Modelo de mercado basado en agentes: impulso e imitación

Resumen

Este estudio utiliza un modelo basado en agentes para examinar cómo el comportamiento de los inversores puede influir en los rendimientos y el patrimonio simulados del mercado bursátil. Los inversores ocupan una red de mundo pequeño, tienen perfiles imitadores, antiimitadores o aleatorios, y eligen sus acciones usando información de vecinos de confianza o una señal de impulso basada en el índice de mercado.

El análisis compara las fluctuaciones del índice, las distribuciones de rendimientos y el patrimonio de los inversores según sus perfiles psicológicos. También varía el perfil asignado a un nodo central de la red e identifica las condiciones en las que la antiimitación resulta más rentable. Los autores describen una asimetría en las tasas de rendimiento simuladas y afirman que persiste con otro algoritmo de decisión. Estos resultados se basan en un modelo; el extracto no ofrece validación empírica en el mercado ni resultados cuantitativos, y las conclusiones dependen de los supuestos sobre la red y el comportamiento.

Ideas clave

• El modelo conecta a los inversores mediante una red de mundo pequeño y asigna a cada uno un perfil de comportamiento.
• Los agentes deciden usando información de vecinos de confianza o el impulso del índice de mercado.
• El análisis compara las fluctuaciones del mercado, el patrimonio y los rendimientos según los perfiles de comportamiento.
• Cambiar el perfil del nodo central afecta a cuál es la estrategia más rentable en la simulación.
• La asimetría de las tasas de rendimiento observada persiste al usar otro algoritmo de decisión.

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# 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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