MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3121866067 · doi:10.4236/ti.2012.33025

Genetic Algorithm for Arbitrage with More than Three Currencies

2012· article· en· W3121866067 sur OpenAlexvenueno aff
Adrián Fernández-Pérez, Fernando Fernández Rodríguez, Simón Sosvilla‐Rivero

Notice bibliographique

RevueTechnology and Investment · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueStock Market Forecasting Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésArbitrageEconomicsCovered interest arbitrageExchange rateRanking (information retrieval)Interest rate parityDatabase transactionMonetary economicsBusinessAlgorithmFinancial economicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We develop a genetic algorithm that is able to find the optimal sequence of exchange rates that maximizes arbitrage profits with more than three currencies, being both the triangular arbitrage and the direct exchange rate two special cases of the proposed algorithm. Applying the algorithm to the most traded currencies, we find average profits ranking from 4.5083% to 0.3162% for changing 1 USD for EUR with respect to the direct exchange rate, for different transaction costs, during the period October 2000-April 2012. Our results also suggest that the arbitrage profits increased just after the subprime crisis in summer of 2007 and that they are higher when the market is less liquid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTechnology and InvestmentMême sujetStock Market Forecasting MethodsTravaux en français237 207