Oeconomica Jadertina, Vol. 15 No. 2, 2025.
Original scientific paper
https://doi.org/10.15291/oec.4863
Implementacija višeagentnog sustava umjetne inteligencije za donošenje financijskih trgovačkih odluka
Ive Botunac
orcid.org/0000-0003-3561-7089
; Faculty of Informatics and Digital Technologies, University of Rijeka
Abstract
Primjena umjetne inteligencije u financijskim analizama dovodi do razvoja naprednih višeagentnih sustava koji omogućuju učinkovitiju analizu i donošenje odluka od dosadašnjih metoda. Ovaj rad predstavlja razvoj i implementaciju višeagentnog sustava umjetne inteligencije za generiranje financijskih trgovačkih preporuka koji integrira specijalizirane agente za prikupljanje podataka, tehničku analizu, obradu vijesti i upravljanje portfeljem. Sustav kombinira kvantitativnu analizu zasnovanu na tehničkim indikatorima s kvalitativnim uvidima iz financijskih vijesti tehnikama obrade prirodnog jezika, poput inženjeringa upita i generiranja s pomoću pretraživanja. Arhitektura ovoga sustava omogućuje samostalno djelovanje četiri specijalizirana agenta koji pridonose generiranju trgovačkih preporuka. Evaluacija provedena na sedam reprezentativnih dionica tijekom šestomjesečnog razdoblja 2025. godine pokazuje značajno poboljšanje u upravljanju rizikom u odnosu na referentnu strategiju „kupi i drži“. Rezultati prikazuju značajno smanjenje volatilnosti i maksimalnog pada većine analiziranih dionica, posebno kod visoko volatilnih dionica poput Tesle gdje sustav održava maksimalni pad na 7,72 % u odnosu na 47,84 % referentne strategije. Sustav prilagođava trgovačke preporuke različitim tržišnim uvjetima i specifičnostima svake dionice, čime održava stabilnost portfelja u razdobljima kada su tržišta nestabilna. Analiza financijskih vijesti s pomoću NLP-a omogućuje sustavu da prepozna je li vijest pozitivna ili negativna, koliko je važna za dionicu i kako bi mogla utjecati na njezinu cijenu. Unatoč identificiranim ograničenjima u vidu opreznijeg pristupa tijekom snažnih uzlaznih trendova, modularnost ove arhitekture omogućuje kontinuirani razvoj i optimizaciju pojedinih komponenti. Istraživanje potvrđuje vrijednost višeagentnih pristupa u integraciji različitih izvora podataka za poboljšanje procesa donošenja trgovačkih odluka.
Keywords
Hrčak ID:
341777
URI
Publication date:
1.12.2025.
Visits: 494 *