Estrategias de trading heterogéneas y retardadas en la dinámica de los mercados

Resumen

Este artículo presenta un modelo de mercado en tiempo continuo en el que un creador de mercado cruza operaciones entre inversores guiados por fundamentales, seguidores de tendencias e inversores contrarios. Los agentes procesan la información del mercado con distintos retrasos y tienen una aversión al riesgo que depende de la trayectoria. El modelo también permite que los inversores cambien entre estrategias de seguimiento de tendencias y estrategias contrarias mediante un mecanismo evolutivo.

Los autores describen un comportamiento periódico, cuasiperiódico y caótico del sistema, así como sincronización entre operadores técnicos. Los rendimientos simulados presentan características parecidas a las observadas en el S&P 500, como curtosis excesiva, agrupamiento de volatilidad y memoria larga. Son propiedades generadas por el modelo, no evidencia de una estrategia de trading lista para implementarse ni de rendimiento predictivo fuera de muestra; el documento no ofrece detalles de calibración ni resultados de trading empíricos.

Ideas clave

• El modelo de mercado incluye inversores guiados por fundamentales, seguidores de tendencias e inversores contrarios.
• Los inversores actúan según información con distintos retrasos temporales y una aversión al riesgo dependiente de la trayectoria.
• Un proceso evolutivo permite cambiar entre estrategias de seguimiento de tendencias y contrarias.
• El modelo produce dinámicas periódicas, cuasiperiódicas y caóticas.
• Los rendimientos simulados reproducen varias características estadísticas asociadas al S&P 500.

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# 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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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.