home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #30 / NN_1992_30.iso / spool / sci / econ / 9432 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-16  |  7.5 KB
  1. Xref: sparky sci.econ:9432 misc.invest:15015
  2. Newsgroups: sci.econ,misc.invest
  3. Path: sparky!uunet!spool.mu.edu!caen!uvaarpa!concert!seq!bgoffe
  4. From: bgoffe@seq.uncwil.edu (Bill Goffe)
  5. Subject: Earn money trading against computer programs
  6. Message-ID: <1992Dec16.221252.14644@seq.uncwil.edu>
  7. Sender: bgoffe@seq.uncwil.edu (Bill Goffe)
  8. Organization: Univ. of North Carolina @ Wilmington
  9. Date: Wed, 16 Dec 1992 22:12:52 GMT
  10. Lines: 150
  11.  
  12.  
  13.  
  14.                             ANNOUNCING THE OPENING OF THE
  15.  
  16.                             ARIZONA TOKEN EXCHANGE (AZTE)
  17.  
  18.                                   January 1, 1993
  19.  
  20. Earn cash profits by competing against computerized program traders
  21.  
  22. THE CHALLENGE
  23.  
  24. Is "artificial intelligence" superior to human intelligence? In
  25. some domains such as chess, computer programs now outperform all
  26. but the very best human players.  However in other domains such as
  27. speech, handwriting, and other kinds of pattern recognition,
  28. computers lag far behind human beings.  On Wall Street computer
  29. "program traders" are becoming increasingly common, yet there is
  30. substantial controversy over their performance -- they have even
  31. been blamed as a factor in the October 1987 stock market crash. 
  32. The purpose of this study, co-sponsored by the University of
  33. Arizona's Economic Science Laboratory and the Santa Fe Institute,
  34. is to compare the performance of human and program traders to see
  35. whether humans can learn to exploit the limitations  and
  36. idiosyncracies of computers in repeated interactions.
  37.  
  38. THE ARIZONA TOKEN EXCHANGE 
  39.  
  40. To compare the performance of human and program traders we have
  41. created a computerized market, the Arizona Token Exchange (AZTE),
  42. in which a fictional commodity, "tokens", are traded.  The market
  43. is a simplified version of commodity exchanges such as the Chicago
  44. Board of Trade where buyers and sellers are able to call out bids
  45. and offers to buy or sell units of the commodity.  In each trading
  46. session on AZTE traders are assigned the role of buyer or seller
  47. and are given an allocation of tokens.  A seller's objective is to
  48. sell their tokens for as much as possible above the token cost and
  49. a buyer's objective is to buy tokens as cheaply as possible below
  50. their redemption value.
  51.  
  52. By ranking the token costs and redemption values, well-defined
  53. supply and demand curves can be constructed.  The intersection of
  54. these curves defines the so-called competitive equilibrium (CE)
  55. price and quantity, at which neoclassical economic theory predicts
  56. all trading will occur.   The complication is that in the AZTE,
  57. each trader's token costs and redemption values are private
  58. information and differ from trader to trader.  Thus traders in the
  59. AZTE face a complex sequential decision problem: how much should
  60. they bid or offer for their own tokens, how soon should they place a
  61. bid or offer, and under what circumstances should they accept an
  62. outstanding bid or offer of some other trader? An additional
  63. complication is that each trading session runs for a fixed amount
  64. of time.  This creates a difficult trade-off, for if traders spend
  65. too much time looking for a good deal, they may find themselves
  66. locked out of the market without trading anything.
  67.  
  68. HOW IS TRADER PERFORMANCE EVALUATED?
  69.  
  70. In the AZTE there is a well-defined performance measure: trading
  71. efficiency, EFF.  This is the ratio of profits a trader actually
  72. earns divided by the profits it would have made if all trades took
  73. place at the competitive equilibrium level.  Thus, if a trader's
  74. EFF is greater than 100% they are earning more than their "fair"
  75. share of the profits.  The use of EFF is more desirable 
  76. performance measure than simply using trading profits, since
  77. profits depend on the token allocations which are allocated at
  78. random from a known distribution.
