Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Дослідження поведінкових особливостей трейдерів: поєднання методів експериментальної економіки та технологій машинного навчання

Investigation of traders’ behavioral characteristics: experimental economics methods and machine learning technologies

DOI:

10.33111/nfmte.2018.148

Анотація: Проведено дослідження поведінкових особливостей трейдерів з використанням методів експериментальної економіки та технологій машинного навчання. Для аналізу впливу раціональності на прибутковість трейдерів було зібрано інформацію про транзакції купівлі‐продажу криптовалют обсягом близько 715 000 записів. З трейдерами, які уклали більше 15 угод протягом досліджуваного періоду, було проведено «Гру на відгадування». Виходячи з відповідей трейдерів та інформації про їх угоди, було виявлено 5 типів трейдерів, зокрема: «жартівники», «беззбиткові трейдери 0‐го ступеня», «неприбуткові трейдери 1‐го ступеня», «прибуткові трейдери 3‐го ступеня» та «професіонали».
Аналіз результатів показав, що в цілому далекоглядніші трейдери отримують більший прибуток. У той же час «жартівники» характеризуються також найрізноманітнішими стратегіями, які можуть приносити прибутки. Не дивлячись на те, що середня відповідь «професіоналів» була близькою до виграшного числа, дисперсія відповідей для цього кластеру була занадто великою. Цей результат опосередковано підтверджує гіпотезу Кейнса про те, що професіонали не менш, ніж інші учасники ринку, схильні до ірраціональної поведінки.
Запропоноване дослідження актуалізує проблематику розробки теоретичних та емпіричних моделей прогнозування ринку криптовалют з урахуванням ступеня раціональності трейдерів.
Abstract: The study of the traders’ behavioral characteristics was carried out using the methods of experimental economics and machine learning technologies. In order to analyze the impact of level of reasoning on the traders’ profitability, we collected information on cryptocurrencies purchase and sale transactions with a volume of about 715 000 records. Traders, who made more than 15 transactions during the analyzed period, were invited to take part in «Guessing Game». Based on the traders’ answers and information on their transactions, five types of traders were identified, in particular: «Jokers», «Breakeven traders of the 0th level», «Unprofitable traders of the 1st level», «Profitable traders of the 3rd level» and «Professionals».
Analysis of the results showed that, in general, more far‐sighted traders make greater profit. At the same time, «Jokers» are also characterized by a wide variety of strategies, including profitable. Despite the fact that the average guess of «Professionals» was close to the winning value, the variance of guesses for this cluster turned out to be very large. This result indirectly confirms Keynes’s hypothesis that professionals tend to irrational behavior not less than other market agents.
The proposed research actualizes the problems of developing theoretical and empirical models, which are taking into account the degree of traders’ rationality for predicting the cryptocurrency market.
Ключові слова: ступінь раціональності трейдерів, методи експериментальної економіки, «Гра на відгадування», технології машинного навчання, кластерізація.
Key words: traders’ level of reasoning, experimental economics methods, «Guessing Game», machine learning technologies, clustering.
УДК: 330.46:519.25
UDC: 330.46:519.25

JEL: C88 E44 E47 G12

To cite paper
In APA style
Kononova, K., & Dek, A. (2018). Investigation of traders’ behavioral characteristics: experimental economics methods and machine learning technologies. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 7, 148-167. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.148
In MON style
Кононова К., Дек А. Дослідження поведінкових особливостей трейдерів: поєднання методів експериментальної економіки та технологій машинного навчання. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2018. № 7. С. 148-167. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.148 (дата звернення: 19.06.2024).
With transliteration
Kononova, K., Dek, A. (2018) Doslidzhennia povedinkovykh osoblyvostei treideriv: poiednannia metodiv eksperymentalnoi ekonomiky ta tekhnolohii mashynnoho navchannia [Investigation of traders’ behavioral characteristics: experimental economics methods and machine learning technologies]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 7. pp. 148-167. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.148 [in Ukrainian] (accessed 19 Jun 2024).
# 7 / 2018 # 7 / 2018
Download Paper
125
Views
51
Downloads
0
Cited by