1 / 25

Icarus A multi-agent system for e-broking

Icarus A multi-agent system for e-broking. e-broking – Another “E” Dimension. Autor: Bogdan Iordache (bogdan@mymail.ro) Indrumator: Adina Florea Grupul AI-MAS, UPB, octombrie 2002. Ce ne propunem Identificarea problemei.

pomona
Download Presentation

Icarus A multi-agent system for e-broking

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. IcarusA multi-agent system for e-broking e-broking – Another “E” Dimension Autor: Bogdan Iordache (bogdan@mymail.ro)Indrumator: Adina FloreaGrupul AI-MAS, UPB, octombrie 2002

  2. Ce ne propunemIdentificarea problemei • Cresterea fluxului de date necesita instrumente de analiza automata, analiza umana devenind ineficienta • Identificarea domeniilor ce prezinta astfel de probleme poate duce la crearea unor aplicatii de succes • Unul dintre acestea este domeniul bursier

  3. Ce ne propunemRezolvarea problemei • Crearea unor instrumente de analiza financiara ce permit utilizatorului (brokerul):- eliberarea de sarcini de rutina- analiza automata a unor volume mari de date • Caracteristici obligatorii: factor de risc mic, securizare, ergonomie a interfetei

  4. Scurta prezentare a domeniului bursier • Actiunea: unitate indivizibila tranzactionabila a unei societati comerciale • Cotatia unei actiuni: influentata de performantele firmei • Tranzactionarea de actiuni este realizat prin intermediul bursei de catre traderi

  5. Persoane fizice(cumparatori individuali) Market-makeri /traderi(executanti directi al ordinelor pe bursa) Firma de brokeraj (Active, Vanguard) bani/actiuni pentrucumparare/vanzare ordine de cumparare/vanzare Persoane juridice(fonduri de investitii, banci …) tranzactii efective Bursa(mediu computerizat sau necomputerizat)RASDAQNYSE NASDAQ Functionarea bursei de valori

  6. Functionalitati propuse • Atentionarea asupra unor tranzactii neobisnuite • Gestiunea automata a unui stoc de actiuni • Indeplinirea unor sarcini precise de cumparare/vanzare • Prezentarea unor scenarii de tranzactionare pe termen scurt

  7. De ce sistem multi-agent ? • Fiecare dintre functionalitatile sistemului poate fi modelata ca o sarcina distincta, iar fiecare sarcina ca un agent • Aplicatia devine un sistem multi-agent • Utilizatorul poate instantia aceeasi functionalitate cu date diferite (ex: urmarirea altui stoc), creand astfel mai multe sarcini

  8. Impartirea sarcinilor • In cadrul sistemului se folosesc doua tipuri de agenti: - Agent-A: folosit pentru comunicarea sistemului cu exteriorul - Agent-B: folosit pentru implementarea functionalitatilor sistemului

  9. Agent-Bprezentare scenarii SMA Cotatiile actiunilor Agent-Bcumpar/vinde Agent-Agestioneaza comunicatia Datele financiare Agent-Bgestiune stocuri Input utilizator Agent-B atentionare anomalii Impartirea sarcinilor

  10. Sarcinile agentului A • Crearea agentilor B • Comunicarea cu utilizatorul prin intermediul interfetei • Comunicarea cu sursele de date externe (cotatii, date financiare etc.) • Comunicarea cu agentii B • Interfatarea cu agentii A • Gestionarea bazei de cunostinte

  11. Agent-A compus din Baza de cunostinte Modulul de comunicare Interfata Modulul de interfatare keyboard/mouse KMQL/XML User Servicii Agenti-B Site cotatiiStiri financiare Agent-A Agent-B Agent-A Agent-B Agent-A Agent-B Layer WEB Layer specific Arhitectura agentului A

  12. Sarcinile agentului B • Implementarea operatiilor specifice fiecarei functionalitati folosind un modul de cunostinte • Comunicarea agentului B cu agentul A (furnizarea de date externe) si alti agenti B (cooperare) • Codificarea invatarii intr-un format propriu

