Evolução de estratégias e complexidade em um mercado acionário artificial

Resumo

Este estudo descreve um mercado acionário artificial multiagente, no qual os agentes usam memórias limitadas dos preços passados para escolher operações. Suas estratégias de trading mudam por meio de um processo de autoaprendizagem, permitindo ao modelo examinar como o comportamento do mercado evolui à medida que a população cresce.

As simulações produzem movimentos de preços grandes e frequentes em comparação com um processo normal. Os retornos têm uma distribuição central com formato de Lévy e truncamento aproximadamente exponencial nas caudas. Os autores também definem uma medida de complexidade do sistema e relatam uma transição de uma fase mais simples para outra mais complexa conforme aumenta o número de agentes. Esses são resultados de simulação; o trecho não apresenta calibração para mercados reais nem detalhes dos parâmetros do modelo, por isso seu alcance empírico não está claro.

Ideias principais

• Os agentes baseiam suas ações em históricos limitados de preços de ações e em estratégias em evolução.
• Um mecanismo de autoaprendizagem altera as estratégias dos agentes ao longo do tempo.
• O mercado simulado produz eventos de grandes variações de preços com mais frequência do que um processo normal.
• Os retornos apresentam uma distribuição central semelhante à de Lévy e truncamento aproximadamente exponencial nas caudas.
• A complexidade medida do sistema passa de uma fase mais simples para outra mais complexa à medida que cresce a população de agentes.

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# Study on Evolvement Complexity in an Artificial Stock Market


# Study on Evolvement Complexity in an Artificial Stock Market









An artificial stock market is established based on multi-agent . Each agent has a limit memory of the history of stock price, and will choose an action according to his memory and trading strategy. The trading strategy of each agent evolves ceaselessly as a result of self-teaching mechanism. Simulation results exhibit that large events are frequent in the fluctuation of the stock price generated by the present model when compared with a normal process, and the price returns distribution is Lévy distribution in the central part followed by an approximately exponential truncation. In addition, by defining a variable to gauge the "evolvement complexity" of this system, we have found a phase cross-over from simple-phase to complex-phase along with the increase of the number of individuals, which may be a ubiquitous phenomenon in multifarious real-life systems.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.