Presentamos una metodología de calibración en dos etapas para modelos financieros basados en agentes que combina modelado sustituto y búsqueda en rejilla para alcanzar parámetros que reproduzcan dinámicas realistas del mercado.
En la primera etapa se entrena un modelo sustituto basado en XGBoost para aproximar la relación entre los parámetros del agente y una métrica objetivo que minimiza la distancia frente a hechos estilizados del mercado, como colas gruesas en los retornos, clustering de volatilidad, autocorrelación de señales de precio y la dinámica del mid-price o precio medio. Este modelo sustituto permite evaluar rápidamente miles de configuraciones de parámetros sin ejecutar simulaciones completas, acelerando la exploración global del espacio de parámetros.
En la segunda etapa se realiza una búsqueda en rejilla focalizada alrededor de los candidatos prometedores sugeridos por el sustituto. La búsqueda en rejilla o grid search refina la estimación final de parámetros mediante simulaciones completas y métricas empíricas más robustas, asegurando que la solución no solo optimice la aproximación del sustituto sino que también pase pruebas estadísticas y de estabilidad.
La función objetivo usada para calibrar combina distancias entre momentos estadísticos, pruebas de distribución y medidas específicas de microestructura como la distribución de spreads y la respuesta del mid-price ante órdenes. La calibración puede incluir validación cruzada temporal, análisis de sensibilidad y cuantificación de incertidumbre para garantizar parámetros robustos frente a distintos regímenes de mercado.
La validación del modelo se realiza de forma visual y empírica. En el plano visual se comparan series temporales, histogramas de retornos, diagramas de autocorrelación y trayectorias del precio medio entre simulación y datos reales. En el plano empírico se aplican pruebas estadísticas como Kolmogorov-Smirnov, comparación de momentos, y métricas de ajuste para verificar que las simulaciones reproducen la dinámica observada fuera de muestra. Además se evalúa la capacidad del modelo para replicar eventos extremos y la estabilidad de la simulación bajo variaciones de parámetros.
Gracias al uso del sustituto basado en XGBoost la calibración ahorra tiempo computacional significativo y permite iteraciones rápidas de diseño, mientras que la fase de búsqueda en rejilla asegura una solución fina y comprobable mediante simulaciones completas. El resultado es un modelo capaz de reproducir dinámicas realistas del precio medio y otras estadísticas clave de mercado, apto para análisis de riesgo, pruebas de estrategias y desarrollo de agentes IA que interactúan en microestructura de mercado.
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