An agent-based model of financial market efficiency dynamics

Oubani, Ahmed El; Lekhal, Mostafa

doi:10.1016/j.bir.2021.10.005

Cited by 6 publications

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“…Numerous researchers, including El Oubani and Lekhal (2022) and Westerhoff (2008), employ ABMs to investigate specific regulations on financial markets. Initially, they construct a stock market that mimics real-world characteristics, then introduce a specific rule and examine its impact on the market.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Winner Strategies in a Simulated Stock Market

Taherizadeh

Zamani

2023

IJFS

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In this study, we explore the dynamics of the stock market using an agent-based simulation platform. Our approach involves creating a multi-strategy market where each agent considers both fundamental and technical factors when determining their strategy. The agents vary in their approach to these factors and the time interval they use for technical analysis. Our findings indicate that investing heavily in reducing the value–price gap was a successful strategy, even in markets where there were no trading forces to reduce this gap. Furthermore, our results remain consistent across various modifications to the simulation’s structure.

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Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Winner Strategies in a Simulated Stock Market

Taherizadeh

Zamani

2023

IJFS

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Section: Description Du Modèleunclassified

“…Nous modifierons le modèle d'El Oubani et Lekhal (2021) pour le rendre plus parcimonieux et adapté pour générer les faits stylisés constatés empiriquement sur le marché financier marocain. À cet effet, contrairement au modèle d'El Oubani et Lekhal (2021) qui utilise la moyenne des rendements passés, nous utiliserons la volatilité récente comme condition du marché impactant le comportement des investisseurs. Cette façon d'utiliser la volatilité récente comme signal lors de la passation d'ordres est corroborée par l'étude empirique deZovko et et est considérée comme responsable de la génération des faits stylisés.…”

Section: Description Du Modèleunclassified

“…Cependant, ces modèles se contentent d'une désignation stylisée du modèle en se basant sur une fonction d'impact de l'excès de la demande tout en négligeant la microstructure du marché. C'est ainsi que notre modèle intègre la microstructure du marché afin d'analyser le comportement des agents dans un environnement réel et de montrer l'impact simultané de ces deux composantes sur la dynamique des prix (El Oubani et Lekhal, 2021).…”

Section: Description Du Modèleunclassified

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Conception d’un modèle microscopique adapté aux marchés financiers émergents

Oubani

Lekhal

2022

J.o A.F.

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Objectif : L’objectif de cet article est de concevoir un modèle microscopique, sous l'Hypothèse des Marchés Adaptatifs (AMH), capable d'expliquer la formation des prix d'équilibre et la dynamique d'efficience du marché financier marocain. Méthodes : Notre modèle combine le comportement des investisseurs et la microstructure du marché. Pour valider le modèle, nous avons réalisé des simulations sous deux scénarios. Le premier scénario intègre les deux compartiments du modèle. Le deuxième scénario étudie uniquement l’effet de la microstructure. Résultats : Les simulations numériques montrent que le modèle est validé empiriquement par rapport aux faits observés sur le marché marocain. Originalité/Implications : C’est le premier modèle réalisé sous l’AMH qui tient compte des spécificités des marchés financiers émergents comme le marché financier marocain. Le modèle a des implications importantes aussi bien pour les politiques de régulation que pour la construction des stratégies d’investissement.

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“…However, to mitigate computational costs, a metamodel can be constructed to provide insights at a less computationally demanding level. ABM has a range of applications that can be modeled, such as simulating emergency evacuation processes [4,5], specific transportation applications [6], modeling Grey economic systems [7], financial process modeling [8], analyzing financial contagion effects [9], medicine [10,11], etc.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Exploring the Use of Artificial Intelligence in Agent-Based Modeling Applications: A Bibliometric Study

Ionescu,

Delcea,

Chiriță

et al. 2024

Algorithms

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This research provides a comprehensive analysis of the dynamic interplay between agent-based modeling (ABM) and artificial intelligence (AI) through a meticulous bibliometric study. This study reveals a substantial increase in scholarly interest, particularly post-2006, peaking in 2021 and 2022, indicating a contemporary surge in research on the synergy between AI and ABM. Temporal trends and fluctuations prompt questions about influencing factors, potentially linked to technological advancements or shifts in research focus. The sustained increase in citations per document per year underscores the field’s impact, with the 2021 peak suggesting cumulative influence. Reference Publication Year Spectroscopy (RPYS) reveals historical patterns, and the recent decline prompts exploration into shifts in research focus. Lotka’s law is reflected in the author’s contributions, supported by Pareto analysis. Journal diversity signals extensive exploration of AI applications in ABM. Identifying impactful journals and clustering them per Bradford’s Law provides insights for researchers. Global scientific production dominance and regional collaboration maps emphasize the worldwide landscape. Despite acknowledging limitations, such as citation lag and interdisciplinary challenges, our study offers a global perspective with implications for future research and as a resource in the evolving AI and ABM landscape.

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An agent-based model of financial market efficiency dynamics

Cited by 6 publications

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Winner Strategies in a Simulated Stock Market

Winner Strategies in a Simulated Stock Market

Conception d’un modèle microscopique adapté aux marchés financiers émergents

Exploring the Use of Artificial Intelligence in Agent-Based Modeling Applications: A Bibliometric Study

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