{"text_format":"2","workbook":"xls","n_sheets":1,"sheets":["report2"],"not_rendered":{"charts":0,"images":0,"macros":0,"external_links":1,"defined_names":1,"comments":0,"pivot_tables":0},"unopened":[],"bounds":{"document_bytes":16777216,"sheet_cells":100000,"run_cost":"one","rows_first":2000,"rows_last":500,"rows_between":2000,"halvings":0,"cell_chars":16384,"cell_head_chars":4096},"cells_cut":0,"cells_raw":0,"read":"whole","date_system":"1900","formulas":"cached_only"}

{"sheet":"report2","index":0,"n_rows":16,"n_cols":5,"rows_kept":16,"cut":false,"hidden":false,"merged":[[0,2,0,3],[0,4,0,5],[1,2,1,3],[1,4,1,5],[2,2,2,3],[4,2,4,3],[5,2,5,3],[6,2,6,3],[7,2,7,3],[9,2,9,3],[10,2,10,3],[13,2,13,3]],"flags":["formulas_cached_only"]}
[null,"1.","Record Nr.",null,"UNINA9910148963003321"]
[null,null,"Titolo",null,"金融工学のための遺伝的アルゴリズム / /  伊庭斉志著"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"東京, : オーム社, 2011.3"]
[{"$nulls":4},"東京 : , : オーム社, , 2011"]
[null,null,"ISBN",null,"4-274-80158-6"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"オンライン資料1件"]
[null,null,"Classificazione",null,"338.01"]
[null,null,"Soggetti",null,"金融工学"]
[{"$nulls":4},"遺伝的アルゴリズム"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Giapponese"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,null,"Note generali","関連図書: p217-219"]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"表紙 -- まえがき -- 目次 -- 第1章　進化計算とはなんだろう -- 1.1　ライト兄弟は、なぜ偉大なのか？ -- 1.2　現代に生きる進化論 -- 1.3　GAってなに？ -- 1.4　GPってなに？ -- 1.5　株価を予測してみよう -- 1.6　なぜGAやGPなのか？ -- 第2章　より進んだ探索方法 -- 2.1　文化の遺伝子-ミーム -- 2.2　金融世界のミームは生き残るか？ -- 2.3　ミメティック・アルゴリズム -- 2.4　獲得形質は遺伝する？ -- 2.5　多目的最適化：リスクとリターンのどちらをとるか？ -- 2.6　パレート最適化シミュレータ -- 第3章　FXのための売買ルール生成 -- 3.1　テクニカル分析とファンダメンタル分析 -- 3.1.1　テクニカル分析の指標 -- 3.1.2　どの指標を使うべきか？ -- 3.2　GA/GPによる売買ルール生成方法 -- 3.3　テクニカル指標の最適化 -- 3.3.1　なぜ指標パラメータの最適化が必要か？ -- 3.3.2　テクニカル指標の概要 -- 3.3.3　GAによるテクニカル指標の最適化 -- 3.4　GPによる取引ルールの生成 -- 3.4.1　GPの遺伝子構造 -- 3.4.2　シグナルの算出 -- 3.5　運用方法 -- 3.6　トレーディングの実験結果 -- 3.7　他の手法との比較 -- 3.8　今後にむけて -- 第4章　トレンド予測と分類問題 -- 4.1　データ分類問題 -- 4.2　分類ルールの評価法 -- 4.3　GAによる分類問題へのアプローチ -- 4.4　GPによる分類問題へのアプローチ -- 4.5　複数クラスへの分類問題 -- 4.6　GPアプローチの問題点 -- 4.7　MVGPC：多数決によるGP分類法 -- 4.8　金融問題への適用例 -- 4.9　MVGPCによるトレンド予測 -- 4.10　MVGPCの拡張 -- 4.11　MVGPCのシミュレータを使ってみよう -- 第5章　オプション価格の予測 -- 5.1　オプション価格とブラックショールズ式 -- 5.2　オプション価格の計算とブラック・ショールズの公式 -- 5.3　ブラック･ショールズに挑戦してみよう -- 5.4　システム同定とSTROGANOFF -- 5.5　STROGANOFFシミュレータ -- 第6章　ポートフォリオの最適化 -- 6.1　ポートフォリオとは？ -- 6.2　リスクとリターン -- 6.3　マルコヴィッツ・モデルとは？ -- 6.4　ポートフォリオの最適化を実験してみよう -- 6.5　GAによるポートフォリオ最適化へのアプローチ -- 6.6　GPによるポートフォリオ最適化へのアプローチ -- 6.7　ポートフォリオの最適化実験 -- 6.8　MAによるアプローチ -- 6.9　ポートフォリオのリバランス -- 付録　体験版プログラム　GAGPTrader -- "]
[{"$nulls":4},"GAGPTrader -- 動作環境 -- GAGPTrader体験版インストール前の準備 -- GAGPTrader体験版のインストール -- GAGPTrader体験版の設定 -- 関連図書 -- 索引 -- 奥付."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）や遺伝的プログラミング（ＧＰ）という進化論的手法はシステムトレーディングやアルゴリズムトレードと呼ばれる金融分野に応用することができます。ＧＡ／ＧＰの基礎知識から最適値探索までを分かりやすく解説、さらに金融工学における基礎知識から実際の問題解決に具体的なシミュレータを用いて解説します。."]