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J-GLOBAL ID：201702291438582946   整理番号：17A0366870

粒子群最適化と遺伝的アルゴリズムに基づくEUA先物市場における移動平均ルール最適化への統合的アプローチ【Powered by NICT】

An integrated approach to optimize moving average rules in the EUA futures market based on particle swarm optimization and genetic algorithms

著者 (9件)： Liu Xiaojia (School of Humanities and Economic Management, China University of Geosciences, Beijing 100083, China) ,  Liu Xiaojia (Key Laboratory of Carrying Capacity Assessment for Resource and Environment, Ministry of Land and Resources, Beijing 100083, China) ,  An Haizhong (School of Humanities and Economic Management, China University of Geosciences, Beijing 100083, China) ,  An Haizhong (Key Laboratory of Carrying Capacity Assessment for Resource and Environment, Ministry of Land and Resources, Beijing 100083, China) ,  An Haizhong (Lab of Resources and Environmental Management, China University of Geosciences, Beijing 100083, China) ,  Wang Lijun (School of Humanities and Economic Management, China University of Geosciences, Beijing 100083, China) ,  Wang Lijun (Key Laboratory of Carrying Capacity Assessment for Resource and Environment, Ministry of Land and Resources, Beijing 100083, China) ,  Jia Xiaoliang (School of Humanities and Economic Management, China University of Geosciences, Beijing 100083, China) ,  Jia Xiaoliang (Key Laboratory of Carrying Capacity Assessment for Resource and Environment, Ministry of Land and Resources, Beijing 100083, China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 185  号： P2  ページ： 1778-1787  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 気候変化は二十一世紀の国際社会が直面している大きな課題である。炭素排出先物市場は,気候変動と戦う経済的に重要なツールとして処理した。先物取引からの利益を守ることはこの市場は持続的にかつ効果的に実行に基本的なインセンティブ機構であり,一方エネルギー金融分野で行われてきたこの話題についてのほとんどの技術解析研究。本論文では,欧州連合割当(EUA)先物市場のための統合移動平均則を提案し,粒子群最適化(PSO)と遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくルールの重みを最適化するアプローチを設計することにより,文献に寄与する。ここで設計した取引ルールの類似性を用いて,ベースルールを選択することである。PSO(粒子群最適化)およびGA(遺伝的アルゴリズム)に基づく統合的アプローチは,取り出す基地規則のための最適重み群を同定するために提案した。異なる重みを持つ適応移動平均取引ルールのグループは統合取引ルールを構成している。EUA先物市場価格を用いた実験を行った。結果は以下のことを示した:(1)著者らのモデルは価格が大きく変動する場合を除いて適切なパラメータを持つEUA将来市場で有益である(2)5日の調整サイクルは20日あるいは50日より有用である(3)アルゴリズムは0.78類似性しきい値での最良の性能を実現している。(4)150日の短い期間と200日の長周期構造を持つルールは,連続ルール集合のための有用な構築ブロックである。このアプローチは,EUA先物市場における実用的な投資に有用な基準である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 類似性 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *最適化 ,  欧州連合 ,  炭素 ,  *アルゴリズム ,  気候変動 ,  先物取引 ,  金融
準シソーラス用語： 市場価格 ,  二酸化炭素放出 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 炭素排出権取引 ,  EUA先物市場 ,  移動平均取引ルール ,  パーティクルスワーム最適化 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 粒子群最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  市場 ,  ルール ,  最適化 ,  統合