動態環境中的學習能力

承^6.1.1中的討論^,我們發現在高智商的交易者群中^,智商對學習的影響並不顯著^,

甚至有反向的影響。 看似對這群高智商交易者而言^,彼此間智商的高低並未發生應 有的影響。

基於 Gottfredson (1997) 的論點^, 高智商的優勢在複雜的問題或環境中會比 較明顯^,3 我們因而懷疑是因為目前的雙方喊價市場問題^, 其實對於這些天資聰穎 來講是過於容易的。

這樣的懷疑並非缺乏根據^, 因為在我們的實驗中^, 每次模擬中從頭到尾^, 每一 個交易試合中交易者所面對的市場供需及對手策略都是固定的。 因此對於一些智 商較高的創新型學習交易者而言^, 要在數千次試回中對這樣一個固定環境找出近 於最適解的喊價方法^, 也許不是那麼困難。 若情況真是如此的話^, 這個問題對智商 高達七八十以上的 ^GP 交易者而言也許都是同樣簡單的^, 因此才會看不出其中的 差別。 若果真如此^, 要驗證高智商的優勢就必須要有一個較複雜困難的問題才行。

再者^, 在第 ^5.4 節中我們也看到在隨機的動態市場中^{, GP}學習的成果與智商 是有明顯關聯的。 因此^, 我們擴大了動態市場的實驗範圍^, 將更多不同智商的 ^GP 交易者納入實驗中^,進行了^DMp30L、^DMp40L、^DMp60L、^DMp70L、^DMp80L、 DMp90L、 及 ^DMp100L等實驗。⁴

首先^, 由於曾在第 ^5.4 節探討過 ^GP 的學習效果^, 我們便先看看不同智商的 GP 交易者在面對其他軟體代理人的交易表現如何。 圖 ^6.7 為各智商程度下 ^GP 交易者獲利與固定型及調適型交易策略的相對表現圖。⁵

3指新的、 模糊的、 變動的、 無法預測的、 或多面向的問題,見第2.3.2節。

4參數設計請見第^3.3節。

5注意其中^DMp5、^DMp20、 及^DMp50這三個實驗的模擬時間較短^,請見第^3.3節的實驗設 計參數表^, 但並不會對以下的分析造成影響^,因為我們並未拿演化最後的結果^, 而是取第三十四代 的結果來比較。

6.2 動態環境中的學習能力 ¹⁴¹

p5 p20 p30

p40 p50 p60

p70 p80 p90

p100

50

6.2 動態環境中的學習能力 ¹⁴³

表6.5:各智商水準下交易者之獲利檢定–第三十四代結果,利潤以個體效率為衡量。本表使用WilcoxonRankSumTest檢定各種 智商差異下獲利的表現是否有顯著差異。*號表示在10%的顯著水準下拒絕虛無假設,**則代表在5%的顯著水準下拒絕虛無假設。 p5p20p30p40p50p60p70p80p90p100 p5X p200.085*X p300.011**0.410X p400.000**0.028**0.131X p500.001**0.093*0.3790.620X p600.000**0.013**0.096*0.7990.460X p700.000**0.060*0.2650.7040.8820.503X p800.000**0.004**0.029**0.4750.2230.6450.250X p900.000**0.007**0.050**0.6630.3570.8510.3760.745X p1000.000**0.000**0.000**0.022**0.005**0.038**0.004**0.1010.053*X

Normal Market Dynamic Market

6.3 總結 ¹⁴⁵ 雖然這裡的結果是在第三十四代時的結果^, 也就是在第三十四代的市場情況 下所造就的現象^,並沒有全面性地將智商差異的效果反映出來^,而僅是在智商最高 的交易者身上顯現出效果。 但這個效果卻足以提醒我們^, 也許在不同環境的挑戰 下^,智商差異對學習的影響效果還會有更多不同的面貌。

6.3 總結

在本章中^, 我們利用 ^GP 的群體大小作為對智商的代理變數^, 探討了智商對學習 的諸多可能影響。 作為一個首先將智商帶入代理人基經濟建模的研究^,我們希望所 得到的結果能與心理學對智商的研究結果相符合。 而我們由各項實驗得到的結論 如下。

• 智商對學習成果的影響

智商的高低^,會對學習型交易者的獲利造成影響。 一般來講^,智商愈高^, 獲利 表現就愈良好。 但是在智商較高的群體中^, 智商差異所能成就的影響卻十分 有限^, 甚至有相反的情況發生 ⁽指智商較高但結果平均獲利較低^, 雖然這些 相反的結果在統計上並不顯著。⁾。

• 智商對學習速度的影響

智商的高低^,與學習速度有正向的關係。 智商愈高^,學習的速度就愈快。 但此 關係在期初時較為明顯^, 期初以後^,智商高低所造成的學習模式十分接近。

• 智商的先天優勢

高智商對交易者所帶來的優勢^, 非以時間努力學習所能彌補。 如果我們讓低 智商者擁有成稱的較長時間來學習^, 可以追上智商相差不遠者。 但若智商相 差過大^, 即使給予成稱的長時間學習^, 也彌補不了智商差異所造成的距離。

換言之^, 智商差異愈大^, 便愈難以後天的努力消弭差異^, 暗示著智商差異可 能會產生先天屏障的效果。

• 高智商之優勢

高智商的優勢在簡單的市場交易問題中較不明顯^,但我們以隨機動態的市場 交易問題實驗的結果^, 發現在問題較為棘手時^, 造成了所有學習型交易者的 普遍退步^,但在這種環境中的某個情況下^,高智商者的優勢反而會發揮作用^, 而在交易者的獲利表現上顯現出來。 然而這個結果^, 是在獲利表現波動性極 大情況下得到的片面的證據^,並不代表我們必然已經找到一個能夠突顯出智 商差異的環境^, 但可以作為後續研究往其他方向探索的起點。