Modèle de marché multi-agents : momentum et imitation des investisseurs

Résumé

Cette étude utilise un modèle multi-agents pour examiner comment le comportement des investisseurs peut façonner les rendements et la richesse simulés d’un marché d’actions. Les investisseurs occupent un réseau à petit monde et adoptent des profils d’imitation, de contre-imitation ou aléatoires. Ils choisissent leurs actions à partir d’informations provenant de voisins de confiance ou d’un signal de momentum fondé sur l’indice de marché.

L’analyse compare les fluctuations de l’indice, les distributions de rendements et la richesse des investisseurs selon les profils psychologiques. Elle fait aussi varier le profil attribué à un nœud central du réseau et identifie des conditions où la contre-imitation est l’approche la plus rentable. Les auteurs décrivent une asymétrie des taux de rendement simulés, qui persisterait avec un autre algorithme de décision. Ces résultats reposent sur un modèle ; l’extrait ne fournit ni validation sur un marché empirique ni résultats quantitatifs, et les conclusions dépendent des hypothèses relatives au réseau et aux comportements.

Idées clés

• Le modèle relie les investisseurs par un réseau à petit monde et attribue à chacun un profil comportemental.
• Les agents prennent leurs décisions à partir d’informations de voisins de confiance ou du momentum de l’indice de marché.
• L’analyse compare les fluctuations du marché, la richesse et les rendements selon les profils comportementaux.
• Dans la simulation, le changement de profil du nœud central influe sur la stratégie la plus rentable.
• L’asymétrie des taux de rendement rapportée persiste lorsqu’un autre algorithme de décision est utilisé.

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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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