© Цуканова Юлия
Рассматривается абстрактная алгоритмическая модель рынка, изменяя характеристики поведения участников которого, можно добиваться проявления таких явлений, как крах и пузырь.
Ключевыми элементами архитектуры являются агенты, генерируемые ими ордера, регулятор, занимающийся обработкой ордеров и статистикой, а также стратегии, определяющие поведение агентов.
В модели рассматривается абстрактный рынок, содержащий в себе n агентов. Каждому агенту перед запуском модели присваивается тип стратегии поведения, которую он будет использовать при формировании ордеров. Агент хранит в себе информацию о том, сколько у него наличности (cash), количество единиц активов (каждый агент получает одинаковое количество единиц активов), а также стоимость последней совершенной им сделки. Агенты в течение своей жизни постоянно с некоторой интенсивностью генерируют ордера. Агент не может единовременно иметь более одного активного ордера (находящегося в регуляторе в очереди или на совершении сделки).
Ордер — это желание агента совершить ту или иную торговую операцию, т.е. ордер содержит в себе следующую информацию: тип ордера (покупка или продажа), объем ордера и стоимость единицы актива. Во время формирования ордера агент в первую очередь определяет тип ордера – ордер на покупку или ордер на продажу (Ask или Bid). Далее определяется объем ордера. Для простоты в модели агенты торгуют единичными объемами активов. После этого агент определяет стоимость ордера в зависимости от используемой им стратегии поведения.
Регулирующий механизм («регулятор») занимается обработкой всех приходящих ордеров, совершает сделки и собирает статистическую информацию и, в том числе, рассчитывает среднерыночную цену актива. В его интерфейсе в режиме реального времени во время работы модели можно следить за графиком среднерыночной цены, за количеством совершаемых сделок между подсчетами среднерыночной цены, а также за наполнением очередей ордеров.
Два массива формируют очередь ордеров на покупку (Asks) и продажу (Bids). В очередь помещаются ордера, которые не смогли быть удовлетворенными сразу, то есть не нашлось такого ордера, который имел бы встречное предложение с более выгодной или равной ценой. Ордер может находиться в очереди только 4 часа (модельного времени). Если в течении этого времени ордер не удовлетворяется, то есть не поступает ордера со встречным предложением, для которого данный ордер имел бы более выгодную или равную цену, то данный ордер бракуется, а агент отправивший этот ордер оповещается о том, что ордер забракован. В очереди ордера сортируются по стоимости. На первых местах в очередях находятся самые выгодные ордера, то есть в очереди ордеров на покупку (Asks) будут находиться самые дорогие ордера, а в очереди ордеров на продажу (Bids) будут находиться самые дешевые ордера. Таким образом, ни для какого ордера, хранящегося в очереди, не существует ордера из другой очереди, удовлетворяющего данному ордеру.
В результате совершения сделки Регулятор заносит информацию о стоимости сделки в специальный массив. Каждые два часа модельного времени Регулятор вычисляет среднее арифметическое значение элементов данного массива и полученное значение считается средней рыночной стоимостью актива. Оно записывается в архив со статистикой среднерыночной стоимости и хранится там все время работы модели. В интерфейсе регулятора во время работы модели в реальном времени на графике отображаются изменения текущей среднерыночной стоимости, а также имеется переменная, показывающая точное значение текущей среднерыночной стоимости с точностью до четвертого знака после запятой.
Все агенты имеют доступ к информации, содержащейся в регуляторе, они используют ее при расчете стоимости формирующегося ордера в зависимости от используемой стратегии.
Перед запуском модели каждому агенту присваивается тип используемой им стратегии поведения. Все стратегии поведения имеют одинаковый интерфейс. Это функции определения типа, объема ордера и его стоимости. Сами методы формирования ордера, его типа, объема и стоимости описаны внутри различных типов стратегий поведения.
Одним из основных управляющих параметров в модели является распределение (численность) агентов по типам возможных стратегий поведения: шумовые, рационально-шумовые и стабилизирующие.
Сценарии реализации работы модели.
Сценарий №1: долгосрочное стабильное существование рынка, не испытывающее пузырей и крахов. Данный сценарий продемонстрирует способность данной модели к длительному существованию, для моделирования долгосрочных процессов.
Сценарий №2: долгосрочное стабильное существование рынка, заканчивающееся массивным пузырем и крахом рынка. В этом сценарии будет продемонстрирован пример долго развивающегося пузыря и его очень быстрое «лопание» — крах.
Сценарий №3: краткосрочное нестабильное существование рынка, обязательно заканчивающееся крахом рынка и, возможно, с пузырем предшествующему краху. В этом случае будет рассмотрена критическая ситуация, при которой жизнь рынка находится на грани возможного существования.
Подбор сценариев осуществляется подбором необходимых для реализации задуманных ситуаций на рынке в результате начала рыночной активности при различных начальных условиях, которые остаются неизменными в ходе всего сценария.
Результат реализации работы построенной модели.
На основе существующих моделей и подходов к моделированию искусственных финансовых рынков была разработана и запрограммирована алгоритмическая имитационная модель искусственного финансового рынка, содержащая в себе агентов, обладающих шумовой, рационально-шумовой и стабилизационными стратегиями поведения.
В результате симуляции работы рынка с различными начальными параметрами были реализованы различные сценарии, демонстрирующие поведение рынка. Продемонстрированы стабильная жизнь рынка, как результат активной торговли, а также возникновения пузырей и крахов в результате самоорганизующейся подражающей активности относительно больших по численности групп трейдеров.
В результате проведения экспериментов было показано, что если количество шумовых и рационально-шумовых агентов в сумме значительно превышают 25% от общего числа агентов, то жизнь рынка с очень высокой вероятностью завершается крахом.
Данная работа показывает, что такие важные явления экономической жизни, как пузыри и крахи финансовых рынков поддаются моделированию. Построенная модель в простых реализациях продемонстрировала, что пузыри и крах могут возникать в результате взаимодействия шумовых и рационально-шумовых агентов при отсутствии прочих влияющих факторов.
В результате работы имеется алгоритмическая модель, имеющая блочную архитектуру, что позволяет с минимальными техническими затратами усложнять и усовершенствовать ее. Таким образом, создан инструмент для моделирования и имитации искусственных финансовых рынков, обладающий потенциалом в вопросе моделирования и исследования как искусственных, так и реальных финансовых рынков и особенностей их динамики.
Оригинал: [Злобин А.В. «Имитационное моделирование искусственных финансовых рынков»].
← Все материалы дайджеста