Submitted by Marcelo Seita (mrseita@gmail.com) on 2014-08-20T16:21:47Z No. of bitstreams: 1 Versão_4.3.pdf: 1745536 bytes, checksum: ae0ce9636f907bd1139ff730270fa1ce (MD5) / Approved for entry into archive by JOANA MARTORINI (joana.martorini@fgv.br) on 2014-08-20T16:29:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Versão_4.3.pdf: 1745536 bytes, checksum: ae0ce9636f907bd1139ff730270fa1ce (MD5) / Made available in DSpace on 2014-08-20T19:02:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Versão_4.3.pdf: 1745536 bytes, checksum: ae0ce9636f907bd1139ff730270fa1ce (MD5) Previous issue date: 2014-07-29 / Aiming to establish a methodology capable of segregate market’s moments and identifying investors's characteristics acting on a given financial market, this study employs simulations created by an Agent-based Artificial Financial Market, using a Genetic Algorithm to adjust such simulations to the real observed historic data. For this purpose, a Bovespa's index future contracts application was developed. This methodology could easily be extended to other financial markets by simply changing the model's parameters. Over the foundations established by Toriumi et al. (2011), significant contributions were achieved, promoting knowledge enhancements on the chosen target market, as well as on Artificial Financial Market modelling techniques, and also on the application of Genetic Algorithm into financial markets, resulting on experiments and analysis that suggest the efficacy of the methodology herein proposed. / Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.

Submitted by Fernando Reis de Odriozola (odriozola.fernando@gmail.com) on 2015-09-21T04:39:27Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fernando R Odriozola.pdf: 881210 bytes, checksum: 13c5e46a6da326c976883920a7af7eb6 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-09-21T23:06:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fernando R Odriozola.pdf: 881210 bytes, checksum: 13c5e46a6da326c976883920a7af7eb6 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-22T13:32:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fernando R Odriozola.pdf: 881210 bytes, checksum: 13c5e46a6da326c976883920a7af7eb6 (MD5) Previous issue date: 2015-08-24 / For complex systems, traditional analytical-approach with differential equations sometimes results in intractable solutions. An alternative approach could be through Agents-Based Models as a complementary tool witch systems can be modeled from their constituent parts and interactions. Financial Markets are good examples of complex system and thus Agent-Based Models would be a correct approach. This paper implements an Artificial Financial Market composed by market makers, information broadcasters and a set of heterogeneous agents who trade assets through a Continuous Double Auction mechanism. Several aspects of the simulation were investigated to consolidate their understanding and thus contribute to the design of models, where we can highlight, among others: distinctions between Discrete and Continuous Double Auction; implications of Market Maker spread settings; Budget Constraints effects on agents and Analysis of pricing formation in offer submissions. Thinking about the adherence of the model to the Brazilian market reality, a method named Inverse Simulation is used to calibrate the input parameters in a way that the output matches historical market price series. / Na modelagem de sistemas complexos, abordagens analíticas tradicionais com equações diferenciais muitas vezes resultam em soluções intratáveis. Para contornar este problema, Modelos Baseados em Agentes surgem como uma ferramenta complementar, onde o sistema é modelado a partir de suas entidades constituintes e interações. Mercados Financeiros são exemplos de sistemas complexos, e como tais, o uso de modelos baseados em agentes é aplicável. Este trabalho implementa um Mercado Financeiro Artificial composto por formadores de mercado, difusores de informações e um conjunto de agentes heterogêneos que negociam um ativo através de um mecanismo de Leilão Duplo Contínuo. Diversos aspectos da simulação são investigados para consolidar sua compreensão e assim contribuir com a concepção de modelos, onde podemos destacar entre outros: Diferenças do Leilão Duplo Contínuo contra o Discreto; Implicações da variação do spread praticado pelo Formador de Mercado; Efeito de Restrições Orçamentárias sobre os agentes e Análise da formação de preços na emissão de ofertas. Pensando na aderência do modelo com a realidade do mercado brasileiro, uma técnica auxiliar chamada Simulação Inversa, é utilizada para calibrar os parâmetros de entrada, de forma que trajetórias de preços simulados resultantes sejam próximas à séries de preços históricos observadas no mercado.

Submitted by Milton Saito (milton.saito@gvmail.br) on 2013-09-11T03:21:58Z No. of bitstreams: 1 dissertacao-MiltonSaito.pdf: 8406128 bytes, checksum: 2c7b006b9cca9d097d0ee1116e898ef2 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-09-11T13:27:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao-MiltonSaito.pdf: 8406128 bytes, checksum: 2c7b006b9cca9d097d0ee1116e898ef2 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-09-11T13:28:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao-MiltonSaito.pdf: 8406128 bytes, checksum: 2c7b006b9cca9d097d0ee1116e898ef2 (MD5) Previous issue date: 2013-08-14 / Essa dissertação tem como objetivo a modelagem, implementação e a simulação de um mercado de leilão duplo artificial utilizando a abordagem multiagente. Mercado de leilão duplo permite que ofertas de compra e de venda possam ser feitas a qualquer momento e de forma contínua. As bolsas de Nova Iorque (NYSE) e de Chicago (CME) são exemplos deste tipo de leilão. Mercados artificiais são modelos que têm o objetivo de capturar as propriedades dos mercados reais para reproduzir e analisar a dinâmica do mercado através de experimentos computacionais. Assim como no mercado real, o modelo propõe que os agentes interagem entre si assincronamente em sessões de negociações contínuos. Estas últimas características do modelo são viabilizadas através do uso de técnicas e arcabouços tecnológicos que são atualmente utilizados nos mercados reais. Neste trabalho, são investigados os comportamentos do mercado artificial para diferentes grupos de agentes e parâmetros. Ao longo dos experimentos foram constatados que o volume de negociação e a volatilidade dos preços, por exemplo, são diretamente proporcionais ao orçamento dos agentes. Também foram identificados alguns fatos estilizados nas séries de preços geradas a partir do mercado artificial. / The purpose of this work is to model, implement and simulate a double auction artificial market using a multi-agent approach. Double auction markets allow offers to buy and sell to be made at any time and in a continuous fashion. The New York Stock Exchange (NYSE) and the Chicago Mercantile Exchange (CME) are examples of exchanges that adopt this type of auction. Artificial markets are models that aim to capture the properties of real markets to reproduce and analyze the market dynamics through computational experiments. As in real markets, the model proposes that agents interact asynchronously in continuous trading sessions. These features are made possible by using modern techniques and technological frameworks currently used in real markets. In this work, we investigated the behavior of a artificial market using different groups of agents and parameters. Throughout the experiments it was identified that, for example, trading volume and price volatility are directly proportional to the agents' budget. Also, some stylized facts were identified on the price series generated by the artificial market