Metody ewolucyjne w analizie zmian kursu akcji spółek giełdowych

• Autorzy: Wojarnik G.

Identyfikatory

DOI

10.18276/si.2015.36-03

Warianty tytułu

EN

Evolutionary methods for the analysis of changes in price of company stock exchange

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Metody ewolucyjne są jedną z dróg rozwoju sztucznej inteligencji, która czerpiąc z teorii doboru naturalnego, pozwala na rozwiązywanie złożonych problemów, trudnych do rozwiązania tradycyjnymi metodami ekonometrycznymi, statystycznymi lub przy pomocy badań operacyjnych. Jedną z podstawowych metod ewolucyjnych są algorytmy genetyczne, które były wielokrotnie wykorzystane do rozwiązywania różnorodnych problemów związanych z inwestowaniem na rynku papierów wartościowych. Dlatego celem artykułu jest systematyka doświadczeń związanych z wykorzystaniem algorytmów genetycznych w analizie zmian kursu akcji spółek giełdowych oraz podsumowanie osiągnięć w tym zakresie. Jednocześnie artykuł będzie stanowił próbę przedstawienia warunków brzegowych oraz klas problemów z obszaru giełdy papierów wartościowych, najbardziej dogodnych i nadających się do wykorzystania metod ewolucyjnych ze szczególnym uwzględnieniem algorytmów genetycznych.

EN

Evolutionary methods are one of the paths of development of artificial intelligence, which is drawing from the theory of natural selection allows you to solve complex problems, that are difficult to solve using traditional methods econometric, statistical or operations research. One of the basic evolutionary methods are genetic algorithms that are repeatedly used to solve various problems associated with investing in the stock market. Therefore the aim of this article is to review the experience associated with the use of genetic algorithms in the analysis of the share price of listed and to present examples of achievements in this field. Simultaneously this article can be described as an attempt to present a class of problems in the area of the stock market that are most suitable for use evolutionary methods with particular emphasis on genetic algorithms.

Słowa kluczowe

PL

algorytm genetyczny; Giełda Papierów Wartościowych; analiza techniczna

EN

genetic algorithm; stock exchange; technical analysis

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński
• Rocznik: 2015
• Tom: Nr 36
• Strony: 39--50
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.,

Twórcy

autor

Wojarnik G.

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• 1. Asadi S., Hadavandi E., Mehmanpazir F., Masoud Nakhostin M. (2012), Hybridization of evolutionary Levenberg-Marquardt neural networks and data pre-processing for stock market prediction, "Knowledge-Based Systems", no. 35, s. 245-258.
• 2. Cheng C.H., Chen T.L., Ying Wei L. (2010), A hybrid model based on rough sets theory and genetic algorithms for stock price forecasting, "Information Sciences", no. 180, s. 1610-1629.
• 3. Chang Chien Y.W., Chen Y.L. (2010), Mining associative classification rules with stock trading data-A GA-based method, "Knowledge-Based System", no. 23, s. 605-614.
• 4. Hua Y., Feng B., Zhang X., Ngai E.W.T., Liu M. (2015), Stock trading rule discovery with an evolutionary trend following model, "Expert Systems with Applications", no. 42, s. 212-222.
• 5. Kim K., Han I. (2000), Genetic algorithms approach to feature discretization in artificial neural networks for prediction of stock index, "Expert System with Application", no. 19, s. 125-132.
• 6. Kim H.J., Shin K.S. (2007), A hybrid approach based on neural networks and genetic algorithms for detecting temporal patterns in stock markets, "Applied Soft Computing", no. 7, s. 569-576.
• 7. Núñez-Letamendia L. (2007), Fitting the control parameters of a genetic algorithm: An application to technical trading systems design, "European Journal of Operational Research", no. 179, s. 847-868.
• 8. Orito Y., Yamamoto H., Yamazaki G. (2003), Index fund selections with genetic algorithms and heuristic classifications, "Computers & Industrial Engineering", no. 45, s. 97-109.
• 9. Sortino F.A., Price L.N. (1994), Performance Measurement in a Downside Risk Framework, "The Journal of Investing", vol. 3, no. 3, s. 59-64.
• 10. Wojarnik G. (2013), Ewolucyjny system analizy danych w warunkach braku metod zindywidualizowanych (rozprawa habilitacyjna), Uniwersytet Szczeciński, Szczecin.
• 11. Wojarnik G. (2009), The searching procedure for parameters control working of genetic algorithm, "Polish Journal of Environmental Studies", vol. 18, no. 3B, s. 398-402.
• 12. Yeh I.C., Lien C.H., Tsai Y.C. (2011), Evaluation approach to stock trading system using evolutionary computation, "Expert Systems with Applications", no. 38, s. 794-803.