Эксперименты, проведенные над виртуальным рынком
В рамках диссертационного исследования была проведена серия экспериментов над виртуальным рынком ценных бумаг. Целью экспериментов была проверка экономических гипотез, подтверждение статистических закономерностей, изучение реакции виртуального рынка на «типовые воздействия».
Зависимость размера спрэда от склонности к риску трейдеров
Один из экспериментов, проведённых с помощью разработанного программного комплекса, ставит своей целью найти зависимость величины спрэда от склонности к риску трейдерами.
Эксперимент основан на демонстрационном сценарии «RiskAndSpread.fms», который поставляется вместе с программным комплексом [58]. В рамках него на рынке находятся два маркет-мейкера и 250 трейдеров-новичков. Стратегия трейдеров-новичков также была подробно разобрана в главе про архитектуру системы. Напомню, что их основное предназначение в рамках системы – создание «шума» и псевдослучайных колебаний в цене акции. Также, у них есть параметр, который характеризует их склонность к риску.
Чтобы осуществить данный эксперимент, нужно запустить программный комплекс «FIMAS», открыть в нём демонстрационный проект «RiskAndSpread.fms», и запустить симуляцию. Виртуальные агенты начинают в режиме реального времени совершать сделки между собой.
Рис. 3.47. График изменения цены акций в сценарии «RiskAndSpread.fms». Разные цвета символизируют три различных компании
На реальном рынке трейдеры в большинстве случаев соглашаются с текущей ценой. Это происходит потому, что спрэд не такой большой, а трейдеры обычно больше теряют денег из-за колебаний курса, а не высокого спрэда. На виртуальном же рынке, на котором только маркет-мейкеры и новички, такая ситуация приводит к резкому увеличению спрэда и, соответственно к резким колебаниям цены последней сделки, что мы можем наблюдать на Рис. 3.47.
Внешне графики выглядят не слишком реалистично, что можно объяснить излишней примитивностью алгоритма принятия решений трейдером-новичком, которые не используют ни технический, ни фундаментальный анализ. Однако, графики распределения курсов акций и спрэда похожи на реальные (Рис. 3.48), что можно объяснить одинаковым (рыночным) принципом формирования цены на обоих рынках. Более детально графики распределения анализировались ранее (параграф 2.2.3).
Рис. 3.48. Графики распределения цены акций и спрэда в сценарии «RiskAndSpread.fmp». Разные цвета символизируют три различных компании
Теперь попробуем сделать трейдеров более смелыми, чтобы они активней пытались выставлять цену внутри спрэда. Если значения параметров
«MIN_RANDOM_TRADER_RISK_AMOUNT»
«MAX_RANDOM_TRADER_RISK_AMOUNT»
поменять на 0.1 и 0.4 (по умолчанию они 0.01 и 0.10), то ситуация коренным образом меняется. Трейдеры начинают активней торговать между собой, вынуждая маркет-мейкеров сокращать спрэд и выставлять более демократичные цены. Соответственно, уменьшается и общее колебание цены на рынке. Однако график также становится менее «красивым», так как цена долгое время может колебаться вокруг одной и той же отметки (Рис. 3.49).
Рис. 3.49. График изменения цены акций и спрэда в сценарии «RiskAndSpread.fmp». Разные цвета символизируют три различных компании
Фигура распределения (Рис. 3.50) коренным образом не меняется. Пик распределения цены становится уже (т.к. меньше колебаний), а пик распределения спрэда стал меньше, что совпадает с ожиданиями.
Следует отметить, что оба раза мы получили результат, не похожий на изменение котировок на реальных рынках: в одном случае слишком большой спрэд, в другом слишком маленькие колебания цены. Оба этих факты были ожидаемы исходя из состава участников рынка. Также оба графика внешне выглядят искусственными. Но этот пример интересен в плане иллюстрации классической задачи теории игр. Если все трейдеры пессимисты и принимают безопасное решение выбрать цену маркет-мейкера, то в итоге они проигрывают. Если же они оптимисты и предпочитают рисковать, то в итоге выигрывают.
Рис. 3.50. Графики распределения цены акций и спрэда в сценарии «RiskAndSpread.fmp». Разные цвета символизируют три различных компании