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Agent-Based Modeling: The Santa Fe Institute Artificial Stock Market Model Revisited

Agent-Based Modeling: The Santa Fe Institute Artificial Stock Market Model Revisited
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 274311488 Buchausg. u.d.T.: ‡Ehrentreich, Norman: Agent-based modeling
ISBN 978-3-540-73878-7
Name Ehrentreich, Norman
T I T E L Agent-Based Modeling
Zusatz zum Titel The Santa Fe Institute Artificial Stock Market Model Revisited
Verlagsort Berlin, Heidelberg
Verlag Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr 2008
2008
Umfang Online-Ressource (digital)
Reihe SpringerLink. Bücher
Notiz / Fußnoten Literaturverz. S. 195 - 225
Weiterer Inhalt Front Matter; Introduction; The Rationale for Agent-Based Modeling; The Concept of Minimal Rationality; Learning in Economics; Replicating the Stylized Facts of Financial Markets; The Original Santa Fe Institute Artificial Stock Market; A Suggested Modification to the SFI-ASM; An Analysis of Wealth Levels; Selection, Genetic Drift, and Technical Trading; Summary and Future Research; Appendix; Back Matter
Titelhinweis Buchausg. u.d.T.: ‡Ehrentreich, Norman: Agent-based modeling
ISBN ISBN 978-3-540-73879-4
Klassifikation KCBM
KCLF
BUS027000
*91B26
91-02
332
330.1
330
HG1-9999
QH 720
Kurzbeschreibung This book reconciles the existence of technical trading with the Efficient Market Hypothesis. By analyzing a well-known agent-based model, the Santa Fe Institute Artificial Stock Market (SFI-ASM), it finds that when selective forces are weak, financial evolution cannot guarantee that only the fittest trading rules will survive. Its main contribution lies in the application of standard results from population genetics which have widely been neglected in the agent-based community.
2. Kurzbeschreibung This book reconciles the existence of technical trading with the Efficient Market Hypothesis. By analyzing a well-known agent-based model, the Santa Fe Institute Artificial Stock Market (SFI-ASM), it finds that when selective forces are weak, financial evolution cannot guarantee that only the fittest trading rules will survive.Its main contribution lies in the application of standard results from population genetics which have widely been neglected in the agent-based community. This has led to various misinterpretations of previous simulation results. The book is able to finally establish the emergence of technical trading for faster learning speeds in the SFI-ASM beyond a doubt. In emphasizing the importance of genetic drift as an important evolutionary factor and analyzing its effects on various mutation operators, this book provides agent-based modelers with several tools to design better evolutionary algorithms.
1. Schlagwortkette Kapitalmarkteffizienz
Technische Aktienanalyse
1. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Kapitalmarkteffizienz -- Technische Aktienanalyse
2. Schlagwortkette Aktienmarkt
Mehragentensystem
Evolutionärer Algorithmus
SWB-Titel-Idn 276337298
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-73879-4
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
Siehe auch Inhaltsverzeichnis
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
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