Contributions of Computational Cognitive Modeling to the Understanding of the Financial Markets

Abstract

Os mercados financeiros são sistemas socioeconómicos complexos, dinâmicos e estratégicos nos quais um grande número de heterogéneos participantes interagem por meio da compra e venda de diferentes tipos de ativos. Os mercados financeiros tais como os mercados de ações (e.g., S&P500) possuem múltiplas funções. Por exemplo, os mercados financeiros propiciam meios para que os participantes e as companhias façam um melhor processo de alocação de capital. Para além disso, o comportamento dos mercados financeiros são geralmente considerados como importantes medidas/sinais para a compreensão do estado atual e futuro das companhias e, em última análise, de todo o sistema económico e financeiro. Entretanto, a importância dos mercados financeiros poderá ser melhor compreendida quando os mercados não cumprem suas funções primordias, mais especificamente e de forma dramática quando ocorre um crash nos mercados financeiros.

Em Setembro de 2008, por exemplo, uma série de eventos ameaçou a estabilidade do sistema financeiro mundial. Gigantescas empresas dos mercados financeiros inesperadamente falharam e tiveram de ser resgatadas pelos seus respectivos governos, enquanto que outras simplesmente entraram com pedido de falência. O sistema financeiro mundial esteve próximo do colapso. Embora o desastre tenha, de certa forma, sido evitado, o Crash de 2008 teve consequências imediatas, profundas, e duradouras para a economia mundial. A verdadeira compreensão dos mercados financeiros é de fato difícil. Diferentes hipóteses têm sido propostas para explicar o comportamento dos participantes dos mercados financeiros de forma individual bem como o comportamento dos mercados de forma global. Por um lado, teorias económicas tradicionais como, por exemplo, a Hipótese do Mercado Eficiente, tendem a considerar que os participantes dos mercados financeiros são racionais e que os mercados são eficientes. Entretanto, pesquisas na área de economia comportamental têm fornecido extensa e vasta evidência que demonstra que os participantes dos mercados financeiros possuem desvios comportamentais do chamado comportamento racional. Para além das evidências da economia comportamental, disciplinas tais como a neurociência cognitiva e a neuroeconomia têm clarificado a função das emoções (e.g., felicidade, tristeza, surpresa) no processo de raciocínio e tomada de decisão, aprendizado, bem como a importância das emoções no âmbito da memória humana, particularmente para os processos de codificação e recuperação de memórias. Por outro lado, teorias recentes como a Hipótese do Mercado Adaptativo tentam reconciliar a ideia de mercados eficientes com a economia comportamental, ao reconhecer a importância das emoções, a existência de desvios comportamentais, e a ocorrência de fenómenos e anomalias como as bolhas.

O Crash de 2008 conjuntamente com novas evidências fornecidas por diferentes áreas têm salientado a necessidade de novas e interdisciplinares abordagens para o estudo de sistemas e problemas económicos e financeiros. Uma destas abordagens é o uso de Agent-based Financial Markets. Esta abordagem permite aos investigadores se distanciarem das tradicionais crenças a fim de testar novas hipóteses, conceitos, ideias, etc, tornando possível o projeto e realização de experimentos mais realistas e mais plausíveis em termos comportamentais. Esta tese está em linha com este contexto. Neste trabalho exploratório, nosso objetivo é investigar quais contribuições a aplicação de uma abordagem de modelação cognitiva pode trazer para a compreensão dos mercados financeiros, especificamente para o comportamento dos participantes dos mercados financeiros (individualmente) e dos mercados financeiros (globalmente). O ponto de partida é a criação de agentes artificiais com mecanismos similares aos ou inspirados nos usados pelos seres humanos de modo que seja possível conceber agentes artificiais cognitivos, i.e., agentes artificiais com diferentes sistemas de memórias e processos, com a capacidade de reconhecer, simular, e expressar emoções, diferentes processos de tomada de decisão, com a habilidade de receber e processar diferentes tipos de informação, e com a habilidade de aprender. Para este fim, nós primeiro concebemos um modelo cognitivo genérico individual dos participantes dos mercados financeiros (agentes humanos) intitulado TribeCA (Trading and investing with behavioral-emotional Cognitive Agents). O modelo cognitivo proposto é baseado na Belief-Desire Theory of Emotions (BDTE), no modelo cognitive-psychoevolutionary de surpresa proposto por Myer e colegas, e no modelo de surpresa artificial proposto por Macedo e Cardoso. De seguida nós fornecemos uma implementação do modelo proposto a qual foi posteriormente integrada a duas ferramentas utilizadas no contexto dos agent-based financial markets. A plataforma resultante permite o projeto e realização de uma variedade de experimentos económicos e financeiros com agentes artificiais cognitivos. Nós realizamos neste trabalho três experimentos com agentes e multi-agentes a fim de endereçar alguns aspectos fundamentais dos mercados financeiros tais como eficiência e racionalidade. Adicionalmente, nós realizamos dois estudos de casos a fim de comparar a perspectiva tradicional (económica e financeira) com a perspectiva da ciência cognitiva na modelação e computação da surpresa na economia e finança.

