Поведенческая экономика

Поведенческая экономика — это область исследований, которая сочетает в себе идеи психологии, экономики и нейробиологии для изучения того, почему отдельные лица и группы иногда принимают иррациональные решения. В отличие от традиционной экономики, которая часто предполагает, что агенты рациональны и принимают решения исключительно на основе доступной информации для максимизации полезности, поведенческая экономика признает, что люди часто находятся под влиянием когнитивных предубеждений, эмоций и социальных факторов.

Введение в поведенческую экономику

Поведенческая экономика возникла в результате признания того, что классические теории неспособны полностью объяснить реальный процесс принятия решений. Традиционная экономика часто основывается на понятии Homo Economicus — идеализированного человека, который действует рационально и в своих собственных интересах. Однако эмпирические данные показали, что поведение людей часто противоречит этим традиционным моделям. Поведенческая экономика стремится заполнить пробелы, интегрируя более реалистичные психологические профили в экономические модели.

Ключевые понятия поведенческой экономики

1. Когнитивные искажения

Когнитивные искажения – это систематические закономерности отклонения от нормы или рациональности в суждениях. Они часто возникают из-за памяти, социальных влияний и того, как наш мозг обрабатывает информацию. Некоторые заметные когнитивные искажения включают:

2. Теория перспектив

Теория перспектив, разработанная Дэниелом Канеманом и Амосом Тверски, описывает, как люди выбирают между вероятностными альтернативами, которые связаны с риском, когда вероятности результатов известны. Теория предполагает, что потери при принятии решений тяжелее, чем выгоды.

3. Эвристика

Эвристика — это мысленные ярлыки или эмпирические правила, которые упрощают принятие решений. Хотя они могут быть полезны для того, чтобы избежать исчерпывающего процесса взвешивания всех потенциальных результатов, они также могут привести к систематическим ошибкам. Примеры:

4. Теория подталкивания

Теория подталкивания, популяризированная Ричардом Талером и Кэссом Санстейном, предлагает положительное подкрепление и косвенные внушения как способы влияния на поведение и принятие решений. Идея состоит в том, чтобы облегчить людям возможность делать выбор, который отвечает их интересам, не ограничивая при этом их свободу выбора.

5. Непоследовательность во времени

Непоследовательность во времени означает склонность людей менять свои предпочтения с течением времени, особенно когда дело касается задержки удовлетворения. Гиперболическое дисконтирование — один из примеров, когда люди непропорционально предпочитают меньшие, немедленные вознаграждения более крупным, более поздним вознаграждениям.

Приложения в алгоритмической торговле

Поведенческая экономика нашла важное применение в алгоритмической торговле (алготрейдинге), где понимание человеческих предубеждений и ошибок может быть использовано для разработки более эффективных и прибыльных торговых алгоритмов.

1. Неэффективность рынка

Одним из основных предположений традиционных финансовых моделей является гипотеза эффективного рынка (EMH), которая утверждает, что цены активов полностью отражают всю доступную информацию. Однако поведенческая экономика выявляет различные когнитивные предубеждения и иррациональное поведение, которые могут привести к неэффективности рынка. Алготрейдеры могут разрабатывать алгоритмы, позволяющие использовать эту неэффективность и добиваться большей прибыли.

2. Анализ настроений

Используя обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение, алгоритмтрейдеры могут разрабатывать модели для оценки настроений рынка на основе социальных сетей, новостных статей и других текстовых источников. Понимание настроений рынка может дать возможность предсказать движение цен и волатильность.

3. Прогнозные модели

Поведенческая экономика обеспечивает основу для понимания психологических факторов, влияющих на торговое поведение. Эти идеи могут быть включены в количественные модели для прогнозирования рыночных тенденций и принятия торговых решений. Например, включение неприятия потерь в торговый алгоритм может помочь смягчить тенденцию преждевременной продажи растущих активов.

4. Управление рисками

Понимание когнитивных искажений, таких как чрезмерная самоуверенность и неприятие потерь, может помочь в разработке более эффективных стратегий управления рисками. Учитывая эти предубеждения, можно разработать алгоритмы, позволяющие избегать чрезмерных рисков и лучше справляться с рыночными спадами.

5. Геймификация

Геймификация использует элементы, распространенные в игровом дизайне, для поощрения участия и взаимодействия. Платформы алгоритмической торговли используют поведенческую информацию для разработки интерфейсов и опыта, которые привлекают пользователей, мотивируют к улучшению торговых привычек и улучшают процесс принятия решений.

Отраслевые примеры

Несколько фирм успешно использовали поведенческую экономику в своих стратегиях алгоритмической торговли.

Bridgewater Associates

Bridgewater Associates, основанная Рэем Далио, известна своим принципиальным подходом к инвестированию. Фирма использует различные методы, вдохновленные поведенческой экономикой, для управления своими портфелями. Bridgewater Associates

Renaissance Technologies

Renaissance Technologies, основанная Джимом Саймонсом, является известным количественным хедж-фондом, который широко использует поведенческие и статистические модели для принятия торговых решений. Фирма фокусируется на использовании неэффективности рынка, вызванной иррациональным поведением инвесторов. Renaissance Technologies

Betterment

Betterment — это онлайн-компания по финансовому консультированию, которая использует идеи поведенческой экономики для разработки стратегий управления своим портфелем. Понимая психологию инвесторов, они стремятся предлагать более персонализированные советы и рекомендации по портфелю. Betterment

Acorns

Acorns — это приложение для микроинвестирования, которое использует идеи поведенческой экономики для поощрения сбережений и инвестиций. Платформа использует обзоры и небольшие, частые инвестиции, чтобы помочь пользователям преодолеть инерцию и трудности, связанные с традиционными методами инвестирования. Желуди

Этические соображения

При внедрении поведенческой экономики в алгоритмическую торговлю необходимо учитывать этические соображения. Манипулирование когнитивными предубеждениями может привести к вопросам справедливости и прозрачности. Крайне важно гарантировать, что любые приложения поведенческой аналитики предназначены для пользы потребителей и не используют их уязвимости.

Информированное согласие

Клиенты должны быть хорошо информированы о том, как используются их данные и как поведенческая информация может повлиять на инвестиционный подход, применяемый алгоритмической торговой платформой.

Прозрачность

Четкое информирование о том, как торговые алгоритмы используют поведенческие данные, имеет важное значение. Прозрачность помогает укрепить доверие и гарантирует, что клиенты понимают риски и выгоды, связанные с используемыми торговыми стратегиями.

Справедливость

Следует проявлять осторожность, чтобы избежать использования когнитивных предубеждений таким образом, чтобы это могло нанести вред инвесторам. Основной целью должно быть улучшение процесса принятия решений и улучшение финансовых результатов для пользователей.

Заключение

Поведенческая экономика дает бесценную информацию о человеческом поведении, которую традиционные экономические модели часто упускают из виду. В сфере алгоритмической торговли эти идеи можно использовать для создания более сложных моделей, объясняющих иррациональное поведение и неэффективность рынка. Однако к применению поведенческой экономики следует подходить с осторожностью, обеспечивая соблюдение этических стандартов для защиты интересов инвесторов.