Zastosowanie strategii ewolucyjnej w prognozowaniu tendencji zmian kursu akcji

• Autorzy: Murawski K. , Murawska M.

Warianty tytułu

EN

Application of evolutionary strategies in predicting stock price trends

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule wyznaczono tendencję zmian kursu akcji, wykorzystując strategię ewolucyjną oraz notowania historyczne. Na bazie doświadczeń pokazano, że strategia ewolucyjna umożliwia poprawne dopasowanie, kodowanego w genotypie, ciągu poszukiwanych wartości kursu akcji do wartości notowanych na giełdzie papierów wartościowych. Następnie genotyp zmodyfikowano, by umożliwić wyznaczanie przyszłych tendencji zmian kursu (prognozy). Sposób prognozowania zweryfikowano dla trzynastu wybranych przedsiębiorstw, których dane uzyskano z Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie.

EN

The trend of stock price is determined in the paper using an evolutionary strategy and historical quotations. On the basis of experiments it has been shown that the evolutionary strategy enables correct matching of coded in a genotype sought sequence of shares price to the value of listed securities. The genotype has been modified to allow determination of the future exchange rate trends (forecasts). The method of forecasting was verified for thirteen selected companies whose data was obtained from the Stock Exchange in Warsaw.

Słowa kluczowe

PL

obliczenia ewolucyjne; strategia ewolucyjna; prognozowanie

EN

evolutionary computation; trend line market; prediction

• Wydawca: Instytut Teleinformatyki i Automatyki, Wydział Cybernetyki, Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 17, nr 31
• Strony: 95--109
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Murawski K.

autor

Murawska M.

• Instytut Teleinformatyki i Automatyki WAT, ul. Gen. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa,

Bibliografia

• [1] Aboueldahab T., Fakhreldin M., Prediction of Stock Market Indices using Hybrid Genetic Algorithm / Particle Swarm Optimization with Perturbation Term, International Conference on swarm intelligence, ICSI 2011.
• [2] Bledsoe W. W., The use of biological concepts in the analytical study of systems, ORSA - TIMS National Meeting, 1961.
• [3] Box G. E. P., Evolutionary operation: A method for increasing industrial productivity, „Journal of Royal Statistical Society C”, Vol. 6, No. 2, 1957, pp. 81 - 101.
• [4] Brabazon A., O'neillm., Maringe D. G., Natural Computing in Computational Finance, Tom 3. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2010, pp. 85 - 100.
• [5] Bremermann H. J., Optimization through evolution and recombination, Self-Organizing Systems 1962, edited M. C. Yovitts et al., Spartan Books, Washington, D.C. pp. 93 - 106.
• [6] Eiben E. A., Van Kemenade C. H. M., Kok J. N., Orgy in the Computer: Multi - Parent Reproduction in Genetic Algorithm, Third European Conference on Artificial Life, 1995.
• [7] Fogel L. J., Owens A. J., Walsh M. J., Artificial Intelligence Through Simulated Evolution, Wiley J., 1966.
• [8] Fraser A. S., Simulation of genetic systems by automatic digital computers, „Australian Journal of Biological Science”, 1957.
• [9] Friedman G. J., Digital simulation of an evolutionary process, „General Systems Yearbook”, Vol. 4, 1959, pp. 171 - 184.
• [10] Haupt R., Haupt S. E., Practical Genetic Algorithms, John Wiley & Sons, 1998.
• [11] Holland J. H., Adaptation in Natural and Artificial Systems, The University of Michigan Press, 1975.
• [12] Markowska-Kaczmar U., Kwasnicka H., Szczepkowski M., Genetic Algorithm as a Tool for Stock Market Modelling, Artificial Intelligence and Soft Computing - ICAISC 2008 Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5097/2008, pp. 450 - 459, DOI: 10.1007/978-3-540-69731-2_44
• [13] Murphy J., Analiza techniczna rynków finansowych, WIG PRESS, 1999.
• [14] Murawska M., Zarządzanie strategiczne niematerialnymi zasobami przedsiębiorstwa, Nowe Trendy w Naukach Ekonomicznych i Zarządzaniu, Fundacja Promocji i Akredytacji Kierunków Ekonomicznych, 2008.
• [15] Murawska M., Kształtowanie cen akcji przedsiębiorstw notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie - perspektywa minionego dwudziestolecia, Prace i Materiały Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego, ISBN/ISSN: ISNN 1732-1565, 2011, pp. 181 - 193.
• [16] Murawska M., Realizacja strategii specjalizacji i dywersyfikacji przez spółki publiczne notowane na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie, „Nowoczesne Systemy Zarządzania”, 2011, pp. 110 - 118.
• [17] Murawski K., Segmentacja obrazów rastrowych z wykorzystaniem strategii ewolucyjnych, praca doktorska, WAT, 2001.
• [18] Murawski K., Obliczenia ewolucyjne - geneza i zastosowanie, „Biuletyn IAiR”, 15/2001, str. 55 - 104.
• [19] Reachenberg I., Evolutionstrategie: optimierung technischer systeme nach prinzipien der biologischen evolution. Frommann - Holzboog, 1973.
• [20] Analiza techniczna - wprowadzenie, Seria: Reuters, Wydawnictwo Wolters Kluwer Polska - Oficyna, 2001, ISBN: 83-88597-13-2.
• [21] Sam M., Mani G., „Financial forecasting using genetic algorithms”, Applied Artificial Intelligence, Vol. 10, No. 6, 1996, pp. 543 - 565.
• [22] Wavelet Toolbox User’s Guide, The Mathworks Inc., 2008.
• [23] Witkowska D., Application of artificial neural networks to stock price prediction, „Journal of Applied Computer Science”, Vol. 7, No. 1, 1999, pp. 79 - 89.
• [24] Yovits G. T., Jacobi G. T., Goldstein G. D. (ED.), Self-organizing systems, Spartan Books, 1962, pp. 93 – 106.