Resumen

Este documento construye un modelo de evolución del comportamiento de los inversionistas basado en el aprendizaje por refuerzo en redes multiplex. Debido a la heterogeneidad de las características de aprendizaje de los inversionistas racionales limitados en las decisiones de inversión, consideramos, respectivamente, el mecanismo de evolución de los inversionistas individuales e institucionales en la teoría de redes complejas y la teoría del aprendizaje por refuerzo. Realizamos un análisis matemático y simulaciones para explicar más a fondo las características de evolución del comportamiento de los inversionistas. Las conclusiones son las siguientes: Primero, la intensidad de la competencia de rendimientos entre los inversionistas institucionales y el efecto de olvido tienen un impacto en el equilibrio de su evolución tanto para todos los inversionistas institucionales como para los individuales. Segundo, la topología de la red afecta significativamente la evolución del comportamiento de los inversionistas individuales en comparación con los inversionistas institucionales.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Modelo de evolución; Comportamiento de los inversores; Aprendizaje por refuerzo; Redes multiplex; Inversores institucionales; Inversores individuales
• Keywords:Evolution model; Investors behavior; Reinforcement learning; Multiplex networks; Institutional investors; Individual investors