Адаптивная мультирегрессионная оценка в условиях хаотических процессов валютного рынка
Ключевые слова:
хаотические процессы, мультирегрессионная оценка, корреляционный анализ, численный анализ, адаптация, эволюционное моделирование, валютный рынок, валютные инструменты, ForexАннотация
Рассмотрена задача мультирегрессионной оценки стоимости валютного инструмента на основе адаптивного выбора регрессоров, образованных группой валютных пар, наиболее коррелированных с оцениваемым активом. В условиях хаотической динамики котировок валютных инструментов степень корреляции между валютными парами изменяется во времени. Отсюда возникает задача адаптивного оценивания с переменным составом группы регрессоров. Для оценки потенциального выигрыша, достигаемого при использовании управляющей стратегии на основе предложенного подхода, используется метод эволюционного моделирования.
Литература
1. Peters E. E. (1996). Chaos and order in the capital markets: a new view of cycles, prices, and market volatility (2nd ed.). NY: John Wiley & Sons, 1996. 288p.
2. Williams B.M. Trading chaos / NY: John Wiley & Sons, 2002. 251c.
3. Мусаев А.А. Моделирование котировок торговых активов // Труды СПИИРАН. 2011. Вып. 17. С. 5–32.
4. Колодко Д.В. Нестационарность и самоподобие валютного рынка Forex // Управление экономическими системами. 2012 №3. URL: http://www.uecs.ru /uecs-39-392012/item/1144--forex.
5. Афанасьева В.В. К философскому обоснованию детерминированного хаоса // URL: http://sbiblio.com/BIBLIO/archive/afanasev_k/default.aspx.
6. Мусаев А.А. Корреляционный анализ процессов изменения состояния фондовых и валютных рынков // Труды СПИИРАН. 2011. Вып. 18. С. 5-18.
7. Kendall M.G., Stuart A. The advanced theory of statistics. V.2. Inference and relationship. / London: Ch. Griffin & Company limited, 1968. 899p.
8. Colby R.W. The Encyclopedia of Technical Market Indicators. 2nd Edition. / N.Y.: McGraw-Hill. 2003. 832 p.
9. Мусаев А.А. Мультирегрессионная оценка стоимости валютного инструмента // Известия СПбГТИ. 2015. №28(54). С.78-85.
10. Fogel L.J., Owens A.J., Walsh M.J. Artificial intelligence through simulated evolution. / N.Y.: John Wiley & Sons, 1966. 231с.
11. Демиденко Е. З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981. 302с.
12. Bolch B.W., Huang, C. J. Multivariate statistical methods for business and economics // N.J.: Englewood Cliffs. 1974. 317p.
13. Мусаев А.А., Барласов И. А. Оценивание состояния фондовых рынков на основе многомерной регрессии на скользящем окне наблюдения. // Труды СПИИРАН. 2012. Вып. 19. С. 243–254.
14. Аверченков В.И. Эволюционное моделирование и его применение / В.И. Аверченков, П.В. Казаков. 2-е изд., стереотип. М.: ФЛИНТА. 2011. 200с.
15. Курейчик В. Эволюционное моделирование и генетические алгоритмы / В.Курейчик, Л. Гладков, В. Курейчик. Lambert Academic Publishing. 2011. 260с.
16. Карпов В.Э. Методологические проблемы эволюционных вычислений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. №4. C.95-102.
17. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. М.: Горячая линия–Телеком. 2010. 520с.
18. Mukhopadhyay A. A. Survey of Multiobjective Evolutionary Algorithms for Data Mining: Part I / Mukhopadhyay A., Maulik U., Bandyopadhyay S., Coello C.A. // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2014. V.18. N1. P. 4-19.
19. Mukhopadhyay A. A. Survey of Multiobjective Evolutionary Algorithms for Data Mining: Part II // Mukhopadhyay A., Maulik U., Bandyopadhyay S., Coello C.A. // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2014. V.18. N1. P. 20–35.
20. Мусаев А.А. Эволюционное моделирование в задаче оптимизации управляющей стратегии // Научный вестник НГТУ. 2014. Т.56. №3. С. 132–142.
2. Williams B.M. Trading chaos / NY: John Wiley & Sons, 2002. 251c.
3. Мусаев А.А. Моделирование котировок торговых активов // Труды СПИИРАН. 2011. Вып. 17. С. 5–32.
4. Колодко Д.В. Нестационарность и самоподобие валютного рынка Forex // Управление экономическими системами. 2012 №3. URL: http://www.uecs.ru /uecs-39-392012/item/1144--forex.
5. Афанасьева В.В. К философскому обоснованию детерминированного хаоса // URL: http://sbiblio.com/BIBLIO/archive/afanasev_k/default.aspx.
6. Мусаев А.А. Корреляционный анализ процессов изменения состояния фондовых и валютных рынков // Труды СПИИРАН. 2011. Вып. 18. С. 5-18.
7. Kendall M.G., Stuart A. The advanced theory of statistics. V.2. Inference and relationship. / London: Ch. Griffin & Company limited, 1968. 899p.
8. Colby R.W. The Encyclopedia of Technical Market Indicators. 2nd Edition. / N.Y.: McGraw-Hill. 2003. 832 p.
9. Мусаев А.А. Мультирегрессионная оценка стоимости валютного инструмента // Известия СПбГТИ. 2015. №28(54). С.78-85.
10. Fogel L.J., Owens A.J., Walsh M.J. Artificial intelligence through simulated evolution. / N.Y.: John Wiley & Sons, 1966. 231с.
11. Демиденко Е. З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981. 302с.
12. Bolch B.W., Huang, C. J. Multivariate statistical methods for business and economics // N.J.: Englewood Cliffs. 1974. 317p.
13. Мусаев А.А., Барласов И. А. Оценивание состояния фондовых рынков на основе многомерной регрессии на скользящем окне наблюдения. // Труды СПИИРАН. 2012. Вып. 19. С. 243–254.
14. Аверченков В.И. Эволюционное моделирование и его применение / В.И. Аверченков, П.В. Казаков. 2-е изд., стереотип. М.: ФЛИНТА. 2011. 200с.
15. Курейчик В. Эволюционное моделирование и генетические алгоритмы / В.Курейчик, Л. Гладков, В. Курейчик. Lambert Academic Publishing. 2011. 260с.
16. Карпов В.Э. Методологические проблемы эволюционных вычислений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. №4. C.95-102.
17. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. М.: Горячая линия–Телеком. 2010. 520с.
18. Mukhopadhyay A. A. Survey of Multiobjective Evolutionary Algorithms for Data Mining: Part I / Mukhopadhyay A., Maulik U., Bandyopadhyay S., Coello C.A. // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2014. V.18. N1. P. 4-19.
19. Mukhopadhyay A. A. Survey of Multiobjective Evolutionary Algorithms for Data Mining: Part II // Mukhopadhyay A., Maulik U., Bandyopadhyay S., Coello C.A. // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2014. V.18. N1. P. 20–35.
20. Мусаев А.А. Эволюционное моделирование в задаче оптимизации управляющей стратегии // Научный вестник НГТУ. 2014. Т.56. №3. С. 132–142.
Опубликован
2015-04-16
Как цитировать
Мусаев, А. А. (2015). Адаптивная мультирегрессионная оценка в условиях хаотических процессов валютного рынка. Труды СПИИРАН, 2(39), 177-192. https://doi.org/10.15622/sp.39.11
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
