Gliederung: Motivation Markt und Agenten Erstes Experiment und Ergebnisse Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

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 Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

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 ... JEDC == Journal of Economic Dynamics and Control JPE == Journal of political Economy ICMAS == Procedings on the international Conference on multiagent systems Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

Gliederung: Motivation Markt und Agenten Erstes Experiment und Ergebnisse Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

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 Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

Informationen: (1) Regelinformationen Endauszahlungsregeln <?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 …] 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 Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

Agenten-Markt-Kommunikation: Time sequence diagram: communication between agent and market Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

Agenten und Strategien: Fundamentalist Kauft bestimmte Aktie und wartet auf das abschliessende Ereignis Follower Kauft Aktie mit höchster bzw. niedrigster Bewertung Stochastic Kauft/verkauft Aktien zu einem Zufallspreis, wobei unterschiedliche Arten von Intervallen möglich sind Arbitrageur 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 Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

Gliederung: Motivation Markt und Agenten Erstes Experiment und Ergebnisse Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

Experimentaufbau: “Winner takes all“ Auszahlungsregel 16 Aktien –> a priori-Gewinnwahrscheinlichkeit = 1/16 Experiment dauert 1 Stunde 11 Agenteninstanzen gleiche Anfangsausstattung  Design an Europameisterschaftsbörse angelehnt Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

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 Follower low: am aktivsten, startet spät, -> Santa Fé - Markt Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

Preise und Volumen der gehandelten Werte (Beispiele) Fundamentalist Rest of Field Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

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 Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Kontakt: jensg@wiwi.hu-berlin.de cschmidt@wiwi.hu-berlin.de Großklags, Schmidt, Siegel · 28.03.2017