Applies biologically inspired algorithms (BIAs) to financial modelingShows how financial modeling benefits from techniques developed for biological studies: neural networks, evolutionary computing, particle swarm and ant colony optimization, and i.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo

Biologically Inspired Algorithms for Financial Modelling

Editor

Springer Berlin Heidelberg

Fecha de publicaci�n

2005

Idioma

Ingl�s

ISBN 10

3540262520

ISBN 13

9783540262527

Encuadernaci�n

Encuadernaci�n de tapa dura

Estado

New

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Acerca de

Sinopsis

Predicting the future for financial gain is a difficult, sometimes profitable activity. The focus of this book is the application of biologically inspired algorithms (BIAs) to financial modelling.

In a detailed introduction, the authors explain computer trading on financial markets and the difficulties faced in financial market modelling. Then Part I provides a thorough guide to the various bioinspired methodologies - neural networks, evolutionary computing (particularly genetic algorithms and grammatical evolution), particle swarm and ant colony optimization, and immune systems. Part II brings the reader through the development of market trading systems. Finally, Part III examines real-world case studies where BIA methodologies are employed to construct trading systems in equity and foreign exchange markets, and for the prediction of corporate bond ratings and corporate failures.

The book was written for those in the finance community who want to apply BIAs in financial modelling, and for computer scientists who want an introduction to this growing application domain.

Cr�ticas

From the reviews:

"Anthony Brabazon and Michael O’Neill ... have just published an interesting book that introduces a wide range of biologically inspired algorithms and their applications in financial modelling. ... This book is a well-written, easy to read, brief introduction to the state-of-the-art biologically inspired algorithms." (Mak Kaboudan, Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 7, 2006)

“The objective of this book is to provide an introduction to biologically inspired algorithms and some tightly scoped practical examples in finance. ... provides some new insights and alternative tools for the financial modelling toolbox. ... The goal and objective of the book is to provide practical examples using these evolutionary algorithms and it does that decently ... . Overall I found the book very enlightening ... and it has provided ideas and alternative ways to think about solutions.” (Brad G. Kyer, SIGACT News, Vol. 40 (4), 2009)

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