Market dynamics and agents behaviors: a computational approach

We explore market dynamics generated by the Santa-Fe Artificial Stock Market model. It allows to study how agents adapt themselves to a market dynamic without knowing its generation process. It was shown by Arthur and LeBaron, with the help of computer experiments, that agents in bounded rationality can make a rational global behavior emerge in this context. In the original model, agents do not ground their decision on an economic logic. Hence, we modify indicators used by agents to watch the market to give them more economic rationality. This leads us to divide agents in two groups: fundamentalists agents, who watch the market with classic economic indicators and speculator agents, who watch the market with technical indicators. This split allows us to study the influence of individual agents behaviors on global price dynamics. In this article, we show with the help of computational simulations that these two types of agents can generate classical market dynamics as well as perturbed ones (bubbles and kraches).multi-agent; finance; financial market; simulation; bubbles; kraches

Testing double auction as a component within a generic market model architecture

Since the first multi-agents based market simulations in the nineties, many different artificial stock market models have been developped. There are mainly used to reproduce and understand real markets statistical properties such as fat tails, volatility clustering and positive auto-correlation of absolute returns. Though they share common goals, these market models are most of the time different one from another: some are based on equations, others on complex microstructures, some are synchronous, others are asynchronous. It is hence hard to understand which characteristic of the market model used is at the origin of observed statistical properties. To investigate this question, we propose a generic model of artificial markets architecture which allows to freely compose modules coming from existing market models. To illustrate this formalism, we implement these components to propose a model of an asynchronous double auction based on an order-book and show that many stylized facts of real stock markets are reproduced with our model.multi-agent; orderbook; double auction; simulation; financial markets; stylized facts

Market dynamics and agents behaviors: a computational approach

We explore market dynamics generated by the Santa-Fe Artificial Stock Market model. It allows to study how agents adapt themselves to a market dynamic without knowing its generation process. It was shown by Arthur and LeBaron, with the help of computer experiments, that agents in bounded rationality can make a rational global behavior emerge in this context. In the original model, agents do not ground their decision on an economic logic. Hence, we modify indicators used by agents to watch the market to give them more economic rationality. This leads us to divide agents in two groups: fundamentalists agents, who watch the market with classic economic indicators and speculator agents, who watch the market with technical indicators. This split allows us to study the influence of individual agents behaviors on global price dynamics. In this article, we show with the help of computational simulations that these two types of agents can generate classical market dynamics as well as perturbed ones (bubbles and kraches)

Testing double auction as a component within a generic market model architecture

Since the first multi-agents based market simulations in the nineties, many different artificial stock market models have been developped. There are mainly used to reproduce and understand real markets statistical properties such as fat tails, volatility clustering and positive auto-correlation of absolute returns. Though they share common goals, these market models are most of the time different one from another: some are based on equations, others on complex microstructures, some are synchronous, others are asynchronous. It is hence hard to understand which characteristic of the market model used is at the origin of observed statistical properties. To investigate this question, we propose a generic model of artificial markets architecture which allows to freely compose modules coming from existing market models. To illustrate this formalism, we implement these components to propose a model of an asynchronous double auction based on an order-book and show that many stylized facts of real stock markets are reproduced with our model

Simulation multi-agents de marchés financiers

Multi-Agent simulations allow to take into account the way the entities of a system interact one with each other, and therefore allow to link the microscopic and macroscopic levels. Financial markets are often studied with the help of group centered models, which exhibit their limits when one searches to explain the emergence of sorne phenomenoms observable in price series. We therefore propose a model of financial market centered on the behavior of its components, which allows to reproduce realisticly their functioning both at an intraday and extraday scale. This model first allowed us to propose a theory to explain the origin of stylized facts, which are statistical properties observable in all price series, on all types of financial markets. Our proposition shows that stylized facts seem to be merely caused by the way the market is organized and the way economic agents interact through it. ln a second part, we used our model to study extreme events that can be found in price series which are named "bubbles" and "crashes". We have illustrated, with the help of our model that these critical episodes can happen when a sufficient part of investors adopt a speculative investment strategy which is coherent with sorne theories proposed by economists.Les simulations par agents, ou centrées individu, permettent, par opposition aux modèles centrés groupe, de prendre en compte la manière dont les entités composant un sys- tème interagissent entre elles et ainsi de faire le lien entre ses niveaux microscopiques et macroscopiques. Les marchés financiers, bien qu'étant des systèmes composés de nombreuses entités en interaction, sont souvent étudiés à l'aide de modèle centrés groupe, qui montrent leur limites lorsqu'il s'agit d'expliquer l'émergence de certains phénomènes observables dans les séries de prix. Nous proposons par conséquent un modèle de marché financier centré individu, permettant de reproduire de manière réaliste leur fonctionnement, à la fois à une échelle intra-journalière et à une échelle inter-journalière. Ce modèle nous a permis dans un premier temps de proposer une théorie pour expliquer l'origine des faits stylisés, qui sont des propriétés statistiques des cours de prix observables sur l'ensemble des marchés financiers et dont l'origine est mal expliquée. Notre proposition, étayée par les expérimentations que nous avons réalisées avec notre modèle, montre que les faits stylisés semblent en majeure partie causés par la manière dont le marché est structuré et par la manière dont les agents économiques interagissent à travers lui. Dans un second temps, nous avons utilisé notre modèle pour étudier les variations extrêmes de prix observables sur les marchés financiers, que l'on nomme "bulles" quand elles sont à la hausse et "krachs" quand elles sont à la baisse. Nous avons illustré avec notre modèle, en nous appuyant sur les théories proposées par certains économistes pour expliquer ces événéments, que ces épisodes critiques dans les prix peuvent survenir lorsqu'une partie suffisante de la population des investisseurs adopte une stratégie spéculatrice

