dr Tomasz D.Gwiazda
 Adiunkt

 ———————
Strona główna
Krótkie CV
    Publikacje
   
Książki
   
Artykuły
Moja najnowsza książka
Wypromowane prace
Dyżury
Wykładane przedmioty
 ———————
  kontakt

  Wydział Zarządzania
  WSPiZ

        
 

    Książki  
         

Algorytmy Genetyczne Zastosowania w Finansach
T.D.Gwiazda
rok wydania: 1998
stron: 164
język: polski

Spis treści:

Wstęp
Część I Teoria Algorytmów Genetycznych
1. Model klasycznego algorytmu genetycznego
    1.1 Prosty opis klasycznego algorytmu
           genetycznego
    1.2 Ścisła definicja klasycznego algorytmu
           genetycznego
2. Matematyczne podstawy teorii algorytmów
     genetycznych
3. Rozwinięcie klasycznego modelu algorytmu
     genetycznego
    3.1 Reprezentacja genotypu - diploid i dominacja
    3.2 Metody selekcji
           3.2.1 Modyfikacje metody klasycznej
           3.2.2 Nisze i gatunki - optymalizacja funkcji
                      multimodalnych
    3.3 Operatory genetyczne
           3.3.1 Krzyżowanie
           3.3.2 Operatory zmieniające porządek
                      - inwersja, PMX, OX, CX, mutacja
    3.4 Charakterystyka funkcji przystosowania
           3.4.1 Przekształcenia postaci funkcji
           3.4.2 Skalowanie funkcji
           3.4.3 Ograniczenia zbioru rozwiązań
    3.5 Optymalizacja wielokryterialna
    3.6 Kierunki rozwoju
    3.7 Kodowanie rzeczywiste chromosomu
Część II Zastosowania w finansach
1. Niestandardowy algorytm genetyczny dla
     dywersyfikacji ilościowej i wartościowej portfela
     akcji giełdowych
    1.1 Zdefiniowanie problemu dywersyfikacji
    1.2 Model algorytmu genetycznego dla
           dywersyfikacji
           1.2.1 Optymalizacji rzeczywista
                      1.2.1.1 Kodowanie i dekodowanie
                                     chromosomu
                      1.2.1.2 Funkcja przystosowania
                      1.2.1.3 Operatory genetyczne
                      1.2.1.4 Kryterium zatrzymania
                                     algorytmu
           1.2.2 Optymalizacja dyskretna
    1.3 Wyniki dywersyfikacji ilościowej i wartościowej
           1.3.1 Omówienie wyników
           1.3.2 Podsumowanie
2. Śledzenie indeksu - pasywne zarządzanie portfelem
    2.1 Programowanie kwadratowe
    2.2 Model algorytmu genetycznego Shapcotta
    2.3 Rezultaty testów
3. Prognozowanie upadłości
    3.1 Pole testowe
    3.2 Model algorytmu genetycznego
    3.3 Rezultaty testów
4. Obrona przed włamaniami do bankowych
     systemów komputerowych
    4.1 Wybór metody
    4.2 Model algorytmu genetycznego Drakosa
    4.3 Rezultaty testów
5. Modele operacji na rynkach walutowych
    5.1 Składniki prostego modelu operacji
    5.2 Wskaźniki modelu operacji
    5.3 Operacje na wskaźnikach
    5.4 Miara efektywności modelu
    5.5 Model algorytmu genetycznego
    5.6 Rezultaty testów
6. Ocena ryzyka kredytowego
    6.1 Dziedzina problemu
    6.2 System OMEGA
    6.3 Programowanie genetyczne
           6.3.1 Etap pierwszy - zdefiniowanie środowiska
           6.3.2 Etap drugi - zastosowanie algorytmu
                      genetycznego
    6.4 GAFF - algorytm budujący model prognozy
    6.5 Rezultaty testów
7. Prognozowanie trendów giełdowych
    7.1 Sieć neuronowa
    7.2 Genetycznie ewoluujące sieci neuronowe
    7.3 Przykład zastosowania
Bibliografia 

 
   

    :: Copyrights © tomaszgwiazda e-books 2006 :: webmaster ::