出现在一个人工股票市场

大约在1988年,经济学家w . Brian Arthur斯坦福大学,计算机科学家和约翰•霍兰德密歇根大学,想到的点子创造一个人工股票市场在一个电脑,一个可以用来回答一系列的问题,人们在金融几十年来有疑惑和担心。这些问题包括:

股票的平均价格根本安定下来价值,由贴现值流人能够指望获得的股息无限期持有股票吗?
有可能在技术交易计划系统盈利大于一个简单的“买入并持有”策略?
市场最终定居在一个固定的模式的买卖?

亚瑟和荷兰知道传统的经济学家的观点,今天的股票价格是打折的期望明天的价格加上股息,股票今天的信息。这理论定价过程是基于假设有一个共享的优化方法处理大量的可用信息,如过去的价格、交易量和经济指标。在现实中,存在许多不同的技术分析,基于合理的假设不同,导致不同的价格预期。

没有单一的简单的观察,显然最好的方式处理信息让亚瑟和荷兰推断演绎方法预测价格,在最好的情况下,学术小说。一旦可能是承认并不是所有的交易者在市场上以同样的方式到达他们的预测,经典金融理论的演绎方法开始分解。因为交易员必须假设其他投资者如何形成预期,他们如何表现,他们必须设法“吓坏”市场。但这将导致世界的主观信念和信仰这些信念。简而言之,它导致的世界感应而不是扣除。

回答这些不确定性,亚瑟和荷兰,随着物理学家理查德·帕尔默,金融理论家,Blake LeBaron提示我们和市场商人保罗•Tayler建立了一个人工电子市场。这使他们进行实验,操纵单个交易员和各种市场策略参数不允许在一个真正的证券交易所。

这个代理的市场包括:

一个固定数量的股票在一个单一的公司;
许多“交易商”(计算机程序)可以交易的股票在每个时间段;
一位“专家”集股票价格从内部通过观察市场供给和需求通过匹配买卖订单;
外部投资(债券)交易员可以在不同地方资金利率;
股票的股息流遵循随机模式。

至于交易员,模型假定每一个总结最近的市场活动的集合描述符,言语特征如“市场上涨了过去一周的每一天,”或“市场紧张,”或“市场昏昏欲睡今天。“密实度,这些描述符标记为A, B, C,等等。的描述符,交易员规则决定是否购买或出售的形式:“如果市场满足条件A、B和C,然后购买,但是如果条件D、G,年代,和K是满足,然后保存。“每个交易员都有规则的集合,其中一个是在每一个交易。

就买卖的市场,交易员可以重新评估他们的规则在两种不同的方式:通过分配更高的权重(概率)规则,过去已经证明有利可图;或通过结合成功的规则来形成新的规则,可以在市场上进行测试。后者是由遗传算法模仿的方式有性生殖遗传物质结合产生新的和不同的后代。

最初,一组预测随机分配给每个交易员,连同一个特定股票的历史价格,利率,和股息。交易员然后选择他们的一个规则,基于它的重量,用它来启动买卖过程。由于发生在第一轮交易中,交易员修改他们的加权规则集合,生成新规则(可能),然后选择最好的规则下一轮交易。所以过程,期期后,购买,销售,把钱放在债券,修改和生成规则,评估规则,多好,一般来说,作用类似地在现实金融市场交易员。

一个典型的时刻显示在这个人造市场。顺时针方向从左上角,在第一个窗口中股票的价格表示黑线,顶部的灰色区域表示股票的基本价值。因此,当黑线远远高于灰色区域,存在一个价格“泡沫”;当黑线下沉到灰色区域,市场”坠毁。“右上角窗口显示当前相对财富不同的商人,而右下角窗口显示当前水平的股票。在左下窗口中,灰色表示"卖出"订单和黑色表示“买。”,因为必须有一个买家和一个卖家的任何事务,这两个量的降低表明交易量。

经过多次的交易(和修改的交易员的决策规则),呈现的是一种生态预测因子,不同的交易员使用不同的规则做出他们的决定。此外,股票价格总是解决随机波动对其基本价值。但在这些波动,价格泡沫和崩溃,心理市场情绪,“过度反应价格变动,以及所有其他事情与投机市场在现实世界中可以观察到。

也,在现实市场中,预测人工市场不断共同进化,显示没有证据表明定居到一个最佳预测值为所有场合。相反,最佳的方式进行关键取决于其他人在做什么。此外,相互加强趋势跟踪或technical-analysis-like规则出现在人口预测。