Icarus A multi-agent system for e-broking Another

Icarus A multi-agent system for 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 n Cresterea fluxului de date necesita instrumente de analiza automata, analiza umana devenind ineficienta n Identificarea domeniilor ce prezinta astfel de probleme poate duce la crearea unor aplicatii de succes n Unul dintre acestea este domeniul bursier

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

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

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

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

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

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

Impartirea sarcinilor SMA Cotatiile actiunilor Datele financiare Input utilizator Agent-A gestioneaz a comunicati a Agent-B prezentare scenarii Agent-B cumpar/vind e Agent-B gestiune stocuri Agent-B atentionare anomalii

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

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

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

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

Primitivele de comunicare Agentul B catre A: n Sell n Buy n Bid n Ask n get. Cotation n get. Company. Information n get. Bid n get. Ask n get. Indecs n get. Transaction Agentul A catre B: n set. Cotation n set. Bid n set. Ask n set. Indecs n set. Company. Information n set. Transaction

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

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

Prima problema: definirea starilor/tranzitiilor n. O stare: valoarea unei actiuni n 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

Prima problema: Definirea starilor Pe caz general, o stare este o suma de parametrii ce influenteaza valoarea actiunii n O tranzitie este o tranzactie ce influenteaza starea sistemului in forma definita anterior n ABC-$3 S&P 200 vanzare 5000 ABC-$4. 1 S&P 199 50% 20% 30% ABC-$4. 4 S&P 201 ABC-$4. 1 S&P 202

A doua problema: Reducerea spatiului starilor In mod evident, spatiul starilor generat este infinit n 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 n

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

Manipularea cunostintelor Agent-B modul de cunostinte folosibil pentru ROMC creaza Agent-A Task list - task 1 - task 2 … Agent-B creaza Agent-B modul de cunostinte folosibil pentru ROMC Knowledge base

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

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

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

Stadiul de dezvoltare n 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