Comportamiento de agentes financieros en un mercado artificial desarrollado con el algoritmo Particle Swarm Optimization

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i7.4216

Palabras clave:

Mercados financieros; Simulación computacional; Optimización; PSO

Resumen

Los mercados financieros son sistemas complejos en los que los comerciantes interactúan utilizando las estrategias más variadas. Las técnicas computacionales que utilizan agentes inteligentes pueden ayudar en la toma de decisiones con el fin de maximizar las ganancias. En este sentido, el objetivo de este artículo es observar el comportamiento de los agentes financieros que participan en mercados simulados e inferir sobre las ganancias de estos agentes. A través del algoritmo Particle Swarm Optimization, utilizamos dos grupos distintos de agentes inteligentes: un grupo utiliza un grado de creencia en la predicción de activos para el día siguiente y el otro grupo no utiliza, en el que ambos interactúan entre sí buscando maximizar sus ganancias. Se llevó a cabo una investigación exploratoria, con análisis cuantitativos de los datos. Los resultados mostraron que el grupo que utiliza el pronóstico es más homogéneo, mostrando mayores ganancias medias de riqueza, con el capital y las concentraciones de acciones adquiridas que varían según la serie de precios históricos utilizada (Bitcoin, Ethereum, Litcoin o Ripple). Por lo tanto, el procedimiento implementado puede mejorarse y utilizarse para el desarrollo de entornos orientados a una mejor comprensión de los mercados financieros y ayudar a los participantes del mercado en la definición de estrategias comerciales que permitan la minimización de las pérdidas financieras.

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Publicado

12/05/2020

Cómo citar

NASCIMENTO, K. K. F. do; SANTOS, F. S. dos; JALE, J. da S.; FERREIRA, T. A. E. Comportamiento de agentes financieros en un mercado artificial desarrollado con el algoritmo Particle Swarm Optimization. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 7, p. e285974216, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i7.4216. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/4216. Acesso em: 23 dic. 2024.

Número

Vol. 9 Núm. 7

Sección

Ciencias Exactas y de la Tierra

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