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Heuristics in experiments with infinitely large strategy spaces

机译:具有无限大策略空间的实验中的启发式

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摘要

We introduce a new methodology that enables detection of the onset of convergence towards Nash equilibria in simple repeated games with infinitely large strategy spaces, thereby revealing the heuristics used in decision-making. The method works by constraining on a special finite subset of strategies, called decoupled strategies. We show how the technique can be applied to understand price formation in financial market experiments by introducing a predictive measure Delta D: the different between positive decoupled strategies (recommending to buy) and negative decoupled strategies (recommending to sell). Using Delta D we illustrate how the method can predict (at certain special times) participants' actions with a high success rate in a series of experiments.
机译:我们介绍了一种新的方法,使得能够在简单的重复游戏中检测到具有无限大策略空间的简单重复游戏中的纳什均衡的发作,从而揭示了在决策中使用的启发式。 该方法通过限制特殊的有限策略子集,称为脱钩策略。 我们展示了如何通过引入预测措施Delta D:积极解耦策略(建议购买)和负解耦策略(建议销售)之间的不同:如何应用该技术来了解金融市场实验中的价格形成。 使用Delta D,我们说明了该方法如何预测(在某些特殊时间)参与者在一系列实验中具有高成功率的参与者的动作。

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