข่ายที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องยังคงเป็นหัวข้อการวิจัยที่ท้าทายและใช้งานอยู่ บนพื้นฐานของวิธีการคำนวณเพื่อให้ได้ความลาดชันของฟังก์ชันข้อผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพและสามารถจัดกลุ่มเป็นกลุ่มหลัก ๆ ได้ห้ากลุ่มในการศึกษานี้เราได้นำเสนอวิธีการฝึกอบรมเครือข่ายที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องยังคงเป็นหัวข้อการวิจัยที่ท้าทายและใช้งานอยู่ ในวิธีการคำนวณเพื่อให้ได้ความสามารถในการไล่ระดับสีของฟังก์ชันข้อผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพและสามารถแบ่งกลุ่มออกเป็น 5 กลุ่มใหญ่ ๆ ได้ในการศึกษานี้เราจะแสดงให้เห็นถึงแหล่งที่มาที่รวมกันของแนวทางเหล่านี้ด้วยเราได้แสดงให้เห็นว่าวิธีการนี้มีวิธีการแก้สมการเมทริกซ์ เป้าหมายที่สองของบทความนี้คือการพัฒนาอัลกอริธึมขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากสูตรใหม่ขั้นตอนใหม่ m ซึ่งขึ้นอยู่กับการประมาณค่าการไล่ระดับสีข้อผิดพลาดมีความซับซ้อนในการคำนวณการอัพเกรดน้ำหนักต่ำกว่าเทคนิคการแข่งขันสำหรับปัญหาทั่วไปส่วนใหญ่นอกจากนี้ยังมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุดในจำนวนที่น้อยมากของการทำซ้ำลักษณะที่พึงประสงค์ของการฝึกอบรมเครือข่ายซ้ำ อัลกอริทึมคือการสามารถอัปเดตน้ำหนักในรูปแบบออนไลน์ได้นอกจากนี้เรายังได้พัฒนาอัลกอริทึมที่เสนอขึ้นมาซึ่งจะขึ้นอยู่กับการปรับปรุงการประมาณค่าความคลาดเคลื่อนของข้อผิดพลาดในลักษณะที่เป็นข้อผิดพลาดอีกด้วย Thomas Hellstrm, Kenneth Holmstrm 1999 บทความนี้อธิบาย ASTA, ตัวแทนซื้อขายหุ้นปลอมในสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรม Matlab วัตถุประสงค์หลักของโครงการคือการจัดหาม้านั่งทดสอบที่มีเสถียรภาพและสมจริงสำหรับการพัฒนาอัลกอริทึมการซื้อขายหุ้นหลายพฤติกรรมของตัวแทนถูกควบคุมโดย ภาษาระดับสูงบทความนี้อธิบาย ASTA, ตัวแทนซื้อขายหุ้นปลอมในสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรม Matlab วัตถุประสงค์หลักของ t เขาโครงการคือการจัดหาม้านั่งทดสอบที่มีเสถียรภาพและสมจริงสำหรับการพัฒนาอัลกอริธึมการค้าแบบหลายสต็อกพฤติกรรมของตัวแทนถูกควบคุมโดยภาษาระดับสูงซึ่งสามารถขยายได้ง่ายด้วยฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนดกฎการซื้อและขายสามารถ ประกอบด้วยการโต้ตอบและประเภทต่างๆของการคัดกรองข้อมูลสามารถดำเนินการได้อย่างง่ายดายทั้งหมดภายในไวยากรณ์ภาษาไฟล์ Matlab m - นอกเหนือจาก. Haizhon Li, Robert Kozma - กิจการของการประชุมร่วมกันระหว่างประเทศ 2003 เกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม 2003 บทคัดย่อในบทความนี้ เครือข่ายประสาทเทียมแบบ KIII ถูกนำมาประยุกต์ใช้กับการทำนายลำดับขั้นตอนที่ซับซ้อนในแนวทางของเรา KIII ให้การคาดการณ์ทิศทางของการเปลี่ยนแปลงอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศทีละขั้นตอนก่อนหน้านี้หลาย