論文の概要: Dissecting AI Trading: Behavioral Finance and Market Bubbles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18373v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 15:00:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.955988
• Title: Dissecting AI Trading: Behavioral Finance and Market Bubbles
• Title（参考訳）: AIトレーディングを分離する - 行動ファイナンスと市場バブル
• Authors: Shumiao Ouyang, Pengfei Sui,
• Abstract要約: 実験的な資産市場でAIエージェントがどのように期待と貿易を形成するかを研究する。 我々は,自律型大規模言語モデル (LLM) エージェントに代表される模擬オープンコールオークションを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study how AI agents form expectations and trade in experimental asset markets. Using a simulated open-call auction populated by autonomous Large Language Model (LLM) agents, we document three main findings. First, AI agents exhibit classic behavioral patterns: a pronounced disposition effect and recency-weighted extrapolative beliefs. Second, these individual-level patterns aggregate into equilibrium dynamics that replicate classic experimental findings (Smith et al., 1988), including the predictive power of excess demand for future prices and the positive relationship between disagreement and trading volume. Third, by analyzing the agents' reasoning text through a twenty-mechanism scoring framework, we show that targeted prompt interventions causally amplify or suppress specific behavioral mechanisms, significantly altering the magnitude of market bubbles.
• Abstract（参考訳）: 実験的な資産市場でAIエージェントがどのように期待と貿易を形成するかを研究する。 自律型大規模言語モデル (LLM) エージェントによる模擬オープンコールオークションを用いて, 3つの主要な知見を報告する。 まず、AIエージェントは古典的な行動パターンを示す。 第二に、これらの個人レベルのパターンは、古典的な実験結果(Smith et al , 1988)を再現する平衡力学に集約され、将来の価格に対する過剰な需要の予測力と、不一致と取引量の間の正の関係を含む。 第3に、エージェントの推論テキストを20機械的スコアリングフレームワークを用いて分析することにより、ターゲットの迅速な介入が特定の行動メカニズムを因果的に増幅または抑制し、市場バブルの大きさを大きく変化させることを示す。

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