| Sezione
di Simulazioni ad agenti
A cura di: Dott.
A.Cappellini, Dott. P.Mezzera , Dott. P.Vanara
Come e perché disegnare una simulazione
Un mercato finanziario artificiale è uno strumento computazionale che
ci permette di esaminare dettagliatamente il suo funzionamento. Diventa un laboratorio
dove diventa possibile determinare comportamenti in condizioni avverse, testare
capacità predittive, scambi di informazioni. All'interno di un modello
non c'è la storia di un titolo reale, ma interagiscono agenti indipendenti.
In sostanza il prezzo è definito dalla loro interazione e dai loro di
vendita e d'acquisto
Una soluzione ai problemi logistici dell'organizzazione dell'esperimento è
il ricreare una simulazione con agenti artificiali.
In una simulazione ad agenti e in particolare in un mercato di borsa andiamo
a descrivere principalmente due elementi distinti: l'ambiente e gli agenti/operatori.
L'ambiente è il luogo dove vengono inviate gli ordini di contrattazione,
immagazzinate le operazioni concluse, effettuati calcoli statistici, ecc.
Gli agenti sono gli operatori di borsa.
Metaforicamente nel mondo reale possiamo descrivere nell'ambiente, elementi
come le istituzioni che organizzano il mercato, quali la Borsa Italiana S.p.A.
(che organizza il mercato), la Consob (che controlla e regola), il sistema creditizio
e finanziario (le banche e sim, che gestiscono ed effettuano le operazioni per
conto terzi e ne curano l'aspetto monetario), Bloomberg e Reuters (che in qualità
di information providers diffondono le informazioni sul mercato).
Gli agenti siamo noi semplici operatori, che scegliamo con diversi criteri
le azioni (comprare o vendere) i diversi titoli del mercato.
Si possono definire molti agenti diversi andando a simulare molti piccoli risparmiatori,
o pochi investitori istituzionali, e dotarli di comportamenti o di intelligenza.
Il dilemma fra gli autori dei modelli rimane sempre quello di inserirvi all'interno
"Minded or No-Minded Agents" ossia agenti con o senza mente.
Un esempio di agente "senza mente" è il Random Agent, o agente
casuale. E' ideato per inviare gli ordini casualmente, scegliendo cioè
a caso tra il comprare e il vendere a un prezzo anch'esso normalmente casuale.
Dalla parte opposta abbiamo agenti composti da sofisticati esempi di programmazione
genetica che sono in grado di elaborare autonomamente le loro strategie
Il vantaggio di usare agenti semplici, come un Random Agent, risiede nel rendere
il modello più leggibile e di dargli un valore didattico. Infatti nel
momento in cui usiamo agenti molto semplici andiamo a semplificare la lettura
del modello da parte di un terzo che si potrà concentrare sull'analisi
dei meccanismi di formazione del prezzo e sulla loro solidità a fronte
di un input variabile.
I modelli possono essere usati come laboratorio computazionale per validare
le strategie di trading, o come vera e propria palestra, per validare teorie
finanziarie sulla struttura e sulla dinamica dei mercati, o come ambiente di
test per l'introduzione di nuovi regolamenti.
Quasi tutti i modelli che andremo a esaminare godono della capacità
di riprodurre alcuni dei fatti stilizzati dei mercati reali usando semplici
ipotesi sugli agenti e sulla loro popolazione. Nella maggior parte di essi figura
un Random Agent dotato di comportamento casuale e privo di intelligenza.
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