| wiki | search |
Contents |
Objetivo
Simular um mercado de ações. Construir um modelo baseado em agentes que compram e vendem ativos de acordo com suas estratégias (regras de investimento - tranding rules). A cada instante o preço é recalculado de acordo com as perspectivas dos agentes do mercado. Ao longo das rodadas a população é atualizada com novos agentes ou os agentes presentes reavaliam suas expectativas. Essa técnica é denominada microsimulação ou simulação de modelos microscópicos.
Vou começar com modelos simples e observar as mudanças que ocorrem no comportamento dos agentes e na formação dos preços. Essas mudanças podem ser observadas através do histograma da série de retornos, desvio padrão, assimetria e kurtose do histograma da série de retornos , autocorrelação de retornos e retornos quadráticos, gráficos de Zipf para distribuição de renda e etc.
Um modelo de microsimulação é constituído de:
- população de agentes
- regras para formação de preços
- regras para atualização dos agentes - reciclagem
- regras para atuação dos agentes (formação de estratégias)
Uma estratégia deve responder as seguintes perguntas:
- Quando atuar?
- Como atuar?
- Quanto investir?
- Quando entrar? Quando sair?
Desenvolvimento iterativo
Como foi comentado anteriormente o desenvolvimento será feito em etapas onde novas caracteristicas serão adicionadas e os resultados obtidos devem ser comparados com os da etapa anterior para que a evolução do modelo seja avaliada. Segue uma lista de pontos importantes que devem ser avaliados em cada etapa:
- limites do sistema
- dinheiro e quantidade de ativos fixa - mercado fechado
- dinheiro e quantidade de ativos livre - mercado aberto, agente pode ficar comprado ou vendido (emite ordens de compra e venda a descoberto).
- regras de formação de preços:
- XI*(Demanda-Oferta)/(Demanda+Oferta)
- XI*(<Demanda>-<Oferta>)/(<Demanda>+<Oferta>)
- <Demanda>/<Oferta>
- reciclagem dos agentes
- 1 por rodada - o mais pobre
- N agentes a cada R rodadas - os mais pobres
- Uma alternativa para implementação do mercado aberto é fazer o agente escolher a quantidade X de ativos que ele vai negociar. Como o número de ações do sistema é fixo o máximo que um agente pode querer negociar é o número de ações do sistema.
Para se descobrir qual dessas características é relevante para a modelagem.
Etapa 1
Nessa etapa é criado um mercado onde os agentes atuam aleatóriamente com as seguintes características:
- são inicializados com o mesmo capital (distribuído entre dinheiro e ações de maneira aleatória);
- negociam em todos os instantes;
- tem sua ação (quantidade de ações a ser negociada) definida através de um número aleatório produzido por uma distribuição uniforme. Quando a quantidade de dinheiro e ações for fixa a ação é um percentual do patrimônio do agente, nesse caso é um número aleatório no intervalo [-1,1]. No caso em que se admite vendas a descoberto a ação é um número aleatório de determina a quantidade de ações que o agente quer negociar e portanto é distribuído no intervalo [-S,S], onde S é a quantidade total de ações no mercado. Estou considerando que a quantidade de ações é fixa. O ponto importante aqui é que a ação do agente é aleatória.
Experimentos
Etapa 2
Mercado onde agentes possuem estratégia com timing para negociações, ou seja, usam análise técnica para determintar os instantes que devem negociar. Aqui ainda usam um número aleatório para determinar a quantidade de ações que querem negociar tal qual foi desenvolvido na etapa anterior.
Nesse modelo talvez seja necessário a inclusão de agentes que atuam de maneira aleatória e apenas um grupo vai atuar com as estratégias. Essa é uma primeira aproximação a um mercado híbrido. O artigo do Farmer fala sobre a presença de noise traders (agentes aleatórios). Talvez a presença de agentes aleatórios suportem a dinâmica.
Experimentos
Referências
- Raberto et all.
- Farmer
Etapa 3
Mercado onde agentes atuam em todos os instantes e usam uma função utilidade.
Referências
- Caldarelli
- Hendrik Blok
- Farmer
Fazer o experimento com os mesmos elementos que foram testados no item anterior.
Etapa 4
Mercado onde agentes possuem estratégia com timing e uma função utilidade.
Etapa 5
Mercado onde agentes possuem estratégia com timing e uma função utilidade, tal qual na Etapa 4. Alguns agentes podem avaliar o mercado e a própria posição entre os demais jogadores e dessa maneira efetuar variações na estratégia para melhorar o seu desempenho. Esses agentes podem aprender com o comportamento dos demais agentes e montar uma estatégia híbrida, formada pela agregação de estratégias dos demais agentes.
Técnicas
- GA e Bucket Brigade - Os indivíduos podem ter um pool de estratégias que vão sendo avaliadas ao longo do tempo. As que forem melhor avaliadas tem maior chance de serem escolhidas para serem usadas.
Perguntas Importantes
- Como avaliar o sucesso de uma estratégia?
Uma forma de avaliar as estratégias é pela quantidade de retornos em uma determinada direção após a emissão do sinal. Se a estratégia emitir um sinal de compra, esperasse que em t passos no futuro existam mais retornos positivos do que negativos. Para o caso de um sinal de venda ser emitido é esperado que em t passos no futuro existam mais retornos negativos do que positivos.
- Quais as formas de avaliar o horizonte de tempo de uma estratégia?
O agente tem um limite superior e inferior, respectivamente, um ganho máximo e uma perda máxima aceitável, para permanecer dentro do mercado.
- Como montar uma estratégia híbrida?
- Para um agente que compra \DeltaS a pergunta é: Porque você comprou \DeltaS? ou Quanto você espera lucrar com essa estratégia?
- Como fazer a estratégia refletir a previsão?
