論文の概要: Decomposing Financial Market Dynamics via Mechanism Analysis in an Evolutionary Multi-Agent Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23158v1
- Date: Mon, 22 Jun 2026 11:02:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-24 23:41:29.089456
- Title: Decomposing Financial Market Dynamics via Mechanism Analysis in an Evolutionary Multi-Agent Simulation
- Title（参考訳）: 進化的マルチエージェントシミュレーションにおけるメカニズム解析による金融市場ダイナミクスの分解
- Authors: Zhibao Chen,
- Abstract要約: 120個の行動エージェントを用いた共進化型内因性価格シミュレータを作成した。
プラグ可能な4つのメカニズムと3x20シードの介入が一致している。
レバーはおおむね分離可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Evolutionary agent-based markets (ABMs) couple several mechanisms -- who reproduces, how price forms, how biased the agents are, how consensus propagates -- yet these are usually fixed by convention, so it is unclear which mechanism controls which emergent property. In a coevolving, endogenous-price simulator with 120 heterogeneous behavioral agents, we make four mechanisms pluggable and run matched 3x20-seed interventions. We find the levers are largely separable. (1) Selection -> diversity: a Quality-Diversity (QD/MAP-Elites) operator robustly raises strategy-mix entropy over truncation top-k (paired Delta entropy +0.27 to +1.12 bits; sign-test p<0.001; CIs exclude 0) and sustains more strategy cycling (strongest in crisis: Delta=+0.070, p=0.0004). (2) Selection does not improve realism: even a per-agent realism reward that provably steers selection does not raise 5-fact realism (Delta_5=-0.11,-0.08,+0.03; not significant). (3) Microstructure -> realism: enabling reflexive price feedback does raise realism (Delta_5=+0.13,+0.20,+0.20; crisis/bull p<0.05, all CIs positive). (4) Behavior -> fragility: amplifying behavioral bias raises a genomic fragility proxy (Delta=+10.5,+11.1,+14.4; bull p<0.001, all CIs positive) while leaving realism flat. The remaining mechanism -- consensus network topology -- shows no robust effect (honest null). The contribution is a decomposition: in these single-mechanism sweeps the mechanisms behave as approximately distinct control knobs over diversity, realism, and fragility.
- Abstract（参考訳）: 進化的エージェントベースの市場(ABM)は、複製するメカニズム、価格形成の方法、エージェントのバイアスの程度、コンセンサス伝播の程度など、いくつかある。
120種の異種行動薬を併用した共進化型内因性価格シミュレータにおいて,3x20シードの介入に適合する4つの機構をプラガブルにし,実行させる。
レバーはおおむね分離可能である。
1) 選択 -> 多様性: QD/MAP-Elites 演算子は、トランニケーショントップk(paired Delta entropy +0.27 to +1.12 bits; sign-test p<0.001; CIs exclude 0)に対して戦略混成エントロピーを強く上げ、より戦略サイクリングを継続する(危機時: Delta=+0.070, p=0.0004)。
2) 選択はリアリズムを改善しない: 確実にステアリストの選択は5-ファクトリアリズムを生じさせない(Delta_5=-0.11,-0.08,+0.03; 有意ではない)。
(3) 構造 -> リアリズム: 反射的な価格フィードバックを可能にするとリアリズムを引き起こす(Delta_5=+0.13,+0.20,+0.20, crisis/bull p<0.05, all CIs positive)。
(4) 行動 -> 脆弱性: 行動バイアスを増幅するとゲノム脆弱性プロキシ(Delta=+10.5,+11.1,+14.4; bull p<0.001, all CIs positive)が上昇し、リアリズムが平坦になる。
残りのメカニズム -- コンセンサスネットワークトポロジ -- は、ロバストな効果(正直なヌル)を示しません。
これらの単一機構では、メカニズムは多様性、リアリズム、脆弱性に対してほぼ異なる制御ノブとして振る舞う。
関連論文リスト
- Grounded Scaling: Why Agentic AI Needs Deterministic Environments [12.666642977162468]
長鎖エージェントの実行は、人間の寛容のために設計された環境で指数関数的に失敗する。
我々は、このフレームワークを5つの測定可能な特性に対してサプライ確実性指標(SCI)として運用する。
我々は、sim-to-real sufficiency、アライメント sufficiency、AI-as-normal-technologyという3つの競合するポジションを担っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-21T13:34:18Z) - Not All Flips Are Conformity: Decomposing Stance Convergence in Multi-Agent LLM Debate [5.650336594658653]
