探索叙事经济学：一个基于代理的建模平台

交易者的买卖价格的计算方式是，他们需要资产的默认值“DTtof”和前一交易期的平均交易价格“Pt”-1.为了获得每个交易期t的默认值“DTT”，预期股息金额“d”通过股息[0,1,2,3]的平均值1.5计算，最终值设置为“DTT+1=40”。这些值随时间的变化形成了类似于（Duffy and Utku–Unver，2006）中所示的梯度。4.3自以为是的限制我们创建了一个自以为是的限制，将交易员的意见与NZI策略相结合。与我们的OZIC trader模型中的自以为是极限计算类似，ONZI trader模型的自以为是极限可以从α′Pt之间计算-1和（1）-α） k\'DTt+α\'Pt-1，如图5a所示，因为最大uit，S值为k¨DTt。对于ONZI交易者i和意见xi，自以为是的极限OLi的计算公式为：OLi=（1）- α） （k’DTt+α’Pt）-1） （1+xi）+（α′Pt-1)(1 - xi）该表格与OZIC交易员的表格最为接近，但根据uit，s的定义，以意见不确定性OUit，s表示时更容易阅读，该定义由：OUit，s给出∈ [0，k\'DTt（1+xi）]（a）（b）图5:5a中固执己见的近零情报（ONZI）交易员的报价范围图，以及交易期t的平均交易价格pto相对于之前的平均交易价格pto的可能范围的说明-1in5b。然后报价ait，sis由以下公式计算：ait，s=（1- α） 是的，s+α\'Pt-1自以为是的不确定性的影响，如图5b所示，其中“PTI”的价值是交易期t的平均交易价格。

在交易期间t，每个交易者都将提交α′Pt之间的报价-1和（1）- α） k\'DTt+α\'Pt-1如果最多发生n笔交易（1- α） k\'DTt+α\'Pt-1然后平均值为：nn∑((1 - α） k\'DTt+α\'Pt-1) = (1 - α） k\'DTt+α\'Pt-1如果交易期内的所有交易均以最低α′Pt发生，则类似-1，则平均值为：nn∑（α′Pt-1） =α′Pt-1图5b中的阴影区域表示“Pt”可以处于的范围，即介于“α”和“Pt”之间-1和（1）- α） k\'DTt+α\'Pt-1.“DTtwill”的值减小，因此“ptTwill”的范围减小，但大致保持居中。相比之下，一群ONZI交易员在持有正面意见时会提交接近最高报价的高报价，在持有负面意见时会提交接近最低报价的低报价。结果5。1 OZIC Traders 5。1.1基线结果在意见分布的极端情况下，即当所有交易者持有极端积极意见或消极意见时，更有用的结果。在图6中，我们展示了极为积极的意见分配对交易历史的影响，这种影响相当高，而对于极为消极的意见分配，交易历史显示的价格非常低。结果使用了pe=0.5和w=0.5的RA模型，以及一个描述极端分子分布的函数。在图7中，我们用绿色绘制了OZIC交易员的交易历史，这些交易员的观点非常积极，但也非常消极。当以这种方式进行比较时，很明显，持极端积极观点的交易者的交易价格比持极端消极观点的交易者高得多。5.1.2极端观点转变——将给定比例的极端分子初始设定为极端积极或极端消极，并在模拟过程的一半时间将其转换为极性相反的观点。

