Wie die Auswahl von Agenten den Orderfluss in Märkten mit gemeinsamen Modellen verändert

Zusammenfassung

Die Studie fragt, ob die Vielfalt zwischen Sprachmodellfamilien beim Trading erhalten bleibt, wenn Agenten für die Abgabe von Orders ausgewählt werden. In synthetischen Märkten mit einer festen Mischung aus drei Modellfamilien verändern unterschiedliche Darstellungen von Nachrichten, welche Familien Orders beitragen. Die untersuchten Finanzierungs- und Personalabbauereignisse zeigen, dass sich der Anteil einer Familie an den abgegebenen Orders erheblich verschieben kann – teils bei kaum verändertem aggregiertem Netto-Ordervolumen, teils zusammen mit einer Richtungsumkehr. Die Analyse betrachtet auch homogene Populationen, in denen Agenten mit gleichgerichteten Entscheidungen weniger gegenläufigen Orderfluss erzeugen.

Eine analytische Zerlegung erklärt, wie Selektion die Preisgenauigkeit verändern kann, selbst wenn die aggregierte Nachfrageempfindlichkeit unverändert bleibt. Die Ergebnisse beziehen sich auf synthetische Umgebungen, bestimmte Darstellungen von Nachrichten und abgegebene Orders; sie belegen nicht, dass sich der Effekt auf Live-Märkte übertragen lässt. Als zukünftige Arbeit werden eine sauberere Replikation und eine Validierung in einer Umgebung mit bekanntem wahren Wert vorgeschlagen. Die Evidenz sollte daher als vorläufiges Ergebnis und nicht als bestätigtes Handelssignal gelesen werden.

Kernaussagen

• Die Darstellung von Nachrichten kann verändern, welche Modellfamilien abgegebene Orders beitragen.
• Die Repräsentation der Modellfamilien kann sich ändern, ohne dass sich die Nettozahl der Orders vergleichbar verändert.
• Homogene Entscheidungspopulationen können den gegenläufigen Orderfluss verringern.
• Selektion kann die Preisgenauigkeit beeinflussen, auch wenn die aggregierte Nachfrageempfindlichkeit gleich bleibt.
• Die Evidenz ist synthetisch; eine künftige Replikation ist noch erforderlich.

Schlagwörter

# Shared Models, Selective Trading, and Order Flow


# Shared Models, Selective Trading, and Order Flow









We study whether model diversity survives selection into trading. In synthetic markets with a fixed mixture of three language-model families, news presentation changes their representation among submitted orders. At the announcement round, Qwen's share of submitted orders shifts by 48 percentage points in the financing event, with little change in net order counts. In the workforce-reduction event, Mistral's share shifts by 40 percentage points while net counts reverse sign. Homogeneous populations remove opposing flow when their active decisions share a direction. An analytical decomposition shows why selection can improve or worsen price accuracy even at unchanged aggregate demand sensitivity. The evidence concerns presentation bundles and submitted flow; cleaner replication and a known-value validation are specified prospectively.

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