Mutli-agent simulation of financial markets

Les simulations par agents, ou centrées individu, permettent, par opposition aux modèles centrés groupe, de prendre en compte la manière dont les entités composant un système interagissent entre elles et ainsi de faire le lien entre ses niveaux microscopiques et macroscopiques. Les marchés financiers, bien qu'étant des systèmes composés de nombreuses entités en interaction, sont souvent étudiés à l'aide de modèle centrés groupe, qui montrent leur limites lorsqu'il s'agit d'expliquer l'émergence de certains phénomènes observables dans les séries de prix. Nous proposons par conséquent un modèle de marché financier centré individu, permettant de reproduire de manière réaliste leur fonctionnement, à la fois à une échelle intra-journalière et à une échelle inter-journalière. Ce modèle nous a permis dans un premier temps de proposer une théorie pour expliquer l'origine des faits stylisés, qui sont des propriétés statistiques des cours de prix observables sur l'ensemble des marchés financiers et dont l'origine est mal expliquée. Notre proposition, étayée par les expérimentations que nous avons réalisées avec notre modèle, montre que les faits stylisés semblent en majeure partie causés par la manière dont le marché est structuré et par la manière dont les agents économiques interagissent à travers lui. Dans un second temps, nous avons utilisé notre modèle pour étudier les variations extrêmes de prix observables sur les marchés financiers, que l'on nomme "bulles" quand elles sont à la hausse et "krachs" quand elles sont à la baisse. Nous avons illustré avec notre modèle, en nous appuyant sur les théories proposées par certains économistes pour expliquer ces évènements, que ces épisodes critiques dans les prix peuvent survenir lorsqu'une partie suffisante de la population des investisseurs adopte une stratégie spéculatrice.AMulti-Agent simulations allow to take into account the way the entities of a system interact one with each other, and therefore allow to link the microscopic and macroscopic levels. Financial markets are often studied with the help of group centered models, which exhibit their limits when one searches to explain the emergence of sorne phenomenoms observable in price series. We therefore propose a model of financial market centered on the behavior of its components, which allows to reproduce realisticly their functioning both at an intraday and extraday scale. This model first allowed us to propose a theory to explain the origin of stylized facts, which are statistical properties observable in all price series, on all types of financial markets. Our proposition shows that stylized facts seem to be merely caused by the way the market is organized and the way economic agents interact through it. ln a second part, we used our model to study extreme events that can be found in price series which are named "bubbles" and "crashes". We have illustrated, with the help of our model that these critical episodes can happen when a sufficient part of investors adopt a speculative investment strategy which is coherent with sorne theories proposed by economists

