• Medientyp: Sonstige Veröffentlichung; Elektronische Hochschulschrift; E-Book
  • Titel: Contributions to Agent-Based Modeling and Its Application in Financial Market ; Contributions à la modélisation à base d'agents et à son application au marché financier
  • Beteiligte: Tran, Trung-Minh [Verfasser:in]
  • Erschienen: theses.fr, 2023-02-16
  • Sprache: Englisch
  • Schlagwörter: Bayesian optimization ; Deep reinforcement learning ; Modèle agent ; Complex system ; Trading automatisé ; Agent-Based model ; Automated trading ; Apprentissage par renforcement profond ; Financial market ; Optimisation bayésienne
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: L'analyse de modèles complexes tels que les marchés financiers aide les gestionnaires à élaborer des politiques raisonnables et les commerçants à choisir des stratégies de négociation efficaces. La modélisation basée sur les agents est une méthodologie de calcul pour modéliser des systèmes complexes et analyser l'influence de différentes hypothèses sur les comportements des agents. Dans le cadre de cette thèse, nous considérons un modèle de marché financier qui comprend 3 types d'agents : les agents techniques, les agents fondamentaux et les agents de bruit. Nous commençons par l'agent technique avec le défi d'optimiser une stratégie de trading basée sur l'analyse technique à travers un système de trading automatisé. Ensuite, les méthodes d'optimisation proposées sont appliquées avec des fonctions objectives appropriées pour optimiser les paramètres du modèle ABM. L'étude a été menée avec un modèle ABM simple incluant uniquement des agents de bruit, puis le modèle a été étendu pour inclure différents types d'agents. La première partie de la thèse étudie le comportement commercial des agents techniques. Différentes approches sont introduites telles que : l'algorithme génétique, l'optimisation bayésienne et l'apprentissage par renforcement profond. Les stratégies de trading sont construites sur la base d'un indicateur avancé, Relative Strength Index, et de deux indicateurs retardés, Bollinger Band et Moving Average Convergence-Divergence. De multiples expériences sont réalisées sur différents marchés, notamment : le marché des crypto-monnaies, le marché boursier et le marché des contrats à terme cryptographiques. Les résultats montrent que les stratégies optimisées à partir des approches proposées peuvent générer des rendements plus élevés que leur forme typique et la stratégie Buy and Hold. En utilisant les résultats de l'optimisation des stratégies de trading, nous proposons une nouvelle approche pour optimiser les paramètres du modèle à base d'agents. La deuxième partie de la thèse présente une application de ...
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