15、利用数学技术指标和XCS进行供应链管理与金融交易时机识别

利用数学技术指标和XCS进行供应链管理与金融交易时机识别

在当今复杂的商业环境中，供应链管理和金融交易时机的把握至关重要。本文将探讨如何利用数学技术指标和XCS（学习分类器系统）在这两个领域中取得更好的效果。

供应链管理代理设计

在供应链管理方面，设计并实现了一个用于解决TAC SCM问题的代理。该代理采用不同策略解决生产、采购和销售子问题：
- 采购策略 ：基于考虑未来模拟天数的生产承诺来获取组件。
- 生产策略 ：根据订单的预期利润和到期日期优先安排生产。
- 销售策略 ：采用基于Wilson的XCSR分类器系统的动态策略。通过XCSR机制，为TAC SCM销售问题获得了一组合适的规则，这些规则的效果优于对照策略。

然而，初始的TAC SCM销售问题解决方案在单步环境中处理延迟奖励时遇到了问题，因此引入了阻塞分类器技术。使用该技术可以产生更有经验的群体，并提高生成策略的质量，但还需要进行更多实验。

金融时间序列预测

在金融时间序列预测领域，主要目标是扩展XCS学习分类器系统的应用。以往的研究虽然成功将XCS应用于该领域，但存在一个问题：代理在训练时仅根据每日价格数据制定交易进入规则，且固定在次日结束交易，即退出时机未经过优化。

为了解决这个问题，提出利用数学技术指标来确定市场退出时机。这样做不仅可以降低交易成本，还能通过减少预测误差来提高超额回报。

具体操作步骤如下：
1. 生成多个XCS代理来复制传统模型，以展示其在金融时间序列预测中的应用