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Aplicação de técnicas de inteligência computacional e de análise de Big Data em um experimento com sistemas multi-agentes na área de finanças

Processo: 16/04992-6
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Regular
Vigência: 01 de outubro de 2016 - 31 de maio de 2019
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Cairo Lúcio Nascimento Júnior
Beneficiário:Cairo Lúcio Nascimento Júnior
Instituição-sede: Divisão de Engenharia Eletrônica (IEE). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos, SP, Brasil
Pesq. associados:José Maria Parente de Oliveira ; Karl Heinz Kienitz
Bolsa(s) vinculada(s):17/20248-8 - Aplicação de técnicas de inteligência computacional e de análise de Big Data em um experimento com sistemas multi-agentes na área de finanças, BP.PD
Assunto(s):Inteligência computacional  Big data  Sistemas multiagentes  Mercado financeiro 

Resumo

Estamos propondo uma pesquisa na área de Finanças Computacionais Baseada em Agentes. Esta área tem estudado aplicação de modelos de sistemas multi-agentes e técnicas de inteligência computacional em finanças. Neste contexto, pretendemos empregar diferentes técnicas de Inteligência Computacional (aprendizagem por reforço, algoritmos genéticos e lógica fuzzy) e análise de Big Data em um experimento de sistema multi-agentes (simulação do modelo baseado em agentes de um leilão duplo) de finanças. Os objetivos da pesquisa são a investigação da capacidade das técnicas de inteligência computacional em modelar a aprendizagem e a evolução dos agentes nos mercados financeiros, estudar o uso de índice de performance multi-critérios com o objetivo de reproduzir o processo de aprendizado dos agentes, e analisar as consequências do comportamento desses agentes para os mercados financeiros como um todo. Nosso plano é a introdução de diferentes técnicas de inteligência computacional em um agente baseado em simulação do modelo do mercado financeiro, e o teste de uma lista de hipóteses sobre os agentes e o micro-estrutura dos mercados financeiros. Essa pesquisa é relevante porque o seu resultado pode ajudar os pesquisadores, reguladores financeiros e profissionais a entender melhor a aprendizagem e o processo de evolução dos agentes, e as suas consequências para a micro-estrutura do mercado financeiro como um todo. Estamos solicitando uma bolsa pós-doutorado para um pesquisador especialista em Finanças Computacionais. Em termos de internacionalização, essa pesquisa tem uma colaboração internacional com o Institute for Analytics and Data Science e a School of Computer Science and Electronic Engineering da University of Essex, UK. Como parte do projeto, pretendemos intensificar essa relação através de uma série de visitas e intercâmbio de pesquisadores. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Pós-Doutorado em Finanças Computacionais no ITA com Bolsa da FAPESP 
Pós-Doutorado em Finanças Computacionais no ITA 

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
RODRIGUES LELES, MICHEL CARLO; MOZELLI, LEONARDO AMARAL; NASCIMENTO JUNIOR, CAIRO LUCIO; SBRUZZI, ELTON FELIPE; GUIMARAES, HOMERO NOGUEIRA. Study on Singular Spectrum Analysis as a New Technical Oscillator for Trading Rules Design. FLUCTUATION AND NOISE LETTERS, v. 17, n. 4 DEC 2018. Citações Web of Science: 0.

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