Tác nhân LLM và kỳ vọng chiến lược trong thị trường có tác nhân không đồng nhất

Tóm tắt

Nghiên cứu này đặt câu hỏi liệu một tác nhân tạo sinh vận hành bằng mô hình ngôn ngữ lớn có thể tái hiện những thay đổi trong tỷ trọng hành vi của người theo trường phái cơ bản và người theo xu hướng được mô tả trong các mô hình tác nhân không đồng nhất hay không. Tác nhân dùng thông tin hiện tại để gán xác suất cho việc áp dụng một trong hai chiến lược, rồi so sánh các xác suất đó với kết quả trong tài liệu nghiên cứu về S&P 500 từ 1990 đến 2020.

So sánh được báo cáo gợi ý rằng kỳ vọng của tác nhân phù hợp với các mô hình đã được ghi nhận trong nghiên cứu trước về tác nhân không đồng nhất. Các tác giả cũng xem xét một thị trường nhân tạo để khảo sát quá trình ra quyết định của tác nhân. Phân tích đó vẫn cho thấy kỳ vọng biến thiên nhưng phát hiện xu hướng có hệ thống nghiêng về hành vi theo trường phái cơ bản. Tóm tắt không nêu lời nhắc mô hình, thiết kế xác thực, mức độ khớp định lượng hoặc kiểm định độ vững, nên bằng chứng hỗ trợ việc so sánh kỳ vọng chứ chưa chứng minh lợi thế giao dịch.

Ý chính

• Tác nhân tạo sinh gán xác suất cho các chiến lược theo trường phái cơ bản và theo xu hướng dựa trên thông tin hiện tại.
• Xác suất chiến lược của tác nhân được so sánh với các phát hiện về tác nhân không đồng nhất đối với S&P 500 từ 1990 đến 2020.
• Các kỳ vọng được báo cáo phù hợp với những mô hình trong tài liệu nghiên cứu trước đó.
• Phân tích thị trường nhân tạo cho thấy kỳ vọng không đồng nhất cùng xu hướng có hệ thống nghiêng về trường phái cơ bản.

Thẻ

# Generative Agents and Expectations: Do LLMs Align with Heterogeneous Agent Models?


# Generative Agents and Expectations: Do LLMs Align with Heterogeneous Agent Models?









Results in the Heterogeneous Agent Model (HAM) literature determine the proportion of fundamentalists and trend followers in the financial market. This proportion varies according to the periods analyzed. In this paper, we use a large language model (LLM) to construct a generative agent (GA) that determines the probability of adopting one of the two strategies based on current information. The probabilities of strategy adoption are compared with those in the HAM literature for the S\&P 500 index between 1990 and 2020. Our findings suggest that the resulting artificial intelligence (AI) expectations align with those reported in the HAM literature. At the same time, extending the analysis to artificial market data helps us to filter the decision-making process of the AI agent. In the artificial market, results confirm the heterogeneity in expectations but reveal systematic asymmetry toward the fundamentalist behavior.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.