Mostly Economicsが「Human vs. Machine: Disposition Effect among Algorithmic and Human Day Traders」というノルウェー中銀論文を紹介している。著者は同銀のKarolis Liaudinskas。以下はその要旨。
This paper studies whether and why algorithmic traders exhibit one of the most broadly-documented behavioral puzzles – the disposition effect. We use trade data from the NASDAQ Copenhagen Stock Exchange merged with the weather data. We find that on average, the disposition effect for human traders is substantial and increases significantly on colder days, while for similarly-trading algorithms, it is insignificant and insensitive to the weather. This provides causal evidence of the link between human psychology and the disposition effect and suggests that algorithms can reduce psychology-related human errors. Considering the ongoing AI adoption, this may have broad implications.
（拙訳）
本稿は、アルゴリズム取引者が、最も幅広く記録されている行動パズルの一つであるディスポジション効果*1を示すかどうか、およびその理由を研究した。我々は、NASDAQコペンハーゲン証券取引所*2の取引データを気象データと統合して用いた。人間のトレーダーのディスポジション効果は、平均すると顕著であり、寒い日に有意に増加するが、同様のアルゴリズム取引では非有意であり気象に反応しないことを我々は見い出した。このことは、人間心理とディスポジション効果との間の因果関係の証拠を提供し、アルゴリズムが心理に関係するヒューマンエラーを減らせることを示している。AI導入が進んでいることを考えると、このことが持つ意味は多岐にわたる。
「このことが持つ意味」として論文では、アルゴリズム取引が浸透するにつれて合理的経済モデルの当てはまりが良くなることや、合理的な意思決定が必要とされる業界で人からアルゴリズムへの置き換えが進み、失業や生産性や経済成長に影響すること、および、合理的な自動意思決定に囲まれた人々がより合理的に行動するようになるか、もしくは機械に頼るあまり合理性が衰退する可能性を挙げている。