图8显示了100名OZIC买家和100名OZIC卖家使用RA模型得出的结果，其中极端分子的比例pe=0.5，密度因子u=0.5，不确定性在[0.2,2.0]范围内。结果表明，平均交易价格与意见分布之间存在明显的关系。从正面到负面的观点转变，交易者开始以高价卖出和买入，而在t=1350之后，交易者会大幅转向低价。同样，对于负面到正面的观点转变，交易者开始以低价交易，而After=1350则以高价交易。5.2 ONZI交易员业绩5。2.1基线结果测试ONZI交易员极端意见分布的合理性同样适用于测试Onzitrader。与持极端负面观点的ONZI交易员相比，持极端正面观点的ONZI交易员的交易历史形状峰值更高，初始梯度更大。与观点极其积极的ONZI交易者相比，观点极其消极的ONZI交易者表现出更短的驼峰形状。在图10和图11中，受（Duffy和Utku–Unver，2006）中的图表启发，我们用橙色绘制了ONZI交易员的交易历史，与普通近零智能（NZI）交易员的绿色结果对比。我们还绘制了“随时间变化的数据”和“随时间变化的1/2κ”数据，以说明它随时间变化对交易价格的影响。每个交易周期的平均交易价格也显示为市场趋势的整体行为，用红色表示。NZI交易员的绿色模拟数据逐渐减少，不会崩溃，因为我们使用的买家在人群中的比例没有下降。图6：持极端观点的OZIC交易员。最上面一排的地块是给那些观点非常积极的交易者的；lowerrow适用于持极端负面观点的交易员。

最左边的图显示了随着时间的推移，群体中观点价值的趋同，其中包括（Deffuant等人，2002年）使用的2D风格——群体趋同到一种情况，即所有交易者持有三种观点中的一种；两个中心图显示的意见分布数据与3D图（热图在左侧着色，右侧不着色）相同，这可以更好地指示持有每个意见的交易者的数量。每行最右边的黑色背景图显示了该实验的交易价格时间序列。意见极其积极的ONZI交易员的交易价格数据非常接近于接近零情报交易员的模拟交易历史，如图10所示。另一方面，持极端负面意见的ONZI交易员的交易价格数据远低于接近零情报交易员的模拟交易历史，如图11.5.2.2极端意见转移图12所示，在模拟进行到一半时，即t=1350，当意见转移到极端负面时，ONZI交易员的意见极为积极，反之亦然。所使用的意见动力学模型是RA，对于两种极端分子的初始化，置信系数u=0.5，极端分子比例pe=0.5。与图13和图14中的结果类似，我们绘制了ONZI交易员的交易历史，与普通NZI交易员相比，意见分布发生了巨大变化，默认值“DT”、预期不确定性1/2κDT和每个交易期的平均交易价格。

每个交易周期的平均交易价格（红色）是意见分布产生的趋势的重要指标，因为平均交易价格随着时间的推移会根据正面和负面意见分别上升和下降。图7:OZIC交易员交易历史与极端负面和正面观点的比较图8:OZIC交易员在第6期开始时观点发生极端变化；格式如图6.6结论在本文中，我们描述了我们认为是有史以来第一个将观点和动力学的思想整合到成熟的交易者-代理人模型中的系统，在这样做的过程中，我们为基于代理人的叙事经济学模型的实验探索创造了第一个平台。诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·希勒（Robert Shiller）在其关于叙事经济学的开创性著作中，提出了一个实证研究项目，收集关于故事、叙事、人类相互讲述经济事件的数据，这些事件塑造并改变了他们对未来经济事件的看法，而这些观点本身也是经济事务动态中的重要因素。我们的工作开启了一种实验方法，它是对希勒提出的方法的补充：使用我们的平台，实验者现在还可以运行基于代理的模拟，以更好地理解观点、这些观点的表达以及随后的经济结果之间的动态相互作用。图9：具有极端正面和负面观点的ONZI交易员交易历史；格式如图6所示。图10：意见极其积极的ONZI交易员交易历史；与图3所示的原始NZI结果相比。