perceptron MLP net มีส่วนในเรื่องนี้ กระดาษเครือข่ายประสาทแบบไดนามิก KIII ถูกนำมาใช้และนำมาใช้กับการทำนายลำดับขั้นตอนที่ซับซ้อนในแนวทางของเรา KIII ให้การทำนายแบบทีละขั้นตอน ทิศทางของการเปลี่ยนแปลงอัตราแลกเปลี่ยนสกุลเงินก่อนหน้านี้หลาย perceptron หลายเครือข่าย perceptron MLP และเครือข่ายประสาทเกิดขึ้นอีกครั้งได้รับการดำเนินการเรียบร้อยแล้วสำหรับโปรแกรมนี้ผลลัพธ์ที่ได้โดย KIII เปรียบเทียบได้ดีกับวิธีการอื่น ๆ Iue กับระดับเสียงสูงและลักษณะไม่หยุดนิ่งของ ข้อมูลการคาดการณ์ทางการเงินเป็นแอพพลิเคชันที่ท้าทายในโดเมนคำทำนายแบบอนุกรมเวลาใช้วิธีต่างๆในแอพพลิเคชั่นนี้ - 4,5,6,7,9,10 - - ในงานวิจัยนี้เราใช้โมเดล KIII เพื่อทำนายทิศทางทิศทางเดียว ของอัตราแลกเปลี่ยนรายวันข้อมูลที่เราใช้คือจาก 4 ผลการทดสอบแสดงความสามารถจำแนกของ KI. by Nicolas Chapados, Yoshua Bengio - รายการ IEEE เกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม 2000 เราแนะนำกรอบการจัดสรรสินทรัพย์ตามการควบคุมที่ใช้งานอยู่ ในกรอบนี้เราเปรียบเทียบกระบวนทัศน์สองแบบสำหรับการจัดสรรโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมกลุ่มแรกใช้เครือข่ายเพื่อสร้าง ecast ของพฤติกรรมสินทรัพย์ร่วมกับ a. We แนะนำกรอบการจัดสรรสินทรัพย์ตามการควบคุมที่ใช้งานของค่าที่มีความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอในกรอบนี้เราเปรียบเทียบสองกระบวนทัศน์สำหรับการจัดสรรโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม ใช้เครือข่ายเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของสินทรัพย์ร่วมกับตัวจัดสรรความแปรปรวนแบบดั้งเดิมสำหรับการสร้างพอร์ตโฟลิกกระบวนทัศน์ที่สองใช้เครือข่ายเพื่อทำการตัดสินใจในการจัดสรรพอร์ตโฟลิกโดยตรงเราจึงพิจารณาวิธีการในการเลือกตัวแปรการเลือกตัวแปรที่นุ่มนวลและแสดง ประโยชน์ของเราเราใช้วิธีการแบบผสมผสานระหว่างคณะกรรมการเพื่อจัดระบบการเลือก hyperparemeters ระหว่างการฝึกอบรมเราแสดงให้เห็นว่าคณะกรรมการที่ใช้ทั้งสองกระบวนทัศน์มีประสิทธิภาพดีกว่าผลการดำเนินงานของตลาดมาตรฐาน 1 บทนำในการใช้งานทางการเงินความคิดของขั้นตอนวิธีการเรียนรู้การฝึกอบรมตามเกณฑ์ที่น่าสนใจเช่น เป็นกำไรมากกว่าเกณฑ์การคาดการณ์ทั่วไปมี gai ได้รับความสนใจในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาในงานจัดสรรสินทรัพย์นี้ได้มีการนำไปประยุกต์ใช้กับการฝึกอบรมระบบประสาทเทียมเพื่อเพิ่ม Sharpe Ratio หรือมาตรการอื่น ๆ ที่ปรับความเสี่ยงได้โดยตรง - 1,3,10 - - หนึ่งในมาตรการความเสี่ยงดังกล่าวซึ่งเพิ่งได้รับความสนใจเป็นอย่างมากคือค่าความเสี่ยง VaR (Variable Value-at-Risk) ของพอร์ทโฟลิโอซึ่งเป็นตัวกำหนดจำนวนเงินสูงสุดที่จะวัดได้เช่นพอร์ตของ John Moody, Yufeng Liu, Matthew Saffell, Kyoungju Youn - In Proceedings ของบทความการเรียนรู้มัลติมีเดียประดิษฐ์จาก 2004 AAAI