Modelo de Bornholdt para simulação de mercados financeiros artificiais
Grupo: Leonardo Barcelos, Luana Bianchi e Rubens Borrasca
Modelo de Bornholdt
Para estudar os fenômenos físicos que nos rodeiam, usamos modelos matemáticos para entender como sistemas evoluem com o tempo. No entanto, esses modelos muitas vezes podem ser base para estudos além do sistema físico de interesse. Para um sistema de spins, um dos modelos mais simples, que leva em conta apenas a interação de cada spin com seus primeiros vizinhos, é o Modelo de Ising. O hamiltoniano que o descreve é defindo pela segunte expressão:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \mathcal{H} = \sum_{\langle i, j \rangle} J_{ij} S_i^z S_j^z}
onde Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle J_{ij}} é o termo que define a força de interação entre os spins i e j e Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle S^z} a componente Z do spin. Além disso Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \langle i, j \rangle} denota que estamos somando somente sobre os primeiros vizinhos. Para um valor de Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle J_{ij} > 0} , a interação ferromagnética é favorecida, e os spins vizinhos tendem a se alinhar conjuntamente, formando domínios magnéticos. No entanto, para Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle J_{ij} < 0} a interação antiferromagnética é favorecida, e os spins tende a se "anti-alinhar".
Podemos fazer um paralelo interessante entre os spins e a sua interação com seus vizinhos com traders em mercados finaceiros e a suas interações com outros traders. No caso do Modelo de Ising, podemos interpretar cada spin como um trader, ou agente, em um mercado financeiro e a direção da componente Z desse spin como a sua estratégia de compra ou venda. Então neste caso mais simples, para Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle J_{ij} > 0} , os agentes tenderão a adotar a mesma estratégia de mercado, e isso não descreve bem a realidade dos mercados.
O Modelo de Bornholdt, se incluid {coisas do artigo}. Assim, o hamiltoniano do sistema fica complementado:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \mathcal{H} = \sum_{\langle i, j \rangle} J_{ij} S_i S_j - \sum_{i} \alpha C_i(t) \frac{1}{N} \sum_{j} S_j(t)}
onde Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \alpha} é o termo de acomplamento do spin com a rede toda Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle (\alpha > 0)}
Alguns conceitos importantes
Retornos
Quando se trata de sistemas financeiros, os estudos se concentram mais no retorno dos ativos do que no preço em si, pois a série temporal dos retornos tem propriedades estatísticas mais interessantes que a série dos preços.
Sendo P(t) o preço de um ativo financeiro no instante t, e P(t-1) o preço do ativo no instante (t-1), o retorno linear do ativo é:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle r(t) = \frac{P(t) - P(t-1)}{P(t-1)}}
Reescrevendo esta equação, obtemos que:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle r(t) + 1= \frac{P(t)}{P(t-1)}}
Aplicando a função logarítmica em ambos os lados da equação, e considerando que:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle ln(x + 1) \approx x}
obtêm-se o retorno logarítmico, que é mais indicado quando se têm ativos voláteis, que possuem uma variação muito alta:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle r(t) = ln\left(\frac{P(t)}{P(t-1)}\right)}
Considerando que neste estudo serão comparados retornos de diferentes índices, e também os retornos obtidos através das simulações com o modelo de Bornholdt, é importante normalizar os retornos:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \bar{r}_n = \frac{r_n - \langle r \rangle}{\sigma_r}}
em que Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \sigma_r} é o desvio padrão da serie de retornos e Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \langle r \rangle} a média.
Distribuição dos Retornos
Quando se tem um volume considerável de dados é possível obter a distribuição probabilística deles. Para isso pode-se utilizar a estimação de densidade de Kernel (KDE). Ao observar uma pequena janela de tamanho h em torno de um ponto em análise, pode-se dizer que:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle P(x-h \leq x \leq x+h ) \approx \frac{1}{N}\sum_n^N W(u) }
sendo Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle W(u)} uma função kernel e Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle u} uma variável tal que:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle u = \frac{x - x_n}{2h}}
Para este estudo utilizou-se um kernel gaussiano:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle W(u) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2}u^2}}
Este método foi aplicado para as séries de retorno para obter a distribuição deles, utilizando Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle h = 0.5 \sigma} .
Volatilidade
Uma forma de calcular a volatilidade da série temporal de retornos ao longo do tempo é elevar ao quadrado os valores da série. Deste modo pode-se obter uma variável como a que está ilustrada na figura ao lado.
O interessante em estudar volatilidade de retornos financeiros é que essa variável reflete o quão imprevisível é um determinado ativo. Uma ação com alta volatilidade tende a ter um risco maior de investimento, ao passo que ações com baixa volatilidade geralmente retornam riscos menores, pois seu comportamento acaba sendo mais previsível.
Um fato estilizado financeiro é que a volatilidade das séries temporais de retorno apresentam comportamento sazonal por natureza. Há períodos de alta volatilidade, seguidos por períodos com baixa volatilidade, que então são novamente seguidos por alta volatilidade, e assim adiante. E uma forma de mensurar isto é verificando a presença de clusters de autocorrelação na volatilidade de retornos. Isto é, através da análise da autocorrelação da volatilidade, encontrar bolhas que indiquem as fases destes comportamentos.
Para obter a auto correlação o Teorema de Wiener-Khinchin foi utilizado, de forma que:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle A(\tau) =\mathcal{F}\{|S(\omega)|^2\}}
onde Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle S(\omega)} é a transformada de Fourier do quadrado dos retornos.
Simulações
Variação do tamanho da grade
Variação da opinião dos agentes
blablabla