Angry Bear » Behavioral Bitcoin

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Les prix Bitcoin sont un sujet intéressant pour les personnes qui étudient la finance comportementale. Comportement signifie tout sauf les attentes rationnelles, l'équilibre de Nash et l'hypothèse du marché efficace. Il est facile de faire valoir que la valeur fondamentale de Bitcoin est nulle – elle ne rapporte pas de revenu et il n'y a pas de limite à l'offre de cryptomonnaie, parce que de nouvelles cryptocurrences peuvent être introduites. Je considère certainement que le prix positif de Bitcoin est un échec de l'hypothèse du marché efficace.

L'affaire est également séduisante, car le prix semble certainement correspondre à peu près à ce que l'on pourrait attendre d'après l'un des plus anciens modèles beharioraux. Pendant des décennies, les psychologues et les économistes expérimentaux ont remarqué que les gens ont tendance à supposer que les séries chronologiques sont de mauvais moyens – en supposant que ce qui s'est récemment passé va bientôt diminuer. Les gens sont alors surpris si une variable monte et monte et interprètent cela comme autre chose qu'une fluctuation aléatoire, comme une nouvelle tendance. Fondamentalement, l'histoire est que les gens traitent une marche aléatoire comme s'il s'agissait d'un processus stationnaire autour d'une tendance cassée. Ce n'est pas totalement surprenant car les économétriciens de séries chronologiques trouvent qu'il est extrêmement difficile de distinguer les marches aléatoires des processus stationnaires autour des tendances brisées.

Il existe de nombreux modèles dans lesquels les agents passent d'une prévision à une autre dans laquelle ils prédisent un retour à la moyenne – prévisions dans lesquelles ils s'attendent à ce qu'une variable continue de changer dans la direction qu'elle a récemment changée. Dans les modèles, les agents basculent en fonction des performances passées des deux règles de prévision. Les mains sont agitées de sorte que tous ne changent pas en même temps et les gens ne deviennent jamais fermement et définitivement convaincus qu'une règle est la meilleure.

J'ai écrit un petit programme MatLab dans lequel de tels agents négocient un actif (sans valeur fondamentale particulière) et simulent le prix de l'actif à quelques reprises. De quelques douzaines d'essais on ressemblait à ceci (rappelez-vous que vous devez cliquer plus pour voir des figures)

Hmm cela vous semble-t-il familier? Le prix atteint un sommet autour de 100 000 fois le prix initial. Il est stable pendant de longues périodes et occasionnellement des poussées et des accidents (vous savez des bulles). Les périodes de stabilité sont des périodes dans lesquelles la plupart des agents prévoient une réversion moyenne. Les périodes d'instabilité extrême sont des périodes dans lesquelles 90% des agents extrapolent. La limite supérieure des extrapolateurs à 90% est l'un des 4 paramètres libres que je manipule (les autres sont la variance et la persistance de chocs inexpliqués sur le prix et la persistance des croyances quant à la règle qui fonctionne le mieux).

Comme noté ci-dessus (et comme il est évident) le graphique est sélectionné. C'est l'un des quelques dizaines qui ressemble le plus à la série chronologique réelle des prix des bitcoins (ici, utilisé par Coindesk.com).



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