Simulation multi-agents de marchés financiers

Multi-Agent simulations allow to take into account the way the entities of a system interact one with each other, and therefore allow to link the microscopic and macroscopic levels. Financial markets are often studied with the help of group centered models, which exhibit their limits when one searches to explain the emergence of sorne phenomenoms observable in price series. We therefore propose a model of financial market centered on the behavior of its components, which allows to reproduce realisticly their functioning both at an intraday and extraday scale. This model first allowed us to propose a theory to explain the origin of stylized facts, which are statistical properties observable in all price series, on all types of financial markets. Our proposition shows that stylized facts seem to be merely caused by the way the market is organized and the way economic agents interact through it. ln a second part, we used our model to study extreme events that can be found in price series which are named "bubbles" and "crashes". We have illustrated, with the help of our model that these critical episodes can happen when a sufficient part of investors adopt a speculative investment strategy which is coherent with sorne theories proposed by economists.Les simulations par agents, ou centrées individu, permettent, par opposition aux modèles centrés groupe, de prendre en compte la manière dont les entités composant un sys- tème interagissent entre elles et ainsi de faire le lien entre ses niveaux microscopiques et macroscopiques. Les marchés financiers, bien qu'étant des systèmes composés de nombreuses entités en interaction, sont souvent étudiés à l'aide de modèle centrés groupe, qui montrent leur limites lorsqu'il s'agit d'expliquer l'émergence de certains phénomènes observables dans les séries de prix. Nous proposons par conséquent un modèle de marché financier centré individu, permettant de reproduire de manière réaliste leur fonctionnement, à la fois à une échelle intra-journalière et à une échelle inter-journalière. Ce modèle nous a permis dans un premier temps de proposer une théorie pour expliquer l'origine des faits stylisés, qui sont des propriétés statistiques des cours de prix observables sur l'ensemble des marchés financiers et dont l'origine est mal expliquée. Notre proposition, étayée par les expérimentations que nous avons réalisées avec notre modèle, montre que les faits stylisés semblent en majeure partie causés par la manière dont le marché est structuré et par la manière dont les agents économiques interagissent à travers lui. Dans un second temps, nous avons utilisé notre modèle pour étudier les variations extrêmes de prix observables sur les marchés financiers, que l'on nomme "bulles" quand elles sont à la hausse et "krachs" quand elles sont à la baisse. Nous avons illustré avec notre modèle, en nous appuyant sur les théories proposées par certains économistes pour expliquer ces événéments, que ces épisodes critiques dans les prix peuvent survenir lorsqu'une partie suffisante de la population des investisseurs adopte une stratégie spéculatrice

Simulation multi-agents de marchés financiers

Les simulations par agents, ou centrées individu, permettent, par opposition aux modèles centrés groupe, de prendre en compte la manière dont les entités composant un système interagissent entre elles et ainsi de faire le lien entre ses niveaux microscopiques et macroscopiques. Les marchés financiers, bien qu'étant des systèmes composés de nombreuses entités en interaction, sont souvent étudiés à l'aide de modèle centrés groupe, qui montrent leur limites lorsqu'il s'agit d'expliquer l'émergence de certains phénomènes observables dans les séries de prix. Nous proposons par conséquent un modèle de marché financier centré individu, permettant de reproduire de manière réaliste leur fonctionnement, à la fois à une échelle intra-journalière et à une échelle inter-journalière. Ce modèle nous a permis dans un premier temps de proposer une théorie pour expliquer l'origine des faits stylisés, qui sont des propriétés statistiques des cours de prix observables sur l'ensemble des marchés financiers et dont l'origine est mal expliquée. Notre proposition, étayée par les expérimentations que nous avons réalisées avec notre modèle, montre que les faits stylisés semblent en majeure partie causés par la manière dont le marché est structuré et par la manière dont les agents économiques interagissent à travers lui. Dans un second temps, nous avons utilisé notre modèle pour étudier les variations extrêmes de prix observables sur les marchés financiers, que l'on nomme "bulles" quand elles sont à la hausse et "krachs" quand elles sont à la baisse. Nous avons illustré avec notre modèle, en nous appuyant sur les théories proposées par certains économistes pour expliquer ces évènements, que ces épisodes critiques dans les prix peuvent survenir lorsqu'une partie suffisante de la population des investisseurs adopte une stratégie spéculatrice.AMulti-Agent simulations allow to take into account the way the entities of a system interact one with each other, and therefore allow to link the microscopic and macroscopic levels. Financial markets are often studied with the help of group centered models, which exhibit their limits when one searches to explain the emergence of sorne phenomenoms observable in price series. We therefore propose a model of financial market centered on the behavior of its components, which allows to reproduce realisticly their functioning both at an intraday and extraday scale. This model first allowed us to propose a theory to explain the origin of stylized facts, which are statistical properties observable in all price series, on all types of financial markets. Our proposition shows that stylized facts seem to be merely caused by the way the market is organized and the way economic agents interact through it. ln a second part, we used our model to study extreme events that can be found in price series which are named "bubbles" and "crashes". We have illustrated, with the help of our model that these critical episodes can happen when a sufficient part of investors adopt a speculative investment strategy which is coherent with sorne theories proposed by economists.LILLE1-Bib. Electronique (590099901) / SudocSudocFranceF

L'apport des SMA à la modélisation des marchés financiers

National audienceNo abstrac

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