En general, cualquier modelo simple basado en agentes en el que se asuma que un agente es un operador de ruido, un operador poco sofisticado que generalmente tiene poco poder predictivo en su comportamiento comercial, es un "modelo de operador de ruido". A menudo, estos modelos son bastante sencillos y están diseñados al revés con el fin de obtener una comprensión mecánica y conductual de lo que se observa en el mercado, por ejemplo, el impacto del mercado.
Por ejemplo, supongamos que hay dos tipos de agentes que operan, un operador ruidoso no sofisticado y un operador informado sofisticado. Además, supongamos que observamos que el impacto del mercado es una función cóncava del tamaño de la orden de mercado, por lo que una orden de mercado pequeña causa un mayor impacto por acción que una grande. Si las órdenes de los operadores informados tienden a ser más pequeñas y a predecir mejor el precio futuro (según la definición de operador informado) que las órdenes de los operadores ruidosos, se producirá una función de impacto cóncava, ya que otros agentes informados reaccionarán. Tenga en cuenta que los autores del artículo al que hace referencia argumentan que esto supone que las órdenes no son anónimas, pero yo afirmaría que no es necesariamente así. Yo argumentaría que simplemente basta con que los agentes informados sepan que, históricamente, los tamaños pequeños conllevan más información por acción (es relativamente más probable que haya un operador informado detrás), y a partir de ahí se producirá un efecto de retroalimentación positivo cuando se observe una orden pequeña.
