Az online aukciókban ellened halmozott esélyek

Ki nyer online aukciókat: Az okos szerencsejátékos vagy a szerencsés? Új kutatások azt mutatják, hogy az a szerencsés, aki nyerő stratégiát alkalmaz.

De az északnyugati egyetem kutatói azt is megállapították, hogy az online aukció minden szereplője intuitív módon használja a megfelelő stratégiát, amely az aukciót tiszta véletlenszerű játékká változtatja.

A folyóirat által közzétett megállapítások PLoS One, betekintést nyújthat a szerencsejátékba más területeken, például a tőzsdei vagy az ingatlanpiacon.

"Számos olyan összefüggés van, amelyekben okosnak és előnyösnek tartjuk magunkat, például ingatlanvásárlást, ahogy az árak emelkedni kezdenek" - mondta Luís Amaral, a McCormick Műszaki és Alkalmazott Tudományi Iskola vegyi és biológiai mérnök professzora.

„De nem vesszük észre, hogy ugyanazokkal az emberekkel versenyezünk. Az előny eltűnt, és szerencsejátékká válik - így jobban élvezheti a folyamatot. ”

Amaral és munkatársai 600 online aukció nyilvános adatait tanulmányozták Ausztráliában és Európában, amelyeken 10 000 különböző aukció résztvevője játszott, összesen 200 000 egyedi ajánlattal.

Amaral megjegyzi, hogy a Nobel-díjas John Nash játékelmélettel kapcsolatos munkája nagyon releváns ezeknél az aukcióknál, mivel az online aukció klasszikus játék - van némi információja, és megpróbálja kitalálni, hogy mások mit csinálnak, és ez alapján megpróbálja meghatározni a legjobb stratégiáját.

Az úgynevezett legalacsonyabb egyedi licit aukción a résztvevők viszonylag értékes tárgyakra, például autóra vagy hajóra tesznek ajánlatot, annak érdekében, hogy az árverés befejezésekor a legalacsonyabb páratlan ajánlatot tegyék. A legalacsonyabb ajánlat egy cent, és a résztvevő minden ajánlatért díjat fizet, gyakran dollárt.

Az ajánlat megadása után a résztvevőnek meg kell mondani, hogy nyert-e az ajánlata. Ha nem, akkor sokan megint licitálnak - vannak, akik akár több százszor is, minden alkalommal fizetnek azért, hogy licitáljanak. Ez azt jelenti, hogy átlagosan egy árverésvezető a dupláját keresi az árverésre kerülő tétel költségeinek, míg a résztvevők több száz dollárt fizethetnek veszteségért.

A kutatók számítógépes szimulációt végeztek az optimális stratégia azonosítására a legalacsonyabb egyedi licit aukciókban. Megállapították, hogy a stratégia „robbanásszerű”: Az egymást követő ajánlati értékek kezdetben közel vannak egymáshoz, majd egy hosszú ugrás következik, ahol több ajánlati érték kerül közel egymáshoz. A mintát gyakran többször megismétlik.

Tegyük fel például, hogy egy aukció résztvevője 8 centes ajánlatot tesz. Ezután számos közeli ajánlatot tesz, 5, 6 és 7 centet, valamint 9, 10 és 11 centet. Ezután nagy ugrást hajt végre egy másik területre, 47 centes ajánlatot tesz, és több ajánlatot is tesz a szám köré. Valahányszor licitál, díjat fizet.

Ez a vegyes stratégia ötvözi a kiaknázást (apró lépések megtétele egy területen) és a feltárást (nagy lépést tesz egy új terület felé). Ez egy okos stratégia, amely nagyobb esélyt kínál a győzelemre, de a kutatók felfedezték, hogy az összes többi résztvevő is kitalálta ezt, eltüntetve az egyének előnyét.

"Nem tudtunk egyetlen olyan személyt sem azonosítani, aki ne használta volna ezt a stratégiát" - mondta Amaral.

Az optimális stratégia hasonló ahhoz, amit a szűkös táplálékhoz táplálkozó állat alkalmaz - jegyzi meg. Az albatrossznak például hatalmas óceánt kell felfedeznie, ezért egy ideig kis területen összpontosítja halászatát, majd nagy távolságot tesz meg egy másik terület kipróbálására. Aztán megismétli ezt a mintát.

A legalacsonyabb egyedi licit aukciókon az emberek nyerni akarnak, és túl optimisták lesznek az elveszített pénz mennyiségével kapcsolatban. Azért lépnek be az aukcióra, hogy megpróbáljanak értékes tárgyakat nyerni alacsony áron, de aztán irracionálisan maradnak az aukcióban - ami csak a szerencsejáték - és túl sokat licitálnak.

"Egy ponton az emberek abbahagyják az online aukciók lejátszását" - mondta Amaral. "Az emberek okosan ismerik fel, hogy a pakli egymásra van rakva."

Forrás: Északnyugati Egyetem

!-- GDPR -->