Development and calibration of a currency trading strategy using global optimization

We have developed a new financial indicator—called the Interest Rate Differentials Adjusted for Volatility (IRDAV) measure—to assist investors in currency markets. On a monthly basis, we rank currency pairs according to this measure and then select a basket of pairs with the highest IRDAV values. Under positive market conditions, an IRDAV based investment strategy (buying a currency with high interest rate and simultaneously selling a currency with low interest rate, after adjusting for volatility of the currency pairs in question) can generate significant returns. However, when the markets turn for the worse and crisis situations evolve, investors exit such money-making strategies suddenly, and—as a result—significant losses can occur. In an effort to minimize these potential losses, we also propose an aggregated Risk Metric that estimates the total risk by looking at various financial indicators across different markets. These risk indicators are used to get timely signals of evolving crises and to flip the strategy from long to short in a timely fashion, to prevent losses and make further gains even during crisis periods. Since our proprietary model is implemented in Excel as a highly nonlinear “black box” computational procedure, we use suitable global optimization methodology and software—the Lipschitz Global Optimizer solver suite linked to Excel—to maximize the performance of the currency basket, based on our selection of key decision variables. After the introduction of the new currency trading model and its implementation, we present numerical results based on actual market data. Our results clearly show the advantages of using global optimization based parameter settings, compared to the typically used “expert estimates” of the key model parameters.post-prin

Általános nyelvészeti tanulmányok XXIX. - Kísérletes nyelvészet

Ez a kötet kísérletes nyelvészeti tanulmányokat tartalmaz, azaz olyan kutatások eredményeit ismerteti, amelyek egy tág értelemben vett „laboratóriumban" végzett kísérletek eredményein alapulnak. A kötet koncepciója szerint mind a legmodernebb technikai eszközrendszerekkel felszerelt kísérleti laboratóriumi struktúra, mind valamilyen speciális terep (óvoda, iskola, rehabilitációs intézet), mind pedig az internet, például a Facebook is szolgálhat kísérlet lefuttatásának kereteként. A nyelvészetben alkalmazott kísérletek módszertana természetesen követi a tudományos kísérletek általános paradigmáját és megőrzi annak lényeges jegyét: hogy megismételhető, objektív legyen. Amíg számos interdiszciplináris területen, így például a neurolingvisztikában és a pszicholingvisztikában, a tudományos kísérleteket a 19. század óta alkalmazzák, addig az olyan nyelvészeti témákban, mint a nyelvtan készítése, a nyelvleírás, viszonylag újabb fejlemény a kísérletes módszertan alkalmazása. Ezt sok minden motiválta, többek között a kurrens nyelvészeti modellek, elméletek és variánsaik versengései és ennek kapcsán olyan objektív bizonyítékok keresése, amelyek csak kísérleti helyzetekben állíthatók elő. Kötetünk tanulmányait négy tematikus egység szerint csoportosítottuk: 1. Nyelvleírási kérdések, 2. Nyelvelsajátítás, 3. A mesterségesnyelvtan-elsajátítási paradigma alkalmazásai, 4. Nyelvi zavarok. A szerzők között nemcsak a terület jelentős ismertségű személyiségei, hanem külföldről korábban hazatért, vagy más országokban dolgozó és az itthoniakkal szoros kapcsolatokat fenntartó, sőt Magyarországon működő külföldi kutatók is megtalálhatók, példázva a magyarországi nyelvészet nemzetközi beágyazottságát. Nyolc tanulmány esetében a szerzők mellékeltek a kísérleteik hátteréhez, például az adatbázisokhoz, vagy a keretként szolgáló kutatási projekthez és kutatócsoporthoz elvezető internetes linkeket, melyeket QR-kódok formájában adunk meg. A QR-kódok okostelefonnal azonnal aktív linkekre fordíthatók

Calibrating Artificial Neural Networks by Global Optimization

An artificial neural network (ANN) is a computational model − implemented as a computer program − that is aimed at emulating the key features and operations of biological neural networks. ANNs are extensively used to model unknown or unspecified functional relationships between the input and output of a “black box ” system. In order to apply such a generic procedure to actual decision problems, a key requirement is ANN training to minimize the discrepancy between modeled and measured system output. In this work, we consider ANN training as a (potentially) multi-modal optimization problem. To address this issue, we introduce a global optimization (GO) framework and corresponding GO software. The practical viability of the GO based approach is illustrated by finding close numerical approximations of (one-dimensional, but non-trivial) functions