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Computational modeling of collective human behavior: Example of financial markets

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English Summary

Computational modeling of collective human behavior: Example of financial markets Andy Kirou1, B la˙zej Ruszczycki1, Markus Walser2 and Neil F. Johnson1,∗ 1Department of Physics, University of Miami, P.O. Box 248046, Coral Gables, FL 33124 USA 2Landesbank Baden-W¨urttemberg, Am Hauptbahnhof 2, 70173 Stuttgart, Germany Draft of keynote lecture at International Conference on Computational Science (June, 2008). Final version published in LNCS M. Bubak et al. (Eds.) p. 33 (Springer-Verlag, Berlin, 2008) We discuss how minimal financial market models can be constructed by bridging the gap between two existing, but incomplete, market models: a model in which a population of virtual traders make decisions based on common global information but lack local information from their social network, and a model in which the traders form a dynamically evolving social network but lack any decision-making based on global information. We show that a suitable combination of these two models2008 – in particular, a population of virtual traders with access to both global and local information – produces results for the price return distribution which are closer to the reported stylized facts. We believe that this type of model can be applied across a wide range of systems in which collectiveDec human activity is observed. 14 INTRODUCTION known that such many-body problems are in general intractable. Given the additional feature that the objects themselves may be semi-autonomous (i.e., they each have As a result of the increased availability of higher pre- some form of independent decision-making ability such spatiotemporal datasets, coupled with the real- that a given external input may yield various possible

Key Technical Terms

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Computational modeling of collective human behavior: Example of financial markets Andy Kirou1, B la˙zej Ruszczycki1, Markus Walser2 and Neil F. Johnson1,∗ 1Department of Physics, University of Miami, P.O. Box 248046, Coral Gables, FL 33124 USA 2Landesbank Baden-W¨urttemberg, Am Hauptbahnhof 2, 70173 Stuttgart, Germany Draft of keynote lecture at International Conference on Computational Science (June, 2008). Final version published in LNCS M. Bubak et al. (Eds.) p. 33 (Springer-Verlag, Berlin, 2008) We discuss how minimal financial market models can be constructed by bridging the gap between two existing, but incomplete, market models: a model in which a population of virtual traders make decisions based on common global information but lack local information from their social network, and a model in which the traders form a dynamically evolving social network but lack any decision- making based on global information. We show that a suitable combination of these two models2008 – in particular, a population of virtual traders with access to both global and local information – produces results for the price return distribution which are closer to the reported stylized facts. We believe that this type of model can be applied across a wide range of systems in which collectiveDec human activity is observed. 14 INTRODUCTION known that such many-body problems are in general in- tractable. Given the additional feature that the objects themselves may be semi-autonomous (i.e. they each have As a result of the increased availability of higher pre- some form of independent decision-making ability such cision spatiotemporal datasets, coupled with the real- that a given external input may yield various possible ization that most real-world human systems are com- outputs depending on some internal state of the object plex, a new field of computational modeling has emerged itself) the most realistic route toward advancing our un- in which the…

🇰🇷 한국어 보기 (View in Korean)

한글 요약 (Korean Summary)

집단적 인간 행동의 계산 모델링 : 금융 시장의 예 Andy Kirou1, B La˙zej Ruszczycki1, Markus Walser2 및 Neil F. Johnson1, * 1 Miami 대학교 물리학, P.O. Box 248046, Coral Gables, FL 33124 USA 2landesbank Baden-W¨urttemberg, AM Hauptbahnhof 2, 70173 슈투트가르트, 독일 국제 전산 과학 회의에서 기조 연설 초안 (2008 년 6 월). LNCS M. Bubak et al.에 게시 된 최종 버전. (eds.) p. 33 (Springer-Verlag, Berlin, 2008) 우리는 기존의 두 가지, 불완전한 시장 모델 사이의 격차를 해소함으로써 최소의 금융 시장 모델을 구성 할 수있는 방법에 대해 논의합니다. 가상 트레이더 인구가 공통된 글로벌 정보를 기반으로 결정을 내리지 만 소셜 네트워크의 로컬 정보가 부족한 모델이 부족하지만 소셜 네트워크를 기반으로 한 모든 정보가 부족한 모델. 우리는이 두 모델의 조합 2008, 특히 글로벌 및 로컬 정보에 액세스 할 수있는 가상 거래자 집단이보고 된 양식화 된 사실에 더 가까운 가격 수익 분포에 대한 결과를 생성 함을 보여줍니다. 우리는 이러한 유형의 모델이 수집 된 인간 활동이 관찰되는 광범위한 시스템에 적용될 수 있다고 생각합니다. 14 소개 그러한 많은 신체 문제는 일반적으로 다루기 힘들다는 것을 알고 있습니다. 객체 자체가 반 자율적 일 수 있다는 추가적인 기능을 감안할 때 (즉, 각각의 외부 입력이 다양한 가능성을 산출 할 수있는 실수와 결합 된 시공간 데이터 세트와 같은 일부 형태의 독립적 인 의사 결정 능력이 높아짐에 따라

발췌문 한글 번역 (Korean Translation of Excerpt)

집단 인간 행동의 계산 모델링 : 금융 시장의 예 Andy Kirou1, B la˙zej ruszczycki1, Markus Walser2 및 Neil F. Johnson1, * 1 Miami, P.O. Box 248046, Coral Gables, FL 33124 USA 2landesbank Baden-W¨urttemberg, AM Hauptbahnhof 2, 70173 슈투트가르트, 독일 국제 전산 과학 회의에서 기조 연설 초안 (2008 년 6 월). LNCS M. Bubak et al.에 게시 된 최종 버전. (eds.) p. 33 (Springer-Verlag, Berlin, 2008) 우리는 기존의 두 가지이지만 불완전한 시장 모델 사이의 격차를 해소함으로써 최소한의 재무 시장 모델을 구성 할 수있는 방법에 대해 논의합니다. 가상 트레이더 인구가 공통된 글로벌 정보를 기반으로 결정하지만 소셜 네트워크의 로컬 정보가 부족한 모델을 형성하는 모델을 형성하지만 소셜 네트워크를 기반으로 한 결정을 내리는 모델입니다. 우리는이 두 모델의 조합 2008, 특히 글로벌 및 로컬 정보에 액세스 할 수있는 가상 거래자 집단이보고 된 양식화 된 사실에 더 가까운 가격 수익 분포에 대한 결과를 생성 함을 보여줍니다. 우리는 이러한 유형의 모델이 수집 된 인간 활동이 관찰되는 광범위한 시스템에 적용될 수 있다고 생각합니다. 14 소개 그러한 많은 신체 문제는 일반적으로 관련이 없다는 것을 알고있다. 객체 자체가 반 자율적 일 수 있다는 추가적인 기능을 감안할 때 (즉, 각각의 외부 입력이 대부분의 실제 인간 시스템이 일부 내부적 상태에 따라 COM- 출력이라는 다양한 가능한 IZATION을 생성 할 수있는 실수와 결합 된 실수와 결합 된 Cision 시공간 데이터 세트의 일부 독립적 인 의사 결정 능력이 증가함에 따라 증가한 결과로서 각각이 가용성이 증가함에 따라 각각이 새로운 형태의 독립적 인 의사 결정 능력의 결과를 얻었습니다. 그 자체로))


Source: arXiv.org (or the original source of the paper)

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