Mittelwertrückkehrende Agenten in Modellen zum Preiseinfluss latenter Orderbücher

Zusammenfassung

Diese Arbeit erweitert ein Modell des Preiseinflusses mit latentem Orderbuch, indem sie Agenten ein mittelwertrückkehrendes Verhalten ermöglicht, wie es an Märkten häufig beobachtet wird. Sie untersucht die resultierende Dynamik des Orderbuchs unter einer Mean-Field-Annahme, die das Buch über seine durchschnittliche Dichte darstellt. Die Analyse betrachtet die Entwicklung des Preiseinflusses und leitet eine flexible Lösungsfamilie her, die eine Kalibrierung an Marktdaten unterstützen soll.

Die Arbeit enthält theoretische Analysen und numerische Ergebnisse, darunter ein Simulationsverfahren für das vollständige Orderbuch. Sie bietet keine geschlossene Lösung, und der Auszug nennt weder empirische Kalibrierungsergebnisse noch einen Nachweis, dass das Modell die Handelsperformance verbessert. Der Beitrag besteht in einer Modellerweiterung und einer Möglichkeit, die Dynamik des Preiseinflusses zu untersuchen; der praktische Nutzen hängt von der Kalibrierung anhand realer Marktbeobachtungen ab.

Kernaussagen

• Das Modell erweitert einen Rahmen für latente Orderbücher um mittelwertrückkehrendes Verhalten der Agenten.
• Eine Mean-Field-Annahme beschreibt das Orderbuch über seine durchschnittliche Dichte.
• Die Analyse untersucht, wie der Preiseinfluss unter der veränderten Dynamik entsteht.
• Eine flexible Lösungsfamilie kann die Kalibrierung an beobachtete Daten unterstützen.
• Die Arbeit liefert numerische Ergebnisse und ein Simulationsverfahren für das vollständige Orderbuch, jedoch keine geschlossene Lösung.

Schlagwörter

# Market Impact in a Latent Order Book


# Market Impact in a Latent Order Book









The latent order book of \cite{donier2015fully} is one of the most promising agent-based models for market impact. This work extends the minimal model by allowing agents to exhibit mean-reversion, a commonly observed pattern in real markets. This modification leads to new order book dynamics, which we explicitly study and analyze. Underlying our analysis is a mean-field assumption that views the order book through its \textit{average} density. We show how price impact develops in this new model, providing a flexible family of solutions that can potentially improve calibration to real data. While no closed-form solution is provided, we complement our theoretical investigation with extensive numerical results, including a simulation scheme for the entire order book.

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