ฤดูใบไม้ร่วง Symposium 2004 เราตรวจสอบเกมเมทริกซ์ซ้ำกับผู้เล่น stochastic เป็นพิภพเล็ก ๆ สำหรับการศึกษาแบบไดนามิกปฏิสัมพันธ์หลายตัวแทนโดยใช้ Stochastic Direct Reinforcement SDR ขั้นตอนการไล่ระดับสีนโยบาย SDR เป็นภาพรวมของการเรียนรู้เสริมสร้างกำลังเรียนรู้ RRL ที่สนับสนุนนโยบาย stochastic U. We ตรวจสอบซ้ำเกมเมทริกซ์กับผู้เล่น stochastic เป็นพิภพขนาดเล็กสำหรับการเรียนรู้แบบไดนามิกหลายตัวแทน inte การใช้การเสริมกำลังแบบ Stochastic Direct Reinforcement SDR ขั้นตอนการไล่ระดับสี SDR เป็นแนวคิดทั่วไปของการเรียนรู้การเสริมแรงกำัลังเสริม RRL ที่สนับสนุนนโยบายแบบสุ่มแตกต่างจากอัลกอริธึม RL อื่น ๆ SDR และ RRL ใช้การไล่ระดับสีตามนโยบายที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อแก้ไขปัญหาการให้เครดิตเวลาอันเป็นผลมาจากโครงสร้างที่เกิดขึ้นซ้ำ paper มีความแตกต่างจากหน่วยความจำที่เกิดขึ้นจากหน่วยความจำมาตรฐานและหน่วยความจำที่ไม่เกิดซ้ำสำหรับการไล่ระดับสี RL 2 เปรียบเทียบ SDR กับวิธีการเรียนรู้แบบ Q-type สำหรับเกมง่ายๆ 3 แยกแยะปฏิกิริยาจากพฤติกรรมของตัวแทนแบบไดนามิกภายในและ 4 สำรวจการใช้การเรียนรู้ที่เกิดขึ้นซ้ำสำหรับการโต้ตอบ , ตัวแทนแบบไดนามิกเราพบว่าผู้เล่น SDR เรียนรู้ได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพสูงกว่าเมื่อเร็ว ๆ นี้ที่นำเสนอผู้เรียน Q-type สำหรับเกม Rock, Paper, Scissors RPS แบบง่ายๆผู้เล่น SDR และผู้เล่น SDR แบบไดนามิกที่ซับซ้อนมากขึ้นเราแสดงให้เห็นว่า นโยบายการไล่ระดับสีให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นกว่าผู้เล่นที่ไม่เกิดขึ้นอีก Ierated Prisoners Dilemma เราแสดงให้เห็นว่าตัวแทน SDR ไม่เกิดขึ้นเพียง แต่เรียนรู้เท่านั้นที่จะทำให้ข้อบกพร่องของ Nash มีความสมดุลในขณะที่ SDR agents ที่มีการไล่ระดับสีที่เกิดขึ้นเรื่อย ๆ สามารถเรียนรู้พฤติกรรมที่น่าสนใจมากมายรวมทั้งความร่วมมือ 1.ealing Q-Learning ไม่สามารถปรับขนาดได้ง่ายขึ้น พื้นที่ขนาดใหญ่ของรัฐหรือการดำเนินการซึ่งมักเกิดขึ้นในทางปฏิบัติวิธีการเสริมกำลังโดยตรง DR วิธีการไล่ระดับทางนโยบายและการค้นหานโยบาย Williams 1992 - Moody Wu 1997 - Moody et al 1998 Baxter Bartlett 2001 Ng จอร์แดน 2000 เป็นตัวแทนของนโยบายอย่างชัดเจนและไม่ต้องการให้มีการเรียนรู้เกี่ยวกับค่า วิธีการไล่ระดับสีตามนโยบายต้องการปรับปรุงนโยบายโดย John Moody, Matthew Saffell - ใน KDD 1998 เราขอแนะนำให้ฝึกอบรมระบบการซื้อขายโดยการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของวัตถุประสงค์ทางการเงินโดยการเรียนรู้เสริมการทำงานของประสิทธิภาพที่เราพิจารณาว่าเป็นฟังก์ชันที่มีคุณค่าคือผลกำไรหรือความมั่งคั่ง อัตราส่วน Sharpe และอัตราส่วน Sharpe ที่แตกต่างกันของเราเมื่อไม่นานมานี้ที่นำมาใช้ในการเรียนรู้แบบออนไลน์ใน Moody W. เราเสนอระบบการค้าขายโดย op