Verzögerte, heterogene Handelsstrategien und Marktdynamik

Zusammenfassung

Diese Arbeit stellt ein zeitkontinuierliches Marktmodell vor, in dem ein Market Maker den Handel zwischen Fundamentalisten, Trendfolgern und Kontrarians abwickelt. Die Akteure verarbeiten Marktinformationen mit unterschiedlichen Verzögerungen und weisen eine pfadabhängige Risikoaversion auf. Das Modell ermöglicht Anlegern außerdem, mithilfe eines evolutionären Mechanismus zwischen Trendfolge- und konträren Strategien zu wechseln.

Die Autoren berichten von periodischem, quasi-periodischem und chaotischem Systemverhalten sowie einer Synchronisierung technischer Händler. Simulierte Renditen zeigen Merkmale, die denen des S&P 500 ähneln, darunter übermäßige Kurtosis, Volatilitätscluster und langes Gedächtnis. Diese Eigenschaften stammen aus dem Modell und sind kein Beleg für eine einsetzbare Handelsstrategie oder Prognoseleistung außerhalb der Stichprobe. Das Dokument enthält weder Kalibrierungsdetails noch empirische Handelsergebnisse.

Kernaussagen

• Das Marktmodell umfasst Fundamentalisten, Trendfolger und Kontrarians.
• Anleger handeln auf Grundlage von Informationen mit unterschiedlichen Verzögerungen und pfadabhängiger Risikoaversion.
• Ein evolutionärer Prozess ermöglicht den Wechsel zwischen Trendfolge- und konträren Strategien.
• Das Modell erzeugt periodische, quasi-periodische und chaotische Dynamiken.
• Simulierte Renditen bilden mehrere statistische Merkmale des S&P 500 nach.

Schlagwörter

# Asset Price Dynamics in a Financial Market with Heterogeneous Trading Strategies and Time Delays


# Asset Price Dynamics in a Financial Market with Heterogeneous Trading Strategies and Time Delays









In this paper we present a continuous time dynamical model of heterogeneous agents interacting in a financial market where transactions are cleared by a market maker. The market is composed of fundamentalist, trend following and contrarian agents who process information from the market with different time delays. Each class of investor is characterized by path dependent risk aversion. We also allow for the possibility of evolutionary switching between trend following and contrarian strategies. We find that the system shows periodic, quasi-periodic and chaotic dynamics as well as synchronization between technical traders. Furthermore, the model is able to generate time series of returns that exhibit statistical properties similar to those of the S&P500 index, which is characterized by excess kurtosis, volatility clustering and long memory

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