株式市場ゲーム
株式市場ゲームは、参加者が投資家として行動し、価格がラウンドごとに変動する中で複数のファンドの株を売買し、総ポートフォリオ価値を最大化することを目指す経済的意思決定タスクです。Labvancedは、シングルプレイヤーバージョンとリアルタイムの2人プレイバージョンの両方を提供しており、一方の参加者はインサイダー価格ヒントを受け取り、それを正確に共有するか、偽情報を共有するか、完全に保持するかを決定します。
タスク形式 | 株式市場ゲームのオンラインおよびラボでの使用
各ラウンドで、参加者は4つのファンドの現在の価格と、現在保有している各ファンドの株数を確認し、各ファンドに対して数量入力とBuy/Sellボタンを使用して任意の数量を売買できます。ポートフォリオの価値は、現在の保有株と価格からリアルタイムで計算され、残りの現金とともに表示されるため、参加者はゲームを通じて自分の状況を追跡できます。価格は各ラウンドの開始時にランダムウォークによって更新されるため、2回のプレイスルーでは同じ価格経路を辿りません。このタスクは、無効なアクションに対して画面上でフィードバックを提供します（資金不足、保有している以上の株を売ろうとすること、数量を入力せずに取引を提出することなど）、そのため参加者は常にアクションが通過しなかった理由を理解できます。
シングルプレイヤーバージョン
参加者は$10,000の現金で開始し、10ラウンドをプレイします。各ラウンドの開始時に、すべてのファンドの価格はガウス分布から引かれたランダムな量だけ変動し、固定的な上下のパターンではなく、現実的で予測不可能な価格変動を生み出します。ゲームの終了時に、参加者は最終的なポートフォリオの価値、残りの現金、および$10,000のスタートポイントに対する総利益または損失を確認します。
マルチプレイヤーバージョン（2人）
マルチプレイヤーバージョンは、5ラウンドでリアルタイムの同期セッションで2人の参加者をペアにし、それぞれにラウンドが進む前に行動するための30秒のカウントダウンがあります。一方の参加者にはinside investorの役割が割り当てられ、特定のファンド名とそのファンドが動く可能性が高い確率と方向（上昇または下降）が毎ラウンドごとに示されるヒントを受け取ります。このヒントは、そのラウンドの実際の価格変更を駆動する同じ基盤の価格更新論理から生成されたものなので、情報は本当に予測的であり、装飾的ではありません。インサイダー投資家はその後、ヒントをShare正確に共有するか、Deceive反対方向で共有するか、またはDon't Share完全に保持するかを選択します。両プレイヤーはゲームの間、互いのライブポートフォリオの価値と現金を常に見ることができ、勝者は合計ポートフォリオと現金の合計が高いプレイヤーです。
株式市場ゲームで収集されたデータ
株式市場ゲームは、参加者が価格の不確実性の下で投資の意思決定をどのように行うか、またマルチプレイヤーバージョンでは、戦略的情報共有をどのように処理するかを明らかにするさまざまな行動測定をキャプチャします。記録された変数は、研究者が取引行動、ポートフォリオの結果、および2人プレイヤー版では参加者間で共有された情報における正直さと欺瞞のパターンを定量化するのに役立ちます。すべての変数は、タスクのVariablesタブ内で表示およびカスタマイズできます。
以下は、Labvanced版の株式市場ゲームで収集された主な変数です：
| 変数名 | 説明 |
|---|---|
price_1–price_4 | そのラウンドの4つのファンドの各々の現在の価格 |
owned_1–owned_4 | 参加者が現在保有している各ファンドの株数 |
trade_quantity_1–trade_quantity_4 | 各ファンドの買いまたは売りアクションに対して入力された数量 |
funds_remaining | 参加者の残りの未投資現金 |
portfolio_value | 現在の価格からリアルタイムで計算された、所有するすべての株の合計現在価値 |
round | 現在のラウンド番号 |
stockForHint | マルチプレイヤーのみ。このラウンドでインサイダー投資家のヒントが指しているファンド |
increaseOrDecrease | マルチプレイヤーのみ。他のプレイヤーと共有された価格方向（正確または欺瞞的） |
playerSharesHint | マルチプレイヤーのみ。インサイダー投資家がそのラウンドで共有、保持、または欺瞞することを選択したかどうか |
p1Won | マルチプレイヤーのみ。ゲーム終了時に参加者の合計ポートフォリオと現金の合計がパートナーよりも高かったかどうか |
