Um novo estudo filma que os robôs de negociação podem aprender a coordenar com qualquer outro em detrimento de outros participantes do mercado, toda a comunicação de Whiput ou comunicação de Collyion ou comunicação de cohout. Dois mecanismos diferentes Lead para obter lucros médios para os robôs e menos mercados justos em geral.
Publicado pelo National Bureau of Economic Research, o estudo constata que os algoritmos de negociação de IA Canna são mercados comportamentais semelhantes ao cartel. O ponto -chave: o programa Off Act, inteiramente por conta própria, com e efeitos entre eles e nenhuma programação explícita para coordenar.
A equipe de pesquisa liderada por Winston Wei Dou e Itay Goldstein (o que a Universidade de Ciências de Hong Kong) administrava JI (Docisões de Moming Mingo, da Universidade de Hong Kong, que usam os reajuradores usando a solicitação. A simulação construiu apenas o mercado financeiro padrão dos elementos: os principais ciclos de informação, o Bankker Passive World World: World World.
O RESLS mostrou que o programa de IA desenvolve tipos de comportamento colusivo, dependendo das condições do mercado.
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Táticas de cartel e “Stradity Artificial”
Em mercados calmos com pouco investidores passivos de molização e modiação, os algoritmos aprenderam a sinalizar a cição através das ações. Se um programa negociou repentino mais agressivo, os outros o avistaram obtidos por agressões atuais e rupturando por agressões atuadas e roteando agressões e agressões estressadas. Essa estratégia reflete como os cartéis podem compartilhar o preço compartilhado com comunicação direta.
Em Volulalle Markerts com preço de Langes, os sinais de preço se tornaram muito barulhentos para a coordenação. Aqui, um padrão diferente ebergou: os algoritmos aprenderam a evitar a agressão de experiência negária parter, liquidando gradualmente as estratégias estradas estradas e cautelosas gradualmente. Com o tempo, todos os robôs cacaram de maneira semelhante e obtiveram lucros mais altos. Os pesquisadores chamam isso de “Stradity Artificial” -um viés de aprendizado sistêmico, mas com um comportamento coloftimal, mas lucrativo.
Ambos os mecanismos, segundo a pesquisa, permitem que os comerciantes de IA ganhem mais do que lã. Meanhile, a eficiência do mercado sofre: os preços se tornam refras de queda de valor real e queda de erro de preços e ervas de preços incorporadas.
O problema é especialmente espinhoso para recungadores. As leis atuais de antrust, Sich Asch Assose nos EUA, proibem apenas concordantes explícitos entre nascimentos. Os sistemas Wheeni cordinam a comunicação de aprendizagem de aprendizagem ou expressam as leis-essas leis não se aplicam.
Os pesquisadores alertam que os programas da ASI-Pierad são um papel maior nos mercados, os reguladores precisarão de novos contadores. Wiut Om, os mercados correm o risco de evoluir de maneiras que Benofit de Fen e machucaram muitos.
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