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Komplexe und einfache Modellstrukturen in der Entscheidungsunterstützung Dr. László Pitlik, GATE, Gödöllő, Ungarn.

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Präsentation zum Thema: "Komplexe und einfache Modellstrukturen in der Entscheidungsunterstützung Dr. László Pitlik, GATE, Gödöllő, Ungarn."—  Präsentation transkript:

1 Komplexe und einfache Modellstrukturen in der Entscheidungsunterstützung Dr. László Pitlik, GATE, Gödöllő, Ungarn

2 Fallvergleichende Klassifikation (CBR) und Autonom Adaptive Agents (AAA) für Prognoseaufgaben (Beispiel Aktienkursprognose) Ähnlichkeits- analyse Datenbasis Mit einer Objekt-Attribut-Struktur, wobei die Zeilen beliebige Zeitpunkte (Tage) und die Spalten beliebige Wirtschaftskennzahlen (Aktienkurse) sind. Bestimmung von beliebigen Zielmustern und von beliebigen Funktionen zur Quantifizierung der Ähnlichkeiten zwischen Zielmustern und möglichen Mustern in der Vergangenheit. Prognose Auswahl der besten Muster und deren multidimensionalen Folgen, als prognostizierte Zukunft Strategie- analyse Bestimmung von parametrisierten Regeln zur Steuerung der Kauf-Verkaufstrategie, Auswahl der besten Parameterwerte

3 EXCEL-DEMONSTRATION Ähnlichkeitsanalyse

4 EXCEL-DEMONSTRATION Prognose (ohne Modifikationen) Zielmuster Beste Annäherung Ausgewählte Folge = Prognose ? ….

5 DEMONSTRATION Autonom Adaptive Agents Entscheidungsregel: KAUFEN, wenn der Prognosewert für den nächsten Tag = Kurs(gerade) * p k VERKAUFEN, wenn der Prognosewert für den nächsten Tag = Kaufkurs * p v ansonsten WARTEN. Erläuterung:p k und p v = prozentual ausgedrückte Schwellenwerte, die anhand von den Vergangenheitsdaten optimiert werden können. Die sog. Optimierung verkörpert nichts anderes, als die Suche nach den besten Schwellenwerten für die letzten X-Tage. Wichtiger Hinweis:Alle vorgestellte DEMO-Komponenten können vom Entwickler frei gestaltet werden, so dass die menschnlichen Erfahrungen und Hypothesen eine wichtige Rolle spielen. Dadurch ist es überhaupt möglich, die unklare Kontrolle bei der Prüfung von alternativen Lösungen pragmatisch zu überwinden.

6 Autonom Adaptive Agents Parameter-Optimierung Erläuterungen: Wie zu sehen ist, können Ertragsspitzen nur im Bereich erreicht werden, wo die Verkaufparameterwerte über 1 und die Kaufparameterwerte unter 1 liegen. Die senkrechte Axe zeigt die relativen Erträge. Das Potential für den Ertrag wird anhand von den steigenden Kursintervallen und anhand von Transaktionskosten bestimmt.


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