この研究は、株式市場ゲームを使用して価格の不確実性下での経済的意思決定を測定します。参加者は毎ラウンドで価格が変動する中で複数のファンドの株を売買し、ポートフォリオ価値を最大化することを目指します。リアルタイムの2人プレイヤーバージョンは、インサイダー投資家と2人目の参加者との間の戦略的情報共有を追加します。
株式市場ゲームのサポート技術
マルチユーザー研究： 2人プレイヤーバージョンは、異なる役割（インサイダー投資家と2人目のプレイヤー）でリアルタイムの同期セッションとして実行され、参加者間の変数のライブ交換（ヒント、ポートフォリオの価値）を行い、セットアップにネットワークやサーバーコードは必要ありません。
タイミング精度: ラウンドベースのカウントダウンと価格更新はLabvancedのタイミングシステムによって駆動されており、マルチプレイヤー版では両方のプレイヤーがラウンドを同期して進行することを保証します。
デスクトップアプリ: ラボ内またはペアセッションの展開のために、タスクはLabvancedデスクトップアプリを使用して実行でき、EEGや他のLSL接続されたラボハードウェアと互換性があります。
マルチユーザー研究
ネットワーキングやサーバーコードを記述することなく、同期したリアルタイムの複数参加者研究を実施できます。
タイミング精度
ミリ秒単位の精度で反応時間、タスクパフォーマンスなどをキャプチャできます。
デスクトップアプリ
デスクトップアプリを使用してラボ内研究を実施でき、EEGや他のLSL接続されたラボハードウェアと互換性があります。
株式市場ゲームテンプレートのカスタマイズ
このテンプレートをカスタマイズする方法はたくさんあります。以下は、研究者がこのタスクを修正する際によく尋ねるいくつかのテーマです。
初期資本、資金の数、ラウンド
$10,000の初期現金、4つの資金、およびラウンド数（シングルプレイヤー10ラウンド、マルチプレイヤー5ラウンド）はすべて編集可能です。ラウンド数はタスクの試行ループ設定で設定されており、既存の price_1–price_4 / owned_1–owned_4 パターンに従って、価格と所有権変数を拡張することで追加の資金を追加できます。
価格の変動性
ラウンドごとの価格の動きは、ガウス分布（現在の平均0、標準偏差5）から引き出され、Draw Random Numberアクションを介して実現されます。研究者は、この分布を広げたり狭めたりして市場をより変動的または安定的にするか、ランダムウォークロジックをまったく異なる価格モデルに置き換えることができます。
インサイダーのヒントメカニクス（マルチプレイヤー）
インサイド投資者のヒントが正確である頻度を決定する確率閾値、およびShare/Deceive/Don't Shareのオプション自体は、条件付きロジックとボタンイベントを通じて制御されます。戦略的コミュニケーションや信頼を研究している研究者は、ヒントの正確性を調整したり、回答オプションを追加したり、共有の決定に関する追加の変数を追跡したりできます。
ラウンドタイミング（マルチプレイヤー）
マルチプレイヤー版のラウンドごとの30秒カウントダウンは、繰り返しカウントダウンアクションとして実装されており、特定の研究デザインに合わせて無制限ラウンドが適している場合には、延長、短縮、または削除することができます。
他に知りたいことがあれば、お気軽にお問い合わせください:
株式市場ゲームの推奨使用法と応用
株式市場ゲームは、経済的意思決定、リスクテイキング、そしてそのマルチプレイヤー形式において、情報の非対称性の下での戦略的コミュニケーションの研究に非常に適しています。
行動経済学とリスク研究: シングルプレイヤー版は、変動する資産価格のもとでのポートフォリオ配分、損失回避、およびリスク許容度を研究するための制御された環境を提供します。
ゲーム理論と戦略的コミュニケーション研究: マルチプレイヤー版のインサイダー・ヒントメカニクスは、実験経済学における古典的な情報非対称性およびチープトークのパラダイムに直接マッピングされ、研究者は人々がいつ、なぜ正確な情報を共有するか、欺くか、または自分に利益があるときに沈黙するのかを研究します。
多参加者および社会的意思決定研究: リアルタイムで同期した2人のセッションは、ゲームが進行するにつれて参加者が互いの結果を観察できる信頼、協力、および競争の研究を支援します。
金融リテラシーおよび投資行動研究: 両方のバージョンは、初心者と経験者の参加者が投資判断にどのようにアプローチするかを研究するための、アクセスしやすいゲーム化された環境を提供します。
関連タスク
株式市場ゲームはLabvancedのタスクライブラリ内の他の経済的意思決定タスクと自然に組み合わさります。