ฟังก์ชันการทำงานที่เราคิดว่าเป็นฟังก์ชันที่มีค่าคือผลกำไรหรือความมั่งคั่งอัตราส่วน Sharpe และอัตราส่วน Sharpe ที่แตกต่างกันเมื่อเร็ว ๆ นี้ของเราในการเรียนรู้แบบออนไลน์ใน Moody amp Wu 1997 เรานำเสนอผลการทดลองในการควบคุม ที่นี่เราขยายงาน pre-vious ของเราเพื่อเปรียบเทียบ Q-Learning กับเทคนิคการเรียนรู้เสริมจากเรียลไทม์ RTRL เรียลไทม์การเรียนรู้ที่เพิ่มรางวัลทันทีการจำลองของเรา ผลประกอบการรวมถึงปีศาจที่งดงามของการปรากฏตัวของความสามารถในการคาดการณ์ในรายเดือน N Towers, Burgess - การเงินการดำเนินการของการประชุมระหว่างประเทศที่หกเกี่ยวกับการคำนวณการคลัง 1999 ในเอกสารฉบับนี้เราใช้กลยุทธ์การซื้อขายสำหรับรูปแบบการคาดการณ์ราคาสินทรัพย์ กฎการตัดสินใจ parameterised เราพัฒนาสภาพแวดล้อมการค้าสังเคราะห์เพื่อตรวจสอบ ผลที่ตามมาในแง่ของการทำกำไรในการปรับเปลี่ยนรูปแบบการคาดการณ์และกฎการตัดสินใจเราแสดงให้เห็นว่าใน imp. In กระดาษนี้เราใช้กลยุทธ์การซื้อขายสำหรับรูปแบบการพยากรณ์ราคาสินทรัพย์โดยใช้กฎการตัดสินใจ parameterised เราพัฒนาสภาพแวดล้อมการค้าขายสังเคราะห์เพื่อตรวจสอบผลกระทบสัมพัทธ์ ในแง่ของความสามารถในการทำกำไรการปรับเปลี่ยนรูปแบบการคาดการณ์และกฎการตัดสินใจเราแสดงให้เห็นว่าการดำเนินการตามกฎการซื้อขายอาจมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพในการซื้อขายเนื่องจากความสามารถในการคาดการณ์ของรูปแบบการคาดการณ์เราใช้เทคนิคเหล่านี้เป็นตัวอย่างของรูปแบบการคาดการณ์ที่สร้างขึ้น จากการคำนวณค่าความแปรปรวนร่วมกันของดัชนีความเชื่อมั่นทางธุรกิจภายในวันนี้ผลการศึกษาพบว่าการเพิ่มประสิทธิภาพของกฎการตัดสินใจสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างมีนัยสำคัญโดยมีอัตราส่วน Sharpe ต่อปีเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าของกฎการซื้อขายวิหารเพื่อให้บรรลุระดับนี้ การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานผ่านรูปแบบการคาดการณ์เพียงอย่างเดียวจะต้องมี 50 imp ความเป็นไปได้ในการคาดการณ์ความถูกต้อง 1 บทนำในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาการวิจัยจำนวนมากได้รับการอุทิศให้แก่รูปแบบการคาดการณ์และจากนั้นขั้นตอนการตัดสินใจที่จะแปลงข้อมูลการคาดการณ์ให้เป็นการกระทำซึ่งในกรณีนี้จะเป็นการเปลี่ยนแปลงการซื้อขาย ตำแหน่งเป็นอีกทางเลือก Moody in - 3 - - และ Choey Weigend ใน 4 เป็นตัวอย่างของวิธีการที่รวมทั้งสองขั้นตอนเป็นหนึ่งกลยุทธ์การซื้อขายเหล่านี้ใช้แบบจำลองเดียวเพื่อดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพร่วมกันมากกว่าการคาดการณ์ Thomas Thomas Hellstrm 1998 บทความนี้อธิบายหลักการที่อยู่เบื้องหลังและการดำเนินการของ ASTA ตัวแทนซื้อขายหุ้นประดิษฐ์ที่เขียนขึ้นในภาษา Matlab วัตถุประสงค์หลักของโครงการคือการจัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่ง่ายต่อการใช้งานสำหรับการพัฒนาอัลกอริธึมการค้าหลายสต็อค