進化学習マルチエージェント人工市場における株価からの粒子フィルタを用いたジャンプマルコフシステム推定によるエージェント行動の判別(ソフトコンピューティング,一般)
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概要
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株価データから特徴を抽出し,投資などへ応用することが期待されている.本報告では進化学習するマルチエージェントで構成される人工市場における株価からのエージェント行動の判別を示すが,この場合粒子フィルタ(Particle Filters:PF)を用いたジャンプマルコフシステムの状態推定手法を適用する.進化学習するエージェントによる株価時系列生成のモデル化手法が示されているが,多くのサンプルを必要とする問題がある.この場合,従来より議論されている複数のシステム方程式の間をマルコフ過程によりジャンプするモデル化を適用し,マルコフ連鎖の状態を観測された時系列からPFにより推定する.応用例として,人工株価を用いたシミュレーションによって,本報告で提案する手法の有効性を議論する.
- 2010-02-25
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