Badania możliwości wyboru optymalnej zmiennej obserwowanej jako zmiennej predykcyjnej w zbiorze danych o rynkach finansowych

• Autorzy: Wiliński A. , Czapiewski P.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

The paper presents the results of computer simulations performed using the historical quotes on several securities (WIG20, S&P500, Dow Jones, DAX, EUR/USD, gold, oil, etc.) in order to analyse the possibility of finding such variables, that can be explained in terms of the others better, than the rest. It is assumed, that the ultimate goal of every investment strategy is finding the opportunity of gaining a financial profit (always considering the risk). Such opportunity is being sought by investigating the possibility of using each variable (each security) in turn as the one to be predicted. In order to reach that goal, authors use several variants of one of the algorithms belonging to the. Group Method of Data Handling (GMDH), namely the combinatorial algorithm. The results reveal some interesting features of regression models, indicating the prospect of further applications of the method.

Słowa kluczowe

PL

wybór zmiennej optymalnej; system transakcyjny; zmienna predykcyjna; predykcja; algorytm kombinatoryczny; metoda GMDH; predykcja wieloraka; regresja wielokrotna; usługi informacyjne; strategia inwestowania; inwestycja giełdowa; papiery wartościowe

EN

prognostic methods; GMDH; multiple regression; prediction; transaction systems; investment strategies; securities; financial mathematics

• Wydawca: Komisja Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Oddział w Gdańsku
• Czasopismo: Metody Informatyki Stosowanej
• Rocznik: 2008
• Tom: nr 1 (Tom 13)
• Strony: 159--174
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Wiliński A.

autor

Czapiewski P.

• Politechnika Szczecińska, Wydział Informatyki

Bibliografia

• [1] Draper N.R., Smith H. Applied regression analysts. Wiley. New York 1981.
• [2] Ivakhnenko A.G., Zaicenko J.P., Dimitrov V.D. Priniatije resenij na osnove samooiyanizacji. Sovet.skoe Radio, Moskwa 1976
• [3] Madala II.R., Ivakhnenko A. G. Inductive Learning Algorithms for Complex Systems Modeling. CRC Press 1994
• [4] Lemke F., Mueller J.-A. Self-Organizing Data Mining for a Portfolio Trading System. Journal of Computational Intelligence in Finance, 1997
• [5] Jajuga K.. Kuziak K.. Markowski P. Jnwestycje finansowe. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu. Wrocław 1998.
• [6] Weisstein, E. W. Moore-Penrose Matrix Inverse. Wolfram MathWorld |online] http://mathworld.wolfram.com/ Moore-PenroseMatrixInversc.html [dostęp:02/2008]
• [7] Greshilov A.A., Stakun V.A., Stakun A.A. Matematiceskije metody postroenija prognozov. Radio i sviaz. Moskva 1997.
• [8] Weisstein, E. W. Time Series Analysis. Wolfram MathWorld [online] http://mathxvorld.wolfram.com/ TimeSeriesAnalysis.html [dostęp: 02/2008]