Sujet de stage de master recherche en Système multi-agents

Sujet de stage de master recherche en Système multi-agents
Titre : Coopération d’agent pour la simulation de marché financier
Contexte :
La simulation de marché financier a toujours été un domaine d’application privilégié des systèmes
multi-agents. La création de simulateurs réalistes au niveau du fonctionnement est néanmoins
récente, notamment au travers la plateforme ATOM en ce qui concerne les marchés d’actions.
Parallèlement, des plateformes existent pour accéder directement à certaines marchés, tels que
Metatrader afin d’accéder au marché FOREX, permettant d’obtenir simplement un grand nombre de
données sur les marchés réels et de tester des stratégies à l’aide de portefeuilles virtuels.
Objectif
L’objectif de ce stage sera, à partir de données réelles obtenu grâce à Métatrader, de développer de
nouvelles méthodes de coordinations d’agents afin de reproduire les phénomènes observés sur le
marché FOREX.
Après une bibliographie complète de la simulation en marché financier et de la coordination
d’agents, en particulier à l’aide d’algorithmes évolutionnaires, le premier objectif sera de réaliser un
simulateur simple (déjà en partie existant), permettant d’utiliser des stratégies d’agent aussi bien sur
un marché simulé que sur le marché réel (avec des portefeuilles virtuels).
Une fois le simulateur en place, un mécanisme de coordination sera mis en place afin de confronter
plusieurs stratégies simples pour prendre une décision collective. La population des agents-stratégies
pourra être variable, par sélection naturelle en fonction de leur performance.
La validation des modèles proposés portera tout d’abord sur la reproduction de propriétés
statistiques propre au marché étudié. Dans ce cadre, un élément important de l’étude consistera à
bien choisir l’échelle de temps utilisée. Une fois ces propriétés retrouvées, l’objectif sera de
reproduire des phénomènes observés sur les marchés notamment lors d’évènements/annonces
spécifiques, à l’aide des stratégies d’analyse proposées.
Enfin, le stagiaire devra étudier la possibilité de porter une solution similaire à la trading agent
competition (http://www.sics.se/tac/page.php?id=1) afin de confronter la méthode à des méthodes
plus classiques d’optimisation.
Apports pour le candidats :



Application de l’approche multi-agent et du data mining, en particulier LSA
Possibilité de publication en conférence/revue scientifique en fonction des résultats du stage
Possibilité de poursuivre en thèse (suivant financements)
Prérequis :


Connaissances en systèmes multi-agents, simulation et data mining
Très bonne connaissance de la programmation C++

Connaissance des marchés financier et en particulier du Forex
Lieu :
INRIA/LRI, équipe TAO
Bat 490, université Paris Sud Orsay
Encadré par Philippe Caillou
[email protected]
Bibliographie :
Iryna Veryzhenko, Olivier Brandouy, Philippe Mathieu, Agent's minimal intelligence calibration for
realistic market dynamics AE'2010 -- Treviso (Italy) -- September 9-10, 2010
Iryna Veryzhenko, A reexamination of modern finance issues using Artificial Market Frameworks,
Thèse de doctorat, Université Paris 1, Septembre 2012
Philippe Mathieu, Olivier Brandouy A conceptual framework for the evaluation of agent-based
trading and technical analysis AE'2007 -- Palermo (Italy) -- September 14-15, 2007
Bredeche N., J.-M. Montanier. Environment-driven Embodied Evolution in a Population of
Autonomous Agents. The 11th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature
(PPSN 2010). PPSN XI, Part II, LNCS 6239, pp. 290–299, 2010 (Springer)