Esta tese fornece contribuições para o avanço no projeto e realização de abordagens interdisciplinares para o estudo de sistemas ou problemas económicos e financeiros. Nosso modelo cognitivo genérico e sua implementação podem ser utilizados a fim de que sejam explorados outros aspectos dos mercados financeiros, para além dos que foram endereçados nest trabalho, e em outros modelos baseados em agentes. Nós consideramos que este trabalho abre um novo conjunto de possibilidades para investigações quer na academia quer na indústria. Ao final, nós poderemos obter uma melhor compreensão e entendimento sobre o comportamento dos participantes dos mercados financeiros (individualmente) bem como dos mercados financeiros (globalmente). Estas investigações poderão resultar, por exemplo, no desenvolvimento de novos (potencialmente melhores e altamente lucrativos) serviços financeiros para suportar o processo de tomada de decisão dos participantes dos mercados financeiros baseados nas suas emoções, comportamentos, etc...........................................................The financial markets are complex, dynamic, and strategic socio-economic systems in which a great number of heterogeneous market participants interact by essentially buying and selling assets of di ff erent types. The financial markets such as stock markets (e.g., S&P500) serve many functions. For instance, the financial markets help market participants and companies in improving the capital allocation process. Additionally, the behavior of the financial markets is assumed to be an important gauge for helping the understanding of the current and future state of companies and, ultimately, of the whole economic and financial system. However, the importance of the financial markets might be better noticed when they do not fulfill their primary functions, specifically and most dramatically when the financial markets crash. On September 2008, for example, a series of events threated the stability of the world’s financial system. Some gigantic financial services companies had unexpectedly failed and had to be rescued by governments while others simply filled for bankruptcy. The world’s financial system came close to a meltdown. Although disaster had somehow been averted due to a series of actions, the Crash of 2008 had immediate, profound, vast and long-lasting consequences for the world economy. The true understanding of the financial markets are indeed quite di ffi cult. Several hy- potheses have been proposed to try to explain the behavior of the market participants individually as well as the behavior of markets as a whole. On the one hand, tradi- tional economic theories such as the E ffi cient Market Hypothesis tend to assume that market participants are rational as well as that markets are e ffi cient. However, beha- vioral economics research has been providing extensive and vast evidence that market participants have what is known as behavioral biases, i.e., deviations from the so-called rational behavior. In addition to the behavioral economics evidence, disciplines such as cognitive neuroscience and neuroeconomics have been clarifying the role of emotions (e.g., happiness, unhappiness, surprise) for the human reasoning, memory system and processes, and decision-making process. For instance, emotions play a very important role in the memory processes of encoding and retrieving as well as are the basis of a sort of learning system. On the other hand, recent theories such as the Adaptive Market Hypothesis tries to reconciliate market e ffi ciency with behavioral economics by acknowledging the importance of emotions, the existence of behavioral biases, and the occurrence of interesting phenomena and anomalies such as bubbles. The Crash of 2008 together with new evidence provided by di ff erent research areas have been stressing the need for novel and interdisciplinary approaches for the study of economic and financial systems and problems. One of these approaches is the use of Agent-based Financial Markets. Agent-based Financial Markets allows researchers to depart from classical assumptions in order to test di ff erent hypotheses, concepts, ideas, etc, making it possible the design and realization of more realistic and behavioral plausible experiments. This thesis is in line with this context. In this exploratory work we aim to investigate which contributions the application of a cognitive modeling approach might bring to the understanding of the financial markets, specifically to the behavior of both market participants (individually) and the financial markets (globally). The starting point is to empower artificial agents with mechanisms similar to or inspired in those used by humans so that we have artificial cognitive agents, i.e., artificial agents with di ff erent memory systems and processes, the capacity of recognizing, simulating and expressing emotions, decision-making processes, the ability to receive and process di ff erent kinds of information, and the ability to learn. To this end, we first conceive a generic novel cognitive model of individual market participants (human agents) named TribeCA (Trading and investing with behavioral- emotional Cognitive Agents). TribeCA is based on the Belief-Desire Theory of Emo- tions (BDTE), on the cognitive-psychoevolutionary model of surprise proposed by Meyer and colleagues, and on the artificial surprise model proposed by Macedo and Cardoso. Then we provide an implementation of the proposed model which is later integrated into two tools used in the context of agent-based financial markets. The re- sulting platform allows the design and realization of a variety of economic and financial experiments with artificial cognitive agents. We carried out three agent and multi- agent based experiments to address some fundamental aspects regarding the financial markets such as e ffi ciency and rationality. Additionally, we carried out two case studies on comparing the traditional (economics and finance) perspective with the cognitive science perspective on modeling and computing surprise in economics and finance. This thesis provides contributions to the advance in the design and realization of in- terdisciplinary approaches to the study of economic and financial systems or problems. Our generic conceptual cognitive model and implementation might be used both to explore other aspects of the financial markets in addition to those addressed in this work and to other agent-based models. We consider this work opens up a set of novel possibilities for investigations in the academia and in the industry. In the end, we may have a better understanding of the behavior of market participants individually as well as of the financial markets globally. It has the potential to result in, for instance, the development of novel (potentially better and highly lucrative) financial services to support the market participants’ decision-making process based on his/her emotions, behavior, etc.