DE 
EnglishStandard
Українська
Polski📈 Kognitive Verzerrungen an Finanzmärkten
Herdenverhalten, Ankereffekt und Verlustaversion verzerren Preise weg vom fundamentalen Wert. Heterogenes Agentenmodell: Fundamentalisten vs. Chartisten. Beobachten Sie Blasen, Crashes und fat-tailed Renditeverteilungen.
Über diese Simulation
Ein heterogenes Agentenmodell eines Finanzmarkts: Fundamentalisten handeln in Richtung des fundamentalen Werts, während Chartisten (Trendfolger) jüngste Preisdynamik extrapolieren — kognitive Verzerrungen bestimmen, wer gewinnt.
🔬 Wie es funktioniert
Dieses Modell simuliert zwei Händlertypen: Fundamentalisten, die zum fundamentalen Wert V zurückstreben (Mean-Reversion), und Chartisten (Trendfolger), die die jüngste Preisdynamik extrapolieren.
🎮 Anwendung
Kognitive Verzerrungen verändern das Händlerverhalten: Herdenverhalten verstärkt Trendfolge, Verlustaversion erzeugt asymmetrische Reaktionen auf Gewinne und Verluste, und Ankereffekt lässt Händler an einem sich langsam anpassenden erinnerten Preisniveau festhalten.
💡 Wussten Sie schon?
Dominieren Chartisten, entfernen sich Preise von den Fundamentaldaten (Blasen). Dominieren Fundamentalisten, kehren Preise zurück. Das Zusammenspiel erzeugt realistische Muster: Volatilitätsclustering, Fat Tails und gelegentliche Crashes.
Häufig gestellte Fragen
Warum driftet der Preis manchmal weit von der Fundamentallinie weg und bleibt dort?
Erhöhen Sie den Chartisten-Anteil oder die Herdenstärke, kann trendfolgende Nachfrage den Rückstellungsterm der Fundamentalisten dominieren, sodass der Preis sich selbst verstärkend abdriftet — genau der Blasenmechanismus, den das Modell demonstrieren soll. Er kehrt sich erst um, wenn Fundamentalistennachfrage oder ein Zufallsschock das Blatt wenden.
Was löst die Beschriftung BUBBLE oder CRASH auf der Zeichenfläche aus?
Die Simulation prüft jeden Schritt die prozentuale Fehlbewertung (Preis/Fundamentalwert − 1) und zeigt die Beschriftung, sobald dieser Wert +15 % (Blase) übersteigt oder unter −15 % (Crash) fällt — der Fehlbewertungsbalken unten zeigt diesen Prozentsatz fortlaufend an.
Warum macht eine Erhöhung der Verlustaversion λ Crashes dramatischer als Rallyes?
Der Code multipliziert die Chartisten-Nachfrage speziell bei negativer Dynamik mit λ, sodass ein λ von 3 Chartisten dreimal stärker auf einen fallenden Preis reagieren lässt als auf einen gleichwertigen Anstieg — asymmetrisches Verhalten direkt aus Kahnemans und Tverskys Prospect-Theory-Befund, dass Verluste etwa doppelt so stark schmerzen wie gleichwertige Gewinne erfreuen.
Welche Rolle spielt die Ankerlinie, wenn sie den Preis kaum zu bewegen scheint?
Der Anker ist ein sich langsam aktualisierender Durchschnitt vergangener Preise (gesteuert vom Gedächtnis-Regler), der unabhängig von Fundamentaldaten oder Dynamik einen kleinen Zug auf den Preis ausübt — eine schwache Nebenkraft, doch nahe 0,99 verweilt er länger bei alten Preisniveaus, ähnlich wie Anleger sich an veraltete Referenzpunkte wie 52-Wochen-Hochs ankern.
Warum ändert sich die Volatilität (σ) im Statistik-Panel, obwohl der Rausch-Regler fest eingestellt ist?
Die angezeigte Volatilität wird aus den letzten 10 realisierten Log-Renditen des simulierten Preises gemessen, nicht direkt vom Rausch-Regler abgelesen — Herden- und Dynamikeffekte verstärken oder dämpfen die reine Rauscheingabe, sodass die realisierte Volatilität von selbst Cluster bildet und Spitzen erzeugt, genau wie an echten Märkten.