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Thèse Année : 2012

A reexamination of modern finance issues using Artificial Market Frameworks

Résumé

Agent-based mo deling (ABM) is widely used to study economic systems under a complex paradigm framework. Within this research stream, financial markets have received a lot of interest from academics and practitioners these last years, notably in offering an alternative to mathematical finance and financial econometrics. The traditional approach to analyzing such systems uses analytical models. The latter make simplifying assumptions, for example about perfect rationality homogeneity of market participants. These limitations motivate the use of alternative tools. Thus, disciplines such as Computational Economics and Computational Finance have gained attention and earned their place in the scientific arena. In this thesis we present an artificial stock market, called ATOM, and contribute to the understanding of some important issues regarding the construction of an abstract model of stock markets as well as a series of technical issues. In ATOM, we model a wide variety of trading strategies and market rules, that allows us to reexamine several traditional questions in finance within a totally different framework. Firstly, we investigate different conditions under which the statistical properties of an artificial stock market resemble those of real financial markets. To the best of our knowledge, this research is the first to clearly reproduce set of price dynamics at different granularities (intraday and extraday over several simulated years). We argue that generating realistic financial dynamics that reproduce quantitative financial distribution is out-of-reach within the pure zero-intelligent traders framework. Secondly, we increase agents' intelligence to address the problem of portfolio optimization at the level of individual strategies. We show that the higher relative risk aversion helps the agents earn higher Sharp e ratio and final wealth in the long-range. We also investigate the relation between rebalancing frequency and portfolio performance in low- and high-volatility market regimes with different transaction costs. Thirdly, we renew the analysis of classical questions in finance, namely, the relative performance of various investment strategies. For that purpose we compare rational mean-variance portfolio optimization versus "naive diversification". We test the investors' performance, each of them following a specific strategy, scrutinizing their behavior in ecological competitions where populations of artificial investors co evolve. Some investment strategies, followed by artificial traders, are based on different variations of canonical modern Markowitz portfolio theory, others on the "Naive" diversification principles, and others on combinations of sophisticated rational and naive strategies. Finally, we develop a new method for the determination of the upper bound in terms of maximum profit for any investment strategy applied in a given time window. We first describe this problem using a linear programming framework. Thereafter, we propose to embed this question in a graph theory framework as an optimal path problem in an oriented, weighted, bipartite network or in a weighted directed acyclic graph.
Cette thèse apporte une contribution à la compréhension des dynamiques de marché et à la prise de décision des traders à l'aide d'une plateforme de simulation de marchés multi-agents. La modélisation multi-agents permet notamment d'étudier le système boursier comme un système complexe évolutif dans lequel chaque trader artificiel possède son propre comportement possède son propre comportement et qui, par ses prises de décision, influence l'ensemble des autres acteurs du système. Dans une première partie, nous mettons en évidence à l'aide de "traders à intelligence zéro" (ZIT), le rôle de la microstructure pour comprendre la nature des principaux faits stylisés de l'évolution des prix. Les résultats issus de nombreuses simulations, indiquent que l'usage des ZIT n'est pas suffisant pour reproduire de façon convaincante les évolutions de prix réels, car ceux-ci doivent être appréhendés à la fois de manière qualitative mais aussi quantitative. Nous montrons que seuls des éléments de stratégies de trading et une forte calibration peuvent améliorer cette réplication par simulation, suggérant que les aspects comportementaux importent tout autant que les aspects micro structurels. Dans une seconde partie, nous concentrons notre recherche sur la problématique de la rationalité dans le corpus de la théorie moderne du portefeuille. Le marché artificiel nous permet de tester si des stratégies naïves peuvent surpasser, en terme de performance, des modèles plus complexes. Diverses stratégies d'investissement sont implémentées dans le système artificiel et mises en interaction afin d'observer leur survie dans des compétitions écologiques basées sur leurs performances relatives. Certaines de ces stratégies d'investissements sont fondées sur des variations du modèle canonique de la théorie de portefeuilles de Markowitz, d'autres suivent des principes de diversification naïfs, d'autres encore obéissent à des combinaisons de stratégies rationnelles sophistiquées et de stratégies naïves. Enfin, de manière à mieux saisir les facteurs qui influent sur la performance du portefeuille, nous montrons les effets de la fréquence de pondération et des préférences pour le risque des investisseurs sur l'issue de ces compétitions. Pour finir, afin de fournir une mesure de performance absolue orientée vers l'évaluation ex-post d'un large éventail de stratégies de trading des investisseurs (agents dans notre cas) nous proposons un nouvel algorithme de complexité polynomiale permettant de déterminer la borne supérieure absolue des profits atteignables pour n'importe quelle stratégie sur une période de temps donnée. Cet algorithme met en contact deux champs a priori éloignés: la théorie des graphes d'une part et la finance computationnelle d'autre part.
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Dates et versions

tel-00839380 , version 1 (01-07-2013)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00839380 , version 1

Citer

Iryna Veryzhenko. A reexamination of modern finance issues using Artificial Market Frameworks. Multiagent Systems [cs.MA]. Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, 2012. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00839380⟩
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