Automi Cellulari, Reti Neurali e Mercato Borsistico

automi

La progressiva diffusione, nell’ambito delle operazioni di borsa e secondo Li er Barista, nel mondo delle scommesse sportive, di bot automatici per automatizzare le operazioni di compravendita o di piazzamento di puntata, ha un interessante risvolto teorico.

Questi bot, dato che il loro obiettivo primario è la velocità di esecuzione, sono descrivibili da logiche assai semplici: li caratterizza infatti uno stato on/off (vendo/compro, punto/non punto), la cui attivazione dipende sia da un insieme finito di input esterni, sia dalle interazioni con gli altri bot.

Di fatto, sono modellizzabili come automi cellulari, con una piccola differenza, rispetto a quelli usati per esempi nel cosiddetto gioco della vita.

Sono infatti inomogenei, dove la funzione di transizione varia a seconda delle coordinate spaziali delle celle, non è detto che tutti i bot debbano seguire le stesse regole nel comprare e vendere azioni, e del tempo, il bot può avere un comportamento differente a seconda se il mercato è in toro o in orso.

Questa caratteristica, che generalizza gli automi cellulari standard, rendendoli computazionalmente più potenti, ha dei effetti interessanti.

Il primo, che il sistema generato, secondo la classificazione di Wolfram, è di tipo 4, ossia un sistema complesso, descrivibile tramite teoria del caos.

Sistemi caratterizzata dalla forte dipendenza puntuale dalle condizioni iniziali (il cosiddetto effetto farfalla) e dall’indipendenza complessiva dalle stesse condizioni iniziali (l’evoluzione del sistema sarà sempre vincolata nello spazio delle fasi dai suoi attrattori strani)

Tradotto in termini concreti, è impossibile definire in maniera precisa l’evoluzione dei singoli elementi, ossia come varia il valore delle azioni, ma che il comportamento globale del mercato azionario sia limitato in una ben definita fascia di valori.

Il secondo effetto che il sistema, è un tipo particolare di macchina di Turing universale, evoluzione non locale delle cellular neural networks, CNN. Questo non significa che, come Nel romanzo di fantascienza di Robert J. Sawyer WWW 1: Risveglio, emerga un’entità intelligente dal mercato azionario.

Semplicemente, che questo nel tempo, impara ad assumere lo stato di massima utilità globale, che non implica che tutti gli investitori si arricchiscamo, perchè questa può essere molto differente da quella locale.

Quindi, in teoria, cosa mi vieterebbe di vieterebbe di implementare su Apache Storm un modello euristico per simulare il mercato azionario ? Modello che mi permetterebbe di identificare ad esempio i pattern indicativi di bolle speculativi o di prossimi crolli di valore ?

Il fatto che la Borsa o l’ambiente delle scommesse sportive non è un sistema isolato, ma soggetto a stress esterni, in cui è presente una percentuale di operatori, gli agenti di borsa o scommettitori umani, non modelizzabili come automi cellulari: il che rende il sistema un classe III di Wolfram, in cui quasi tutti i pattern iniziali evolvono in una maniera pseudo-casuale o caotica. Ogni struttura stabile appare essere velocemente distrutta dal rumore circostante e i cambiamenti locali rispetto al pattern iniziale tendono a spargersi indefinitamente, il che rende il sistema insimulabile

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