従来の解答フリップは, 自発的不安定性, 姿勢による適合性, 推論による説得の3つのメカニズムを混同している。
我々の3ソース分解フレームワークは、制御された対策条件によってそれぞれを分離する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-30T17:41:11Z) - Attributing Emergence in Million-Agent Systems [68.53670424791751]
大規模言語モデル(LLM)は、個々のエージェントにおける人間のような推論と意思決定をシミュレートすることができる。
このような研究は、個々のエージェントにマクロな出現をもたらす必要がある。
Aumann--Shapley path-integral attribution to LLM-powered MAS at million-agent scale。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-12T01:49:41Z) - Taming Actor-Observer Asymmetry in Agents via Dialectical Alignment [59.536125286960186]
セルフリフレクションと相互監査を可能にするために、専門的な役割を割り当てるマルチエージェントフレームワークがますます採用されている。
アクター・オブザーバ非対称性(Actor-Observer Asymmetric)と呼ばれる認知バイアスを同時に誘発する。
ReTASは、対立する視点を客観的なコンセンサスに合成するためにエージェントを誘導する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-21T15:05:58Z) - Harness as an Asset: Enforcing Determinism via the Convergent AI Agent Framework (CAAF) [0.0]
大規模言語モデルは、安全クリティカルエンジニアリングにおける制御可能性のギャップを生み出します。
本稿では,エージェントをオープンループ生成からクローズループフェールセーフ決定性に移行するConvergent AI Agent Framework(CAAF)を紹介する。
CAAFの3つの柱は相補的な故障面に対処し、コモディティコストで制御可能性ギャップを閉じることはない。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-18T15:15:09Z) - Procela: Epistemic Governance in Mechanistic Simulations Under Structural Uncertainty [0.0]
Procelaはシミュレーションが自身の仮定をテストする最初のフレームワークである。
競合する3家族の病院ネットワークでProcela for AMRをインスタンス化する。
その結果、基準値よりも20.4%のエラー削減と69%の累積的後悔改善が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-01T09:22:32Z) - Epistemic Traps: Rational Misalignment Driven by Model Misspecification [36.837352790122544]
安全性は,報酬等級の連続関数ではなく,エージェントの先行処理によって決定される離散位相であることを示す。
これにより、ロバストなアライメントに必要な条件として、主観的モデルエンジニアリングが確立される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-27T09:21:36Z) - On the Resilience of LLM-Based Multi-Agent Collaboration with Faulty Agents [58.79302663733703]
大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムは、専門家エージェントの協力により、様々なタスクにまたがる優れた能力を示している。
不器用なエージェントや悪意のあるエージェントが与える影響 - システム全体のパフォーマンスにおいて、頻繁にタスクでエラーを犯すものは、いまだに過小評価されていない。
本稿では,下流タスクにおける障害要因下での各種システム構造のレジリエンスについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T03:25:20Z) - Clustering Effect of (Linearized) Adversarial Robust Models [60.25668525218051]
本稿では, 敵の強靭性に対する新たな理解を提案し, ドメイン適応や頑健性向上といったタスクに適用する。
提案したクラスタリング戦略の合理性と優越性を実験的に評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-25T05:51:03Z) - ERMAS: Becoming Robust to Reward Function Sim-to-Real Gaps in
Multi-Agent Simulations [110.72725220033983]
Epsilon-Robust Multi-Agent Simulation (ERMAS)は、このようなマルチエージェントのsim-to-realギャップに対して堅牢なAIポリシーを学ぶためのフレームワークである。
ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税政策を学び、複雑な時間シミュレーションで最大15%社会福祉を改善する。
特に、ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税制政策を学び、複雑な時間シミュレーションにおいて、社会福祉を最大15%改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:32:20Z) - VCG Mechanism Design with Unknown Agent Values under Stochastic Bandit
Feedback [104.06766271716774]
本研究では,エージェントが自己の価値を知らない場合に,マルチラウンドの福祉最大化機構設計問題について検討する。
まず、福祉に対する後悔の3つの概念、各エージェントの個々のユーティリティ、メカニズムの3つの概念を定義します。
当社のフレームワークは価格体系を柔軟に制御し、エージェントと販売者の後悔のトレードオフを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-19T18:00:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。