Как следование за трендом влияет на каскады в случайных сетях

Сводка

В статье пороговая модель коллективного поведения расширена за счёт глобальных узлов, или последователей тренда. В стандартном локальном каскаде узел активируется в ответ на действия соседей; в расширенной модели некоторые узлы также реагируют на общую долю активированных узлов. Модель исследует взаимодействие локального влияния и общих для популяции тенденций по мере распространения поведения в сети.

Анализ показывает, что глобальные узлы могут ускорить каскад после формирования тренда, но снижают вероятность его первоначального возникновения. Поэтому их совокупное влияние может как способствовать каскадам, так и препятствовать им; модель предполагает, что средний размер каскада может быть максимальным при промежуточной доле последователей тренда. Это теоретический результат о коллективном поведении в сетях, а не свидетельство наличия торгового сигнала или рыночной стратегии. В описании не указана эмпирическая калибровка и не показано, что результат применим к реальным финансовым рынкам.

Ключевые идеи

• Модель добавляет узлы, активация которых зависит от общей доли активных узлов.
• Глобальное следование за трендом может ускорить каскад после возникновения тренда.
• Присутствие последователей тренда также может снизить вероятность его возникновения.
• Согласно модели, при промежуточной доле последователей тренда средний размер каскада может быть максимальным.
• В описании представлен теоретический результат без свидетельств непосредственной торговой эффективности.

Теги

# 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.

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.