Запаздывающие неоднородные стратегии и динамика финансового рынка

Сводка

В работе представлена непрерывная во времени модель рынка, где маркет-мейкер сводит сделки фундаментальных инвесторов, последователей тренда и контртрендовых трейдеров. Участники обрабатывают рыночную информацию с разными задержками, а их неприятие риска зависит от предшествующей траектории. Модель также позволяет инвесторам переключаться между следованием за трендом и контртрендовыми стратегиями посредством эволюционного механизма.

Авторы сообщают о периодическом, квазипериодическом и хаотическом поведении системы, а также о синхронизации технических трейдеров. Симулированная доходность демонстрирует черты, сходные с наблюдаемыми для S&P 500, включая эксцесс куртозиса, кластеризацию волатильности и долгую память. Это свойства, полученные в модели, а не свидетельство работоспособности торговой стратегии или прогнозной эффективности вне выборки; в документе нет подробностей калибровки или эмпирических результатов торговли.

Ключевые идеи

• Модель рынка включает фундаментальных инвесторов, последователей тренда и контр-трендовых трейдеров.
• Участники реагируют на информацию с разными временными задержками, а их неприятие риска зависит от предшествующей траектории.
• Эволюционный процесс позволяет переключаться между следованием за трендом и контр-трендовыми стратегиями.
• Модель порождает периодическую, квазипериодическую и хаотическую динамику.
• Симулированная доходность воспроизводит ряд статистических особенностей, связанных с S&P 500.

Теги

# 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

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.