Estudo comportamental do modelo autômato celular com possível conexão com mercado de câmbio

Abstract

Resumo: O trabalho desenvolvido tem como objetivo a construção de um autômato celular bidimensional não-homogêneo, em Python, com o propósito de simular a interação entre células em três estados distintos: compradas, vendidas e neutras. O modelo se fundamenta em conceitos como inércia e dinâmica das interações locais, inspirado por trabalhos como o de Kramer, que exploram o comportamento de sistemas dinâmicos complexos. Os objetivos específicos foram alcançar uma análise detalhada das propriedades dinâmicas do autômato, observando como as interações entre células influenciam a configuração global da grade. Além disso, foram criadas e implementadas regras de transição para os estados das células, considerando a variação das probabilidades de transição de acordo com o contexto local. O estudo também buscou explorar as possíveis relações do modelo com a dinâmica cambial, examinando padrões emergentes e tendências ao longo das simulações. Ao longo do desenvolvimento, foi possível observar que o autômato celular apresenta padrões dinâmicos interessantes, que refletem as mudanças nas probabilidades de compra e venda no contexto de um mercado cambial simulado. Contudo, os resultados obtidos também indicam que o modelo poderia ser aperfeiçoado, principalmente com a inclusão de mais variáveis econômicas ou sociais, ou pela implementação de uma dinâmica mais complexa nas transições entre estados. Em conclusão, o trabalho alcançou os objetivos propostos, desenvolvendo um modelo funcional que permite a análise de comportamentos dinâmicos em sistemas econômicos, como o mercado de câmbio. No entanto, estudos futuros podem explorar mais variáveis e refinar as regras de transição, a fim de aprofundar a compreensão das interações no sistema e suas possíveis aplicações práticas

Abstract: The work developed aimed to construct a two-dimensional non-homogeneous cellular automaton in Python to simulate the interaction between cells in three distinct states: bought, sold, and neutral. The model is based on concepts like inertia and local interaction dynamics, inspired by works such as Kramer’s, which explore the behavior of complex dynamic systems. The specific objectives were to conduct a detailed analysis of the dynamic properties of the automaton, examining how interactions between cells influence the global configuration of the grid. Additionally, rules for state transitions were created and implemented, considering the variation in transition probabilities based on local context. The study also aimed to explore potential relationships between the model and the foreign exchange dynamics, examining emerging patterns and trends over simulations. Throughout the development, it was observed that the cellular automaton exhibits interesting dynamic patterns that reflect changes in the probabilities of buying and selling in the context of a simulated currency market. However, the results also indicate that the model could be improved, particularly with the inclusion of more economic or social variables, or by implementing a more complex dynamic in the state transitions. In conclusion, the study achieved its proposed objectives by developing a functional model that enables the analysis of dynamic behaviors in economic systems, such as the foreign exchange market. However, future studies can explore additional variables and refine the transition rules to deepen the understanding of system interactions and their potential practical applications