黄线显示持极端积极观点的交易员的交易历史；绿线是基线比较；红线显示平均交易价格。图11：持极端负面意见的ONZI交易员交易历史；与原始NZI结果相比，如图3所示。线条的颜色编码如图10所示。图12:ONZI极端观点的转变；格式如图6所示。图13：在第6阶段开始时，持极端积极观点的ONZI交易员急剧转变为负面观点。线条的颜色编码如图10所示。图14：在第6阶段开始时，持极端负面观点的ONZI交易员急剧转变为正面观点。线条的颜色编码如图10所示。致谢2020年10月，在美国康涅狄格州耶鲁管理学院举行的一次关于零情报和最低情报交易代理人的国际会议上，我们口头介绍了本文所述的工作。我们感谢与会者提出的富有洞察力的问题和评论，并将该作品授予最佳学生论文奖。参考Chatterjee，S.和Seneta，E.（1977年）。走向共识：关于重复平均的一些收敛定理。应用概率杂志，14（1）：88-97。陈世海（2018）。基于Agent的计算经济学：这个想法是如何产生的，它将走向何方。罗特利奇。克里夫，D.（2018）。BSE：对限价订单簿证券交易所的最小模拟。过程。欧洲建模与仿真研讨会，第194-203页。Cooks，A.和Heppenstall，A.（2011）。介绍基于代理的建模。基于代理的地理系统模型，第85-105页。De Luca，M.和Cliff，D.（2011年）。人-代理人拍卖互动：适应性攻击性代理人占主导地位。在第二十二届国际艺术情报联席会议的筹备过程中。Deffuant，G.（2006）。

比较极端主义在连续意见模型中的传播模式。《艺术社会与社会模拟杂志》，9（3）：8。Deffuant，G.，Neau，D.，和Ambrard，F.（2000年）。在相互作用的主体之间混合信念。复杂系统的进展，3:87–98。Deffuant，G.，Neau，D.，和Ambrard，F.（2002年）。极端主义如何盛行？基于相对协议交互模型的研究。《艺术社会与社会模拟杂志》，5（4）：1。DeGroot，M.（1974）。达成共识。《美国统计协会杂志》，69（345）：118-121。Duffy，J.和Utku–Unver，M.（2006）。资产价格泡沫和崩溃，几乎没有情报交易者。经济理论，27:537–563。弗里德金，N.（1999）。选择转移和群体极化。《美国社会学评论》，64（6）：856-875。Gode，D.和Sunder，S.（1993年）。零智力交易者市场的配置效率：市场作为个人理性的部分替代品。政治经济学杂志，101（1）：119-137。Hegselmann，G.和Krause，U.（2002年）。观点动态和有界信心：模型、分析和模拟。《艺术社会与社会模拟杂志》，5（3）：2。霍姆斯，C.和勒巴隆，B.，编辑（2018年）。计算经济学：异构代理建模。北荷兰。克劳斯，U.（2000）。共识形成的离散非线性非自治模型。过程。关于微分方程的第四次国际会议，第27-32页。洛马斯，K.（2020年）。探索叙事经济学：一个将自动交易者与观点动力学相结合的新型模拟平台。布里斯托尔大学计算机科学系硕士论文。梅多斯，M.和克里夫，D.（2012）。重新审视意见动态的相对一致性模型。《艺术社会与社会模拟杂志》，15（4）：4。梅多斯，M.和克里夫，D.（2013）。

意见动态的相对分歧模型：极端分子来自哪里？第七届国际自组织系统研讨会（IWSOS），第66-77页。希勒，R.（2017）。叙事经济学。技术报告2069，耶鲁大学考尔斯基金会。希勒，R.（2019）。叙事经济学：故事如何传播并推动重大经济事件。普林斯顿大学出版社。史密斯，A.（1759）。道德情感理论。企鹅经典。史密斯五世（1962年）。对竞争性市场行为的实验研究。政治经济学杂志，70（2）：111-137。C.斯坦德、E.乔纳斯、S.西滕哈勒、E.特劳特·马塔什和J.格林伯格（2015年）。理解心理反应。《心理学》第223（4）：205-214页。Vytelingum，P.（2006年）。连续双重拍卖的结构和行为。南安普顿大学博士论文。

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