Jens Großklags*, Carsten Schmidt+, Jonathan Siegel* 

Institut für Wirtschaftsinformatik*

Institut für Wirtschaftstheorie III+

 Humboldt-Universität zu Berlin

 Spandauer Str. 1

 D-10178 Berlin, Germany

 {jensg,cschmidt,jsiegel}@wiwi.hu-berlin.de

Dumb software agents on an experimental asset market

Dumb software agents on an experimental asset market

Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 2

Gliederung:

• Motivation

• Markt und Agenten

• Erstes Experiment und Ergebnisse

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 3

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

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 4

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 ...

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 5

Gliederung:

• Motivation

• Markt und Agenten

• Erstes Experiment und Ergebnisse

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 6

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

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 7

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

<?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 …]

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Agenten-Markt-Kommunikation:

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 9

Fundamentalist• Kauft bestimmte Aktie und wartet auf das abschliessende

EreignisFollower• Kauft Aktie mit höchster bzw. niedrigster BewertungStochastic• Kauft/verkauft Aktien zu einem Zufallspreis, wobei

unterschiedliche Arten von Intervallen möglich sindArbitrageur• 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

Agenten und Strategien:

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 10

Gliederung:

• Motivation

• Markt und Agenten

• Erstes Experiment und Ergebnisse

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 11

Experimentaufbau:

• “Winner takes all“ Auszahlungsregel• 16 Aktien –> a priori-Gewinnwahrscheinlichkeit = 1/16• Experiment dauert 1 Stunde• 11 Agenteninstanzen• gleiche Anfangsausstattung

Design an Europameisterschaftsbörse angelehnt

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 12

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

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Rest of FieldFundamentalist

Preise und Volumen der gehandelten Werte (Beispiele)

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 14

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

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Großklags, Schmidt, Siegel · 11.04.23 15

Kontakt: jensg@wiwi.hu-berlin.de cschmidt@wiwi.hu-berlin.de

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!