Agentenbasiertes Marktmodell zu Momentum und Anlegerimitation

Zusammenfassung

Diese Studie nutzt ein agentenbasiertes Modell, um zu untersuchen, wie das Verhalten von Anlegern simulierte Aktienmarktrenditen und Vermögen beeinflussen kann. Anleger sind in einem Small-World-Netzwerk angeordnet, weisen Profile mit Imitation, Gegenimitation oder zufälligem Verhalten auf und wählen ihre Handlungen anhand von Informationen vertrauenswürdiger Nachbarn oder eines auf dem Marktindex basierenden Momentumsignals.

Die Analyse vergleicht Indexschwankungen, Renditeverteilungen und Anlegervermögen zwischen psychologischen Profilen. Sie variiert außerdem das dem Netzwerkknotenpunkt zugewiesene Profil und berichtet Bedingungen, unter denen Gegenimitation profitabler ist. Die Autoren beschreiben eine Asymmetrie der simulierten Renditeraten, die laut ihnen auch bei einem anderen Entscheidungsalgorithmus bestehen bleibt. Dies sind modellbasierte Ergebnisse. Der Auszug enthält weder eine empirische Marktvalidierung noch quantitative Resultate; die Schlussfolgerungen hängen von den Netzwerk- und Verhaltensannahmen ab.

Kernaussagen

• Das Modell verbindet Anleger in einem Small-World-Netzwerk und weist jedem ein Verhaltensprofil zu.
• Die Agenten entscheiden anhand von Informationen vertrauenswürdiger Nachbarn oder anhand des Momentums des Marktindex.
• Die Analyse vergleicht Marktschwankungen, Vermögen und Renditen zwischen Verhaltensprofilen.
• Eine Änderung des Profils am Hub des Netzwerks beeinflusst, welche Strategie in der Simulation am profitabelsten ist.
• Die berichtete Asymmetrie der Renditeraten bleibt auch bei Verwendung eines anderen Entscheidungsalgorithmus bestehen.

Schlagwörter

# 1711.08282


# Asymmetric return rates and wealth distribution influenced by the introduction of technical analysis into a behavioral agent based model









Behavioral Finance has become a challenge to the scientific community. Based on the assumption that behavioral aspects of investors may explain some features of the Stock Market, we propose an agent based model to study quantitatively this relationship. In order to approximate the simulated market to the complexity of real markets, we consider that the investors are connected among them through a small world network; each one has its own psychological profile (Imitation, Anti-Imitation, Random); two different strategies for decision making: one of them is based on the trust neighborhood of the investor and the other one considers a technical analysis, the momentum of the market index technique. We analyze the market index fluctuations, the wealth distribution of the investors according to their psychological profiles and the rate of return distribution. Moreover, we analyze the influence of changing the psychological profile of the hub of the network and report interesting results which show how and when anti-imitation becomes the most profitable strategy for investment. Besides this, an intriguing asymmetry of the return rate distribution is explained considering the behavioral aspect of the investors. This asymmetry is quite robust being observed even when a completely different algorithm to calculate the decision making of the investors was applied to it, a remarkable result which, up to our knowledge, has never been reported before.

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