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Gliederung:. Motivation Markt und Agenten Erstes Experiment und Ergebnisse. Motivation:. Menschen sind oft nicht in der Lage Arbitragemöglichkeiten an den Finanzmärkten zu nutzen Experimentelle Eventbörse  Wahlbörsen Experimentelle Wirtschaftsforschung:  Monetäre Anreize

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  1. Gliederung: • Motivation • Markt und Agenten • Erstes Experiment und Ergebnisse Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  2. Motivation: • Menschen sind oft nicht in der Lage Arbitragemöglichkeiten an den Finanzmärkten zu nutzen • Experimentelle Eventbörse •  Wahlbörsen • Experimentelle Wirtschaftsforschung: • Monetäre Anreize •  Kompetitives Verhalten der Agenten • Anwendung von Agenten im Electronic Commerce •  Verhandlungen, marktbasierte Systeme Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  3. Related Work: • Santa Fe-Turnier (Rust et al. 1994, JEDC) • Diskussion über die untere Grenze der Intelligenz der Agenten, um ähnlich wie Menschen auf einer Marktinstitution zu handeln (Gode/Sunder 1993, JPE) • Klimaanlage XeroX Parc (Huberman 1995, ICMAS´95) • Thermostatagenten • Kasbah, AuctionBot ... Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  4. Gliederung: • Motivation • Markt und Agenten • Erstes Experiment und Ergebnisse Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  5. Marktregeln: • Marktinstitution: Continuous double auction •  Kaufen (Bid) und Verkaufen (Ask) von Wertpapieren •  American Futures Markt • 1:n-Beziehung zwischen Markt und Agenten • Eintreffen des Ereignisses  Festlegung der Auszahlung • Auszahlung durch Bank Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  6. <?xml version='1.0'encoding='us-ascii'?> <!-- DTD for agent-experiments on electronic markets --> <!ELEMENT MARKET (PUBLIC,PRIVATE?)> <!ELEMENT PUBLIC (MARKETID, BUNDLEPRICE, NO_OF_STOCKS, DIGITS, OPENINGHOURS, STOCK+)> <!ELEMENT MARKETID (#PCDATA)> <!ELEMENT BUNDLEPRICE (#PCDATA)> <!ELEMENT NO_OF_STOCKS (#PCDATA)> <!ELEMENT DIGITS (#PCDATA)> <!ELEMENT OPENINGHOURS (BEGIN,END,NOW)> <!ELEMENT STOCK (ID, LASTPRICE, OFFER*)> <!ELEMENT OFFER (BID*, ASK*)> <!ELEMENT BID (PRICE, QUANTITY)> <!ELEMENT PRICE (#PCDATA)> <!ELEMENT QUANTITY (#PCDATA)> <!ELEMENT ASK (PRICE, QUANTITY)> [… code follows …] Informationen: • (1)  Regelinformationen • Endauszahlungsregeln • Start- und Stopzeit des Marktes • (2)   öffentliche Marktinformationen • Gehandelter Preis jeder Aktie • Bid´s/Ask´s für jede Aktie • Serveruhrzeit • (3)   private Informationen • Portfolio • Liquide Mittel • (4)   Statusinformationen • Gültigkeit, Erfolg der Transaktion Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  7. Agenten-Markt-Kommunikation: Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  8. Agenten und Strategien: Fundamentalist • Kauft bestimmte Aktie und wartet auf das abschliessende Ereignis • Follower • Kauft Aktie mit höchster bzw. niedrigster Bewertung • Stochastic • Kauft/verkauft Aktien zu einem Zufallspreis, wobei unterschiedliche Arten von Intervallen möglich sind • Arbitrageur • Marktpreis der Aktien < Bankpreis, kaufe vom Markt und verkaufe an die Bank • Marktpreis der Aktien > Bankpreis, kaufe von der Bank und verkaufe direkt an den Markt Speculateur • Kauft von der Bank und verkauft mit Aufschlag in den Markt Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  9. Gliederung: • Motivation • Markt und Agenten • Erstes Experiment und Ergebnisse Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  10. Experimentaufbau: • “Winner takes all“ Auszahlungsregel • 16 Aktien –> a priori-Gewinnwahrscheinlichkeit = 1/16 • Experiment dauert 1 Stunde • 11 Agenteninstanzen • gleiche Anfangsausstattung • Design an Europameisterschaftsbörse angelehnt Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  11. Ergebnisse: • Eine Markttransaktion pro Sekunde • Nicht-adaptive Agenten setzen als erste Gebote • Follower low: • erfolgreichste Strategie • “sit in the background“ • Arbitrageur versagt: keine atomistischen Transaktionen • Zeitreihen der gehandelten Preise • Fundamentalist • Rest of field Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  12. Preise und Volumen der gehandelten Werte (Beispiele) Fundamentalist Rest of Field Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  13. Zusammenfassung und Ausblick: • Erweiterungen einer Eventbörsensoftware um ein • Agenteninterface • Regel- und marktadaptive Agenten wurden implementiert  Simulation von menschlichen Handeln • Turnier • Evolutionäres Experiment • Ultimatives Ziel: • Auswirkung von Agenten auf menschliches Verhalten Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

  14. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Kontakt: jensg@wiwi.hu-berlin.de cschmidt@wiwi.hu-berlin.de Großklags, Schmidt, Siegel · 04.10.2014

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