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Agent-Based Modeling: The Santa Fe Institute Artificial Stock Market Model Revisited
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Katalogdatensatz500124524
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LibraryThing
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Kataloginformation
Katalogdatensatz500124524
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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
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