バブル、暴落、間欠性を扱うエージェントベース市場モデル | Stratmill
記事 arXiv papers · 著者: Irene Giardina et al.
サマリー
サンタフェ人工市場とマイノリティーゲームに着想を得た市場モデルを検討しています。エージェントは相対的な収益性に応じて戦略を選ぶか、市場参加を見送ることができます。価格は超過需要に反応し、エージェントの資産も追跡します。モデルの挙動は主に、価格インパクトとトレンド追随型・逆張り型行動のバランスに左右されます。
これらのパラメーターを変化させると、バブルと暴落を伴う振動市場、間欠的な市場、安定した合理的な市場状態が生じます。間欠的な状態では、小さな線形相関、ファットテール、持続的なボラティリティ・クラスタリングを通じて、シミュレーション上の価格変化が観察された金融データに似た特徴を示します。著者らは、パラメーターの変化がシステムをこの状態へ移行させる仕組みと、戦略のランダムな変更が長期的な活動相関を説明し得る仕組みも分析しています。これらはモデル市場の結果であり、同じメカニズムが現実の市場を完全に説明する証拠ではありません。研究は取引コストと資産分布も検討します。
主なアイデア
- エージェントは相対的な収益性に応じて参加と戦略を選び、市場参加を見送る選択肢もあります。
- 価格インパクトとトレンド追随・逆張り行動のバランスが、モデルの市場状態を左右します。
- モデルは、振動的、間欠的、安定的な市場局面を生み出します。
- シミュレーション上の間欠的なリターンには、ファットテール、弱い線形相関、ボラティリティの集積が見られます。
- 戦略のランダムな変更が、長期的な活動相関の説明として提案されています。
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全文
# Bubbles, crashes and intermittency in agent based market models # Bubbles, crashes and intermittency in agent based market models We define and study a rather complex market model, inspired from the Santa Fe artificial market and the Minority Game. Agents have different strategies among which they can choose, according to their relative profitability, with the possibility of not participating to the market. The price is updated according to the excess demand, and the wealth of the agents is properly accounted for. Only two parameters play a significant role: one describes the impact of trading on the price, and the other describes the propensity of agents to be trend following or contrarian. We observe three different regimes, depending on the value of these two parameters: an oscillating phase with bubbles and crashes, an intermittent phase and a stable `rational' market phase. The statistics of price changes in the intermittent phase resembles that of real price changes, with small linear correlations, fat tails and long range volatility clustering. We discuss how the time dependence of these two parameters spontaneously drives the system in the intermittent region. We analyze quantitatively the temporal correlation of activity in the intermittent phase, and show that the `random time strategy shift' mechanism that we proposed earlier allows one to understand the observed long ranged correlations. Other mechanisms leading to long ranged correlations are also reviewed. We discuss several other issues, such as the formation of bubbles and crashes, the influence of transaction costs and the distribution of agents wealth.
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