Apprendimento e ricerca della strategia ottima in condizioni di incertezza attraverso una simulazione ad agenti: le corse dei cavalli.

È possibile definire l'incertezza come uno stato di conoscenza limitata, o nulla, nel quale è impossibile descrivere esattamente lo stato esistente e i possibili sviluppi futuri. Per poter decidere in modo razionale una persona deve essere a conoscenza di tutte le opzioni possibili e di tutte le conseguenze che possono scaturire da ciascuna di esse. È, quindi, chiaro come l'incertezza rivesta un ruolo particolare nell'apprendimento degli individui, ed è proprio questo suo ruolo che ha suscitato il mio interesse. L'obiettivo della tesi è, infatti, quello di studiare quest'eventuale apprendimento attraverso una metodologia recente che cerca di riprodurre la realtà attraverso la costruzione di sistemi artificiali, ossia attraverso simulazioni al computer. Il lavoro può essere considerato l'unione di due parti ben distinte. La prima è dedicata alla descrizione delle nozioni teoriche necessarie per lo sviluppo del modello Agent Based Learning and Horse Races. Sono, infatti, analizzati i principi base della finanza comportamentale, le caratteristiche fondamentali dei modelli di simulazione ad agenti e le principali metodologie utili per dotare gli agenti artificiali di una forma di apprendimento: reti neurali, algoritmi genetici e sistemi a classificatore. Sono, inoltre, presentati i due strumenti utilizzati per la creazione di Learning and Horse Races e per l'analisi dei risultati da esso ottenuti: NetLogo e BehaviorSearch. È, infine, presente una panoramica delle caratteristiche principali del mondo delle corse dei cavalli, sulla base delle mie visite all'ippodromo di Vinovo. La seconda parte della tesi è, invece, dedicata alla descrizione del modello e alla presentazione dei risultati e delle conclusioni da esso ottenuti, sotto forma di fenomeni emergenti a livello macro e a livello micro. L'idea del lavoro è quella di simulare al computer, seppur in modo semplicistico, il mondo delle corse dei cavalli per studiare l'eventuale apprendimento degli scommettitori in condizioni di incertezza in quanto operanti in un mondo a loro sconosciuto. È, infine, presentata la ricerca effettuata con il software BehaviorSearch avente il duplice obiettivo di verificare la bontà dei risultati ottenuti mediante le simulazioni del modello e di determinare la strategia che porta gli agenti a ottenere il migliore apprendimento possibile.