Sezione di Simulazioni ad agenti

A cura di: Dott. A.Cappellini, Dott. P.Mezzera , Dott. A.Vanara

La simulazione ad agenti in finanza

I mercati finanziari sono ambienti unici, perché forniscono agli studiosi una gran varietà di argomenti su cui dibattere, applicazioni, ispirazione per nuovi modelli, ma soprattutto moltissimi dati di ottima qualità.

I sistemi informatici complessi hanno principalmente tre usi distinti in finanza, secondo Gilbert (1995). Il primo è la realizzazione di sistemi esperti per dare avvisi in tempo reale agli investitori. Il secondo è l'analisi di serie storiche e di gestione di portafoglio con strumenti previsionali. L'ultimo, quello che andremo ad analizzare, è l'uso di simulazioni per comprendere il funzionamento del mercato e il comportamento degli agenti che vi operano.

I modelli vengono normalmente costruiti per trovare le equazioni per i prezzi in funzione degli stessi e di altre variabili economiche. Questi possono essere analitici o stocastici, sebbene entrambi non abbiamo dato risultati predittivi giudicati soddisfacenti.

Da questo assunto Farmer (2001) muove una critica ai modelli classici, esaltando i modelli ad agenti come uno strumento utilissimo per l'analisi di modelli complessi come quelli finanziari.

Infatti, il problema maggiore nel predire i prezzi degli strumenti finanziari è che si ha a che fare con esseri umani. Ad esempio quando un metereologo fa una previsione sulla pioggia, questa non ha alcun effetto sul tempo, mentre se il noto finanziere George Soros annunciasse un improvviso movimento nel prezzo dell'oro, il suo annuncio potrebbe avere un effetto decisivo sul prezzo dell'oro nei giorni successivi.

Gli umani hanno libero arbitrio e possono modificare il loro ambiente. Le previsioni possono anche auto invalidarsi o auto avverarsi. Se mi predicono un incidente posso non uscire di casa per evitarlo o posso addirittura causarlo inconsciamente.

Questi effetti pongono anche seri dubbi sulla teoria dei mercati efficienti, per la quale Milton Friedman ha messo in luce un paradosso. Se gli investitori razionali rendono i mercati efficienti, questi non produrranno più alcun profitto e gli investitori razionali usciranno dal mercato. Questo abbandono causerà un ritorno all'inefficienza del mercato, mostrando una auto-contraddizione della teoria.

Nel corso dell'ultimo decennio si sono moltiplicati i tentativi di modellare i mercati con approcci non
Convenzionali. In particolare con l'approccio dei modelli ad agenti eterogenei, cioè in cui si tiene esplicitamente conto della diversità dei vari operatori del mercato. I modelli risultanti non sono lineari e ciò implica che né i loro risultati, né il loro funzionamento può essere facilmente modellizzato e riprodotto in un gruppo di equazioni Questi modelli hanno un grande vantaggio per lo studioso di scienze sociali e per chi voglia conoscere i meccanismi del mercato nel dettaglio: consentono di ottenere informazioni anche sul comportamento e sullo stato degli operatori, oltre che sul prezzo

I modelli ad agenti possono spiegarci meglio le interazioni del mercato e possono fornire strumenti previsionali migliori. Un vantaggio rispetto ai modelli tradizionali è che possono essere applicati a situazioni di mercato nuove.

Uno degli svantaggi risiede nel dover compiere un lungo e pesante lavoro di sviluppo, sebbene la chiave del successo è insita in una descrizione quanto più realistica del comportamento formulando il minor numero possibile di supposizioni, senza tentare di riprodurre casi troppo specifici appesantendo e complicando il modello.

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