Algorytmy genetyczne w prognozowaniu danych giełdowych - usuwanie obserwacji nietypowych

• Autorzy: Kucharski, A.

Warianty tytułu

EN

Genetic Algorithms in Stock Forecasting – Deleting of Outliers

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy zaproponowano wykorzystanie algorytmu genetycznego do otrzymywania krótkookresowych prognoz szeregów notowań kursów i wolumenów obrotów instrumentów giełdowych. Użyty algorytm przypomina w swoim działaniu metodę naiwną z sezonowością, z tym że opóźnienie obserwacji stanowiącej prognozę może być różne dla kolejnych okresów, co umożliwia najlepsze dopasowanie do danych. Dokonano przy tym wcześniejszej identyfikacji i usunięcia obserwacji nietypowych na podstawie macierzy rzutowania, znanej z estymacji odpornej. Na podstawie otrzymanych wyników udało się potwierdzić poprawę jakości prognoz ex post po usunięciu nietypowych danych. Znacznie lepsze rezultaty otrzymano w przypadku notowań, ze względu na występujące w nich przypadku mniejsze wahania przypadkowe.

EN

This work presents a proposal of usage of genetic algorithms to short-term forecasting of price and volume quotations. Presented algorithm resembles the naive method with seasonality but a lag of observation used as predictor can change in order to achieve best adjustment of ex post prognosis to data. The data were devoid of outliers with the help of hat matrix, taken from robust estimation. The results confirmed earlier assumptions and gave better ex post forecasts after removing outliers. Much better results were obtained for the prices, compared to those obtained for the volume due to smaller random fluctuations.

Słowa kluczowe

PL

algorytm genetyczny; prognozowanie; szereg czasowy; estymacja odporna

EN

genetic algorithm; forecasting; time series; robust estimation

• Czasopismo: Badania Operacyjne i Decyzje
• Rocznik: 2008
• Tom: nr 1
• Strony: 35-45
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Kucharski, A.

• Katedra Badań Operacyjnych, Uniwersytet Łódzki, ul. Rewolucji 1905 r. nr 41, 90-214 Łódź,,

Bibliografia

• [1] CIEŚLAK M. (red.), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, PWN, Warszawa 2001.
• [2] GAJDA J.B., Prognozowanie i symulacje a decyzje gospodarcze, C.H. Beck, 2001.
• [3] GOLDBERG D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa 2001.
• [4] KONARZEWSKA I., KARWACKI Z., Planowanie i kontrola kosztów – wybrane problemy statystyczne, Zarządzanie organizacjami w świetle wyzwań XXI wieku – od teorii do praktyki, Wydawnictwo Naukowe Wyższej Szkoły Kupieckiej, 2005, s. 445–459.
• [5] KUCHARSKI A., O pewnym zastosowaniu algorytmów genetycznych do prognozowania szeregów czasowych, Prace Naukowe AE we Wrocławiu, Wrocław 2007, s. 143–153.
• [6] KUCHARSKI A., Wykorzystanie algorytmów genetycznych do krótkookresowych prognoz na giełdzie papierów wartościowych, konferencja naukowa „Rynek Kapitałowy – skuteczne inwestowanie”, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2007, s. 135–145.
• [7] MICHALEWICZ Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa 1996.
• [8] ZELIAŚ A., Teoria prognozy, PWE, Warszawa, 1997.