Simulación basada en agentes de software para la evaluación de indicadores técnicos

  • Alejandro Escobar Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín
  • Julián Moreno Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín
  • Sebastián Múnera Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín

Abstract

Teniendo en cuenta los inconvenientes que puede acarrear la evaluación de indicadores técnicos en un mercado bursátil real, en este documento se presenta como alternativa un modelo de simulación basado en agentes de software en el que se consideran dos aspectos micro de este tipo de sistemas: los mecanismos de toma de decisión de los agentes y el protocolo de subasta de doble punta mediante el cual se realizan las transacciones. En particular, se analizan de manera empírica los indicadores de Promedios Móviles Ponderados Simples, Dobles y Triples, Momento, ROC, MACD y RSI a través de una serie de simulaciones para 280 agentes, incorporando también factores externos que pueden afectar los precios mediante un modelo de movimiento Browniano.
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References

A. Álvarez. Análisis bursátil con fi nes especulativos: un enfoque técnico moderno. Ed. Limusa. Madrid. 2007. pp. 20-49.

S. Van der Hoog. On multi-agent based simulation. Working Paper, Center for Non-Linear Dynamics in Economics and Finance, Department of Quantitative Economics, University of Amsterdam, The Netherlands. 2004. http://departments.oxy.edu/cogsci/courses/2008/295/readings/mabs.pdf. Consultada el 24 de mayo de 2010.

L. Tesfatsion. “Agent-Based Computational Economics: Growing Economies from the Bottom Up”. Artifi cial Life. Vol. 8. 2002. pp. 55-82.

P. Davidsson. “Agent Based Social Simulation: A Computer Science View”. Journal of Artifi cial Societies and Social Simulation. Vol. 5. 2002. http://jasss.soc.surrey.ac.uk/5/1/7.html.Consultada el 22 de junio de 2010.

M. Wooldridge. An Introduction to MultiAgent Systems. John Wiley & Sons. Chichester (England). 2002. pp. 15-42.

M. Raberto, S. Cincotti. “Modeling and simulation of a double auction artifi cial fi nancial market”. Physica A. Vol. 355. 2005. pp. 34-45.

T. Xiao Guo. An agent-based simulation of doubleauction markets. Master thesis. University of Toronto. 2005. pp. 17-30.

B. LeBaron. “Agent-based Financial Markets: Matching Stylized Facts with Style”. Post Walrasian Macroeconomics: Beyond the DSGE Model. Ed. Cambridge University Press. Cambridge 2006. pp. 221-235.

B. Llacay, G. Peffer. “Simulación realista de los mercados fi nancieros con sistemas multi-agentes”. Working Paper. Universitat de Barcelona. 2008. http://hdl.handle.net/2445/4821.Consultada el 29 de mayo de 2010.

M. Yokoo, Y. Sakurai, S. Matsubara. “Robust Double Auction Protocol against False-name bids”. Proceedings of the 21st IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS-2001). Phoenix (AZ) 2001. pp. 137-145.

P. Wurman, W. Walsh, M. Wellman. “Flexible double auctions for electronic commerce: Theory and implementation”. Decision Support Systems. Vol. 24. 1998. pp. 17-27.

M. F. M. Osborne. “Brownian Motion in the Stock Market”. Operations Research. Vol. 7. 1959. pp. 145- 173.

J. Moreno, J. Velásquez, D. Ovalle. “Una Aproximación Metodológica para la Construcción de Modelos de Simulación Basados en el Paradigma Multi-Agente”. Revista Avances en Sistemas e Informática. Vol. 4. 2007. pp. 145-154.

F. Bellifemine, A. Poggi, G. Rimassa. “JADE: A FIPAcompliant agent framework”. Proceedings of the 4th International Conference on Practical Application of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology (PAAM). London (UK). 1999. pp. 97-108.

Published
2013-02-27
How to Cite
Escobar A., Moreno J., & Múnera S. (2013). Simulación basada en agentes de software para la evaluación de indicadores técnicos. Revista Facultad De Ingeniería Universidad De Antioquia, (58), 123-132. Retrieved from https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/14606