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智能体行为如何在简化市场中造成过度波动

文章 arXiv papers · 作者: M. Marsili et al.
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总结

本文考察适应性归纳理性智能体的行为如何影响简化市场中的波动率。作者指出，这类简化情境下过度波动有两个来源：智能体作为价格接受者，因而忽视自身的市场冲击；此外，它们也可能反应过度。作者详细讨论了一个没有公共信息的模型中的这些机制，然后为更一般的情形推导出临界学习率。

高于这一阈值时，智能体的交易行为会产生湍动的市场动态。这一结果将控制学习的模型参数与模拟市场的不稳定性联系起来。本文讨论的是简化的基于智能体的市场，并未证明相同机制或阈值可直接适用于现实市场。文档摘要也未提供数值阈值、校准或实证验证，因此最好将其视为一种理论解释，说明有关市场冲击和反应性的假设如何产生波动率。

核心观点

  • 该研究将适应性智能体的交易行为与简化市场中的波动率联系起来。
  • 价格接受者假设忽略市场冲击，这会造成过度波动。
  • 在该模型中，智能体反应过度也是波动率的来源。
  • 临界学习率标示了交易行为开始产生湍动动态的阈值。
  • 这些发现是针对简化市场的理论结果，未描述现实市场验证。

标签

市场微观结构波动率统计学机器学习
全文
# Trading behavior and excess volatility in toy markets


# Trading behavior and excess volatility in toy markets









We study the relation between the trading behavior of agents and volatility in toy markets of adaptive inductively rational agents. We show that excess volatility, in such simplified markets, arises as a consequence of {\em i)} the neglect of market impact implicit in price taking behavior and of {\em ii)} excessive reactivity of agents. These issues are dealt with in detail in the simple case without public information. We also derive, for the general case, the critical learning rate above which trading behavior leads to turbulent dynamics of the market.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。