Agentowa symulacja rynku finansowego z wykorzystaniem algorytmu genetycznego

dc.contributor.author	Łukowski, Jakub
dc.date.accessioned	2022-10-17T11:05:25Z
dc.date.available	2022-10-17T11:05:25Z
dc.date.issued	2022-10-17
dc.identifier.issn	6192
dc.identifier.uri	https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/1651
dc.description.abstract	Praca opisuje próbę stworzenia i ewaluacji modelu symulacji pozwalającej na predykcję cen akcji na giełdach papierów wartościowych. W tym celu na podstawie wiedzy finansowej odwzorowano uproszczony system giełdowy oraz zachowania inwestorów wykorzystując modelowanie agentowe. Do optymalizacji wyników użyto algorytm genetyczny, który w każdym dniu giełdowym dostosowywał agentową populację inwestorów do realnych danych rynkowych.Wyniki modelu agentowego z optymalizacją i bez, porównano z próbą kontrolną opartą o inwestorów podejmujących losowe decyzję. Symulacja z dodatkową optymalizacją uzyskała najlepszy wynik, jednak losowość wyników dla dużej liczby prób oraz rozbieżność z realnymi danymi giełdowymi nie była satysfakcjonująca do predykcji cen giełdowych.	pl_PL
dc.language.iso	other	pl_PL
dc.relation.ispartofseries	2021/I/F/8
dc.subject	Algorytm Genetyczny	pl_PL
dc.subject	Symulacja Agentowa	pl_PL
dc.subject	Finanse	pl_PL
dc.title	Agentowa symulacja rynku finansowego z wykorzystaniem algorytmu genetycznego	pl_PL
dc.title.alternative	Agent-based simulation of financial market with genetic algorithm evolution	pl_PL
dc.type	Thesis	pl_PL