หลักการที่อยู่เบื้องหลังและการดำเนินการของ ASTA ตัวแทนซื้อขายหุ้นประดิษฐ์ที่เขียนขึ้นในภาษา Matlab วัตถุประสงค์หลักของโครงการคือการจัดหา สภาพแวดล้อมที่ง่ายต่อการใช้งานสำหรับการพัฒนาอัลกอริทึมการซื้อขายหุ้นหลาย ๆ แห่งโดย N Towers, Burgess 1998 ในบริบทของกลยุทธ์การซื้อขายแบบไดนามิกจุดมุ่งหมายสูงสุดของรูปแบบการคาดการณ์คือการเลือกการกระทำที่ส่งผลให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพของ วัตถุประสงค์ทางการค้าในเอกสารฉบับนี้เราได้พัฒนาวิธีการในการปรับฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์โดยใช้กฎการตัดสินใจแบบ parameterised สำหรับการให้ในบริบทของกลยุทธ์การค้าแบบไดนามิกจุดประสงค์สูงสุดของรูปแบบการคาดการณ์คือการเลือกการกระทำที่ทำให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพ ของวัตถุประสงค์ในการซื้อขายในเอกสารฉบับนี้เราได้พัฒนาวิธีการในการเพิ่มประสิทธิภาพของฟังก์ชันวัตถุประสงค์โดยใช้กฎการตัดสินใจแบบ parameterised สำหรับรูปแบบการคาดการณ์ที่กำหนดเราจำลองประสิทธิภาพการซื้อขายที่คาดว่าจะได้สำหรับพารามิเตอร์การตัดสินใจที่แตกต่างกันและระดับความถูกต้องในการทำนายจากนั้นเรานำเทคนิคไปใช้ รูปแบบการคาดการณ์ของการตีความผิดภายในกลุ่มของดัชนีหุ้นเราแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มประสิทธิภาพของกฎการตัดสินใจที่เสนอสามารถเพิ่ม a nnualised อัตราส่วน Sharpe โดยปัจจัยของ 1 7 มากกว่าการตัดสินใจที่ไร้เดียงสากฎ Kai Chun Chiu, Lei Xu - ใน JR Dorronsoro Ed เครือข่ายประสาทเทียม - ICANN 2002, LNCS 2415 2002 บทคัดย่อการจัดการพอร์ตโฟลิโอ Adaptive ได้รับการศึกษาในวรรณคดีของประสาท nets and machine learning รูปแบบ TFA ที่พัฒนาขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้มีการค้นคว้าวิจัยเกี่ยวกับทฤษฎีการกำหนดราคาทางอาญา (Arbitrage Pricing Theory APT) ซึ่งมีการใช้งานที่มีศักยภาพในการบริหารจัดการพอร์ตการลงทุนแบบ Adaptive ได้รับการศึกษาในวรรณคดีเรื่อง nets nets and machine learning เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้มีการพัฒนารูปแบบ TFA แบบจำลองปัจจัยการวิเคราะห์ (Temporal Factor Analysis TFA) ที่มุ่งเน้นไปที่การศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับทฤษฎีการกำหนดราคาที่เป็นความลับ APT พบว่ามีแอพพลิเคชั่นที่มีศักยภาพในการจัดการพอร์ตโฟลิโอในเอกสารฉบับนี้เรามุ่งหวังให้เห็นถึงความเหนือกว่าในการบริหารพอร์ตโฟลิโอ APT ทฤษฎีการลงทุนแบบดั้งเดิมของ Markowitz 8 ในบริบทของโครงข่ายประสาทเทียมในวรรณคดี การจัดการพอร์ตโฟลิโอแบบ adaptive ผ่านการเพิ่มอัตราส่วน Sharpe ที่รู้จักกันดีได้รับการศึกษาในรูปที่ 1, 2 - อย่างไรก็ตามวิธีการดังกล่าวถือว่าน้ำหนักเป็นค่าคงที่หรือขึ้นอยู่กับผลตอบแทนของการรักษาความปลอดภัยเมื่อเร็ว ๆ นี้เทคนิคใหม่ที่เรียกว่า Time Factor Analysis TFA เสนอโดย 5 กับ a.