Пакет программного обеспечения (СИМБА) агентного симулятора принятия решений в условиях финансовых рынков

Научная инфраструктура → Инструменты

Ответственный исполнитель: Гуткин Борис Самуэль

Инструмент создан в рамках научного проекта 5.1.1 «Нейрокогнитивные механизмы принятия решений»

СИМБА – это пакет программного обеспечения для модели финансовой мультиагентной системы (Agent-Based Models, ABM) на основе когнитивной и нейрокогнитивной методологии теории обучения с подкреплением. Модель симулирует обучение агентов/трейдеров в рамках торговли на рынке ценных бумаг (акций). Модель позволяет прогнозировать импакт индивидуальных особенностей агентов/трейдеров на макроскопические свойства рынка.

СИМБА может быть использована как инструментарий для педагогического процесса обучения абитуриентов курсов по рыночной экономике, а также может использоваться для прогнозирования влияния регулятивных вмешательств на динамику рынка и бирж.

Потенциальные пользователи включают в себя преподавателей, студентов, сотрудников регуляторных органов (Центробанк, ФОИВы, международные регуляторы), трейдеров.

1. Lussange J. et al. Modelling stock markets by multi-agent reinforcement learning //Computational Economics. – 2021. – Т. 57. – №. 1. – С. 113-147.
2. Lussange J. et al. Stock Price Formation: Precepts from a Multi-Agent Reinforcement Learning Model //Computational Economics. – 2022. – С. 1-22.

• Условия доступа: инструмент опубликован и доступен по ссылке https://github.com/andreasxp/symba-releases
• Ключевые слова: СИМБА, финансовая мультиагентная система, обучение с подкреплением, когнитивная методология, нейрокогнитивная методология, multi-agent reinforcement learning, agent-based model stock market