  13. Agent-A compus din Baza de cunostinte Modulul de comunicare Interfata Modulul de interfatare keyboard/mouse KMQL/XML User Servicii Agenti-B Site cotatiiStiri financiare Agent-A Agent-B Agent-A Agent-B Agent-A Agent-B Layer WEB Layer specific Arhitectura agentului B

  14. Agentul B catre A: Sell Buy Bid Ask getCotation getCompanyInformation getBid getAsk getIndecs getTransaction Agentul A catre B: setCotation setBid setAsk setIndecs setCompanyInformation setTransaction Primitivele de comunicare

  15. Reprezentarea cunostintelor • Pentru realizarea functionalitatilor propuse, este nevoie de gasirea unui format de reprezentare si memorare a cunostintelor despre sistemul bursier • Dificultatile imediate apar datorita complexitatii si dinamicii sistemului • O prima varianta: procese decizionale Markov (MDP)

  16. De ce MDP ? • Fiabilitate: modelul de stari/probabilitati/tranzitii este asemanator cu ceea ce se intampla pe o bursa • Lizibilitate: cunostintele acumulate sunt exprimate intr-un format clar

  17. Prima problema: definirea starilor/tranzitiilor • O stare: valoarea unei actiuni • O tranzitie: o actiune de cumparare/vanzare a unei actiuni ce ii schimba valoarea ABC-$4.1 ABC-$3 vanzare 5000 ABC 50% 20% 30% ABC-$4.4 ABC-$4.2

  18. Prima problema:Definirea starilor • Pe caz general, o stare este o suma de parametrii ce influenteaza valoarea actiunii • O tranzitie este o tranzactie ce influenteaza starea sistemului in forma definita anterior ABC-$4.1S&P - 199 ABC-$3S&P - 200 vanzare 5000 ABC 50% 20% 30% ABC-$4.4S&P - 201 ABC-$4.1S&P - 202

  19. A doua problema:Reducerea spatiului starilor • In mod evident, spatiul starilor generat este infinit • Pentru reducere se incearca aplicarea mai multor variante: - construirea iterativa a spatiului starilor - exprimarea relativa a valorilor actiunilor/indicilor prin procente - asimilarea starilor apropiate in cazul unor diferente acceptabile, prin folosirea unei functii de distanta

  20. Incapsularea cunostintelor • Pentru o definire cat mai corecta a modelului bursier, se pot crea modele de stari/tranzitii pentru fiecare actiune • Motivatia este identificarea in fiecare caz a factorilor ce influenteaza valoarea actiunii • Se creaza un model de codificare a starilor/tranzitiilor

  21. Agent-B Agent-B Agent-B modul de cunostintefolosibil pentru ROMC modul de cunostintefolosibil pentru ROMC modul de cunostintefolosibil pentru ROMC Knowledge base creaza Agent-A creaza creaza Task list- task1- task2… Manipularea cunostintelor

  22. Aplicarea Reinforcement Learning • Pentru etapa de invatare, metoda cea mai potrivita pare a fi Reinforcement Learning • Datorita felului natural in care foloseste reprezentarea prin Procese Decizionale Markov • Invatarea se va aplica peste spatiul construit al starilor

  23. Analiza business Codificare stari/tranzitii + functia distanta Invatare (auto-organizarea starilor/tranzitiilor) costisitoare eficient/completa convergenta Problemele organizarii cunostintelor

  24. Stadiul de dezvoltare • Ce este facut:- Specificarea sistemului la nivel conceptual- Specificatii preliminarii ale interfetei- Stabilirea unei platforme de dezvoltare si a unei metodologii

  25. Stadiul de dezvoltare • Ce mai este de facut:- stabilirea unor contacte in lumea brokerajului pentru rafinarea cunostintelor domeniului si obtinerea de feedback - implementare - efectuarea unor studii de caz pentru a evidentia suficienta functionalitatilor si a modalitatii de stocare a cunostintelor, precum fiabilitatea interfetei

More Related