Модель рынка акций

Специалисты Технологического института Массачусетса создали компьютерную агент-ориентированную модель вторичного рынка акций, разработанную в соответствии с параметрами реального рынка. В модели продемонстрированы сложные взаимодействия среди трейдеров, наделенных искусственным интеллектом, которые могут обучаться. В ходе шести различных экспериментов были исследованы особенности данной модели: оценка эффективности рынка; скорость, с которой цены сходятся к рациональной цене равновесия ожиданий; динамика распределения богатства среди различных типов агентов с искусственным интеллектом; объем торговли; распространение спроса/предложения и другие аспекты из динамики рынка. Модель в состоянии воспроизвести несколько видов рынков, также были найдены интригующие различия между экспериментами с искусственными агентами и экспериментами с людьми.

Модель состоит из четырех компонентов: полная структура рынка и экономическая обстановка; торговый механизм; типы трейдеров; алгоритмы изучения, которые использует каждый тип трейдера.

Общая структура модели такова: на рынке акций действуют интеллектуальные агенты, которые продают ценные бумаги и в результате получают дивиденды в конце торгового периода. Каждый торговый период состоит из 40 торговых интервалов. Ценные бумаги не приносят дивидендов до окончания  последнего интервала торгового периода. Торговые операции, информация о ценах и порядке протекания торгов показываются в каждом интервале. Эпоха определяется как последовательность 75 торговых периодов, где в каждом периоде независимо задаются окружающая среда и личная информация. Состояние окружающей среды независимо распределено среди периодов, все вклады трейдеров обнуляются с началом каждого периода. Но трейдеры становятся более опытными по мере обучения от периода к периоду. 

В начале периода задаются три величины: (1) состояние окружающей среды, (2) вклады агентов наличными и акциями (одинаковы для всех агентов в течение эксперимента), (3) личная информация о каждом агенте. В конце периода первоначально установленное состояние окружающей среды сбрасывается, и распределяются дивиденды между акционерами. Для экономики с тремя состояниями, существует вероятность 1/3 наступления каждого состояния. Обозначим D=(0,1,2) долю акций, на которую выплачиваются дивиденды равные 0 в состоянии 1, 1 в состоянии 2 и равные 2 в состоянии 3.

Агенты также могут подавать заявки на покупку или продажу акций или принимать уже представленные заявки. Если уже есть заявка на приобретение акций, любая последующая заявка должна быть выше, чем текущая. Соответственно, при существующей заявке на продажу – последующая должна быть ниже текущей. Транзакция происходит, когда принимается заявка на покупку или продажу акций.

Кредитование не разрешается, агент должен все время оставаться в рамках бюджета. В начале каждого интервала случайным образом задается порядок действий для всех агентов, согласно которому каждый агент может совершить одну операцию за интервал. В каждом эксперименте количество агентов фиксированное – 20. Следовательно, максимально возможное число транзакций  за торговый период 20*40=800.

Агенты в данной модели были созданы согласно «нулевому интеллекту» Gode и Sunder (1993): простейшая эвристика создает ощущение нижней границы интеллекта, требуемой для имитации различных феноменов человека на рынке. Агенты могут быть трех возможных  типов в зависимости от того, как они строят свои прогнозы: байесовские трейдеры, импульсивные трейдеры и трейдеры «ближайший сосед». Байесовские трейдеры  используют информацию рынка для обновления своих знаний о состоянии экономики. Они формируют свою базовую цену исходя из своих знаний, и пытаются купить (продать) если базовая цена выше (ниже), чем цена рынка. Эти агенты наблюдают за активностью рынка, они прекращают торговлю когда цена рынка достигает их базовой цены или когда у них заканчиваются средства.

Импульсивные трейдеры выполняют технический анализ рынка. Эти агенты играют на повышении или понижение цены, что ведет к высокому непостоянству и иррациональной оценке безопасности. Это делает более сложным объединение и рассеивание информации. Трейдеры третьего типа пытаются играть на истории цен, чтобы предугадать цены рынка используя эвристику знаний ближайших соседей.

Если байесовские трейдеры являются по сути «фундаментальными инвесторами» рынка, то трейдеры «ближайших соседей» могут рассматриваться как «техники». Как  и импульсивные трейдеры, трейдеры «ближайших соседей» игнорируют любую информацию касательно дивидендов. Они следуют не фиксированной стратегии, а обучаются и адаптируются к изменяющимся условиям рынка.

В процессе всех 6 экспериментов рыночные и информационные структуры остаются неизменными, а изменяются соотношение трейдеров и разнообразие предпочтений. Каждый агент начинает каждый период с 10ю единицами наличных и 5ю акциями.

Табл.1. Краткие выводы по 6 экспериментам. Каждый эксперимент состоял из 100 независимых повторений 75 торговых периодов.

© Конькова Татьяна