論文の概要: TwinMarket: A Scalable Behavioral and Social Simulation for Financial Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01506v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 13:18:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 11:04:34.002057
• Title: TwinMarket: A Scalable Behavioral and Social Simulation for Financial Markets
• Title（参考訳）: TwinMarket: 金融市場のためのスケーラブルな行動シミュレーションとソーシャルシミュレーション
• Authors: Yuzhe Yang, Yifei Zhang, Minghao Wu, Kaidi Zhang, Yunmiao Zhang, Honghai Yu, Yan Hu, Benyou Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは人間の振る舞いをモデル化するためのシミュレーションツールとして注目を集めている。 社会経済システムのシミュレートにLLMを活用する新しいマルチエージェントフレームワークであるTwinMarketを紹介した。 我々のアプローチは、個人の意思決定と集団社会経済パターンの間の複雑な相互作用に関する貴重な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.354300029071418
• License:
• Abstract: The study of social emergence has long been a central focus in social science. Traditional modeling approaches, such as rule-based Agent-Based Models (ABMs), struggle to capture the diversity and complexity of human behavior, particularly the irrational factors emphasized in behavioral economics. Recently, large language model (LLM) agents have gained traction as simulation tools for modeling human behavior in social science and role-playing applications. Studies suggest that LLMs can account for cognitive biases, emotional fluctuations, and other non-rational influences, enabling more realistic simulations of socio-economic dynamics. In this work, we introduce TwinMarket, a novel multi-agent framework that leverages LLMs to simulate socio-economic systems. Specifically, we examine how individual behaviors, through interactions and feedback mechanisms, give rise to collective dynamics and emergent phenomena. Through experiments in a simulated stock market environment, we demonstrate how individual actions can trigger group behaviors, leading to emergent outcomes such as financial bubbles and recessions. Our approach provides valuable insights into the complex interplay between individual decision-making and collective socio-economic patterns.
• Abstract（参考訳）: 社会の出現に関する研究は長い間、社会科学の中心的な研究であった。 ルールベースのエージェントベースモデル(ABM)のような伝統的なモデリング手法は、人間の行動の多様性と複雑さ、特に行動経済学において強調される不合理な要因を捉えるのに苦労する。 近年,大規模言語モデル (LLM) エージェントは,社会科学やロールプレイングアプリケーションにおいて,人間の振る舞いをモデル化するためのシミュレーションツールとして注目を集めている。 LLMは認知バイアス、感情的ゆらぎ、その他の非合理的な影響を考慮し、社会経済力学のより現実的なシミュレーションを可能にすることを研究は示唆している。 本研究では, LLM を利用して社会経済システムをシミュレートする新しいマルチエージェントフレームワークであるTwinMarketを紹介する。 具体的には、相互作用やフィードバック機構を通じて、個々の行動がどのように集団力学や創発現象を引き起こすかを検討する。 模擬株式市場環境での実験を通じて、個別の行動が集団行動を引き起こすことを実証し、金融バブルや景気後退といった突発的な結果をもたらす。 我々のアプローチは、個人の意思決定と集団社会経済パターンの間の複雑な相互作用に関する貴重な洞察を提供する。

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