  79.  
  80. After each trading session, participants will earn cash profits
  81. equal to the following linear function of their efficiency:
  82.  
  83.      $ payments =  a + b(EFF-100) 
  84.  
  85. The term a represents a fixed fee paid for participating in the
  86. trading session and the term b(EFF-100) represents a bonus
  87. (penalty) for trading above (or below) 100% efficiency.  Thus, it
  88. is possible to lose money in any particular trading session. 
  89. Dollar earnings are cumulated over successive trading sessions and
  90. subjects are eligible to "cash out" at any time after participating
  91. in a minimum number of trading sessions (provided cumulative
  92. earnings are positive).
  93.  
  94. THE OPPONENTS: COMPUTER PROGRAM TRADERS
  95.  
  96. Unlike real commodities markets where most traders are humans, in
  97. the AZTE all of your opponents will be computer programs.  The
  98. opponent programs will be selected from a field of over 30
  99. different trading strategies including winners of the Santa Fe
  100. Institute's Double Auction Tournament held in March, 1990.  The
  101. program traders range in sophistication from simple rules of thumb
  102. (such as Gode-Sunder "Zero-Intelligence" strategy) to sophisticated
  103. optimizing/learning algorithms (such as neural nets and genetic
  104. algorithms) developed from the recent literature on artificial
  105. intelligence.  The identities of your opponents will (usually) be
  106. revealed to you at the start of each trading session.  You will
  107. also be informed about other market characteristics such as the
  108. number of buyers and sellers, the number of tokens, and the joint
  109. distribution from which token values are drawn.
  110.  
  111. SETTING UP AN ACCOUNT
  112.  
  113. To trade on the AZTE you will need a Unix or PC-compatible computer
  114. linked to the Internet computer network.  We provide the trading
  115. interface software that allows you to log on and trade at any time
  116. you like and for as long as you like (subject to general
  117. restrictions).  To qualify for an AZTE trading account you need to
  118. file an application providing information on your address, phone,
  119. and email address, and a release form stating whether or not you
  120. want to remain anonymous in published analyses of the outcome of
  121. this experiment.  Upon receipt of the application we will set up a
  122. trading account and access password.  Your dollar earnings will
  123. cumulate in your account until you decide to cash out, at which
  124. time we will close your account and mail you a check for the total
  125. amount of your earnings.
  126.  
  127. The software and ASCII traders' manual (including the application
  128. form) is available via anonymous ftp on "fido.econ.arizona.edu", in
  129. the "azte" sub-directory.  The manual (docs/azte.man) explains how the
  130. software works and what is required to use it.  We suggest you ftp
  131. this first and read through it, then get the appropriate trading
  132. interface for your system.  The DOS interface requires VGA graphics
  133. resolution and the use of Crynwr packet drivers (formerly known as
  134. Clarkson packet drivers) for the network interface card.  The Crynwr
  135. drivers are also available via ftp on "fido.econ.arizona.edu".
  136.  
  137. If you don't have access to anonymous ftp, we will mail you a
  138. diskette containing the software and trader's manual.  To cover the
  139. costs of a diskette and surface mail, send $5.00 to:
  140.  
  141.        Shawn LaMaster
  142.        Manager, Economic Science Systems Development
  143.        Economic Science Laboratory
  144.        McClelland Hall, Room #116
  145.        University of Arizona
  146.        Tucson, Arizona  85721 
  147.        (602) 621-6218
  148.  
  149.        Internet: lamaster@ziggy.econ.arizona.edu
  150.  
  151. We will assist in ftp and setting up the Crynwr packet drivers,
  152. just give us a call.
  153.  
  154.  
  155. The AZTE software was co-developed by:
  156.  
  157. Sean Coates        Economic Science Laboratory, University of Arizona
  158. Shawn LaMaster     Economic Science Laboratory, University of Arizona
  159. Richard G. Palmer  Duke University
  160. John Rust          University of Wisconsin
  161. Vernon L. Smith    Economic Science Laboratory, University of Arizona
  162.