Como seguidores de tendência afetam cascatas em redes aleatórias

Resumo

Este artigo amplia um modelo de limiar de comportamento coletivo para incluir nós globais, ou seguidores de tendência. Em uma cascata local padrão, um nó é ativado em resposta aos seus vizinhos; nesta extensão, alguns nós também respondem à proporção geral de nós ativados. O modelo examina como a influência local e as tendências da população interagem à medida que o comportamento se espalha por uma rede.

A análise conclui que nós globais podem acelerar uma cascata depois que uma tendência se forma, ao mesmo tempo que tornam menos provável o surgimento dessa tendência. Seu efeito líquido pode, portanto, incentivar ou inibir cascatas, e o modelo sugere que uma proporção intermediária de seguidores de tendência pode maximizar o tamanho médio da cascata. Trata-se de um resultado teórico sobre redes e comportamento coletivo, não de evidência de um sinal de trading ou de uma estratégia de mercado. A descrição fornecida não especifica uma calibração empírica nem mostra que o resultado se aplique a mercados financeiros reais.

Ideias principais

• O modelo adiciona nós cuja ativação depende da proporção geral de nós ativos na população.
• Seguir tendências globais pode acelerar uma cascata depois que a tendência surge.
• A presença de seguidores de tendência também pode reduzir a chance de uma tendência surgir.
• No modelo, uma proporção intermediária de seguidores de tendência pode maximizar o tamanho médio da cascata.
• A descrição apresenta um resultado teórico sem evidências de desempenho direto em trading.

Tags

# Trend-driven information cascades on random networks


# Trend-driven information cascades on random networks









Threshold models of global cascades have been extensively used to model real-world collective behavior, such as the contagious spread of fads and the adoption of new technologies. A common property of those cascade models is that a vanishingly small seed fraction can spread to a finite fraction of an infinitely large network through local infections. In social and economic networks, however, individuals' behavior is often influenced not only by what their direct neighbors are doing, but also by what the majority of people are doing as a trend. A trend affects individuals' behavior while individuals' behavior creates a trend. To analyze such a complex interplay between local- and global-scale phenomena, I generalize the standard threshold model by introducing a new type of node, called \textit{global nodes} (or \textit{trend followers}), whose activation probability depends on a global-scale trend; specifically the percentage of activated nodes in the population. The model shows that global nodes play a role as accelerating cascades once a trend emerges while reducing the probability of a trend emerging. Global nodes thus either facilitate or inhibit cascades, suggesting that a moderate share of trend followers may maximize the average size of cascades.

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.