Datenschutzrauschen und Händlerwohlfahrt in Kyle-Märkten mit stetiger Zeit

Zusammenfassung

Das Dokument erweitert ein Kyle-Modell mit einer Periode auf einen Rahmen in stetiger Zeit. Darin beobachtet ein fest engagierter automatisierter Market Maker den aggregierten Orderfluss, der durch unabhängiges Brown'sches Rauschen verwischt wird. In einem linearen Markow-Gleichgewicht leitet das Modell einen konstanten Preiseinflusskoeffizienten und einen kumulierten erwarteten Transfer vom Liquiditätspool an die Händler her. Beide Größen werden als Funktionen der Unsicherheit über den fundamentalen Wert, des gewöhnlichen Orderflussrauschens und der Intensität des Privatsphäre-Rauschens ausgedrückt.

Das Dokument setzt diese Privatsphäre-Subvention mit Verlusten gegenüber Rebalancing in Beziehung und deutet beide als Wohlfahrtskosten, die aus unterschiedlichen Beobachtungslücken entstehen: hier durch verrauschte Beobachtung des Orderflusses, im Vergleich durch verzögerte Preisbeobachtung. Das Ergebnis ist theoretisch und beruht auf den festgelegten Gleichgewichts- und Rauschannahmen. Der Auszug enthält weder einen empirischen Test noch Belege dafür, wie sich das Ergebnis in realen Märkten bewährt. Die Analyse wird als relevant für Break-even-Gebührenberechnungen automatisierter Market Maker dargestellt, die mit aggregierten, datenschutzgeschützten Informationen arbeiten.

Kernaussagen

• Das Modell ergänzt die Beobachtung des aggregierten Orderflusses durch den Market Maker um unabhängiges Brownsches Datenschutzrauschen.
• Im beschriebenen linearen Gleichgewicht bleibt der Preiseinfluss über die Zeit konstant.
• Das Modell leitet einen kumulierten erwarteten Transfer vom Liquiditätspool an Händler her, der mit zunehmendem Privatsphäre-Rauschen wächst.
• Die Analyse setzt durch Privatsphäre bedingte Wohlfahrtskosten über die jeweiligen Beobachtungslücken mit Verlusten gegenüber Rebalancing in Beziehung.

Schlagwörter

# The Privacy Subsidy in Continuous-Time Kyle: Cumulative Welfare under Noise-Perturbed Order-Flow Observation


# The Privacy Subsidy in Continuous-Time Kyle: Cumulative Welfare under Noise-Perturbed Order-Flow Observation









We extend the closed-form privacy-subsidy result of Nakamura~(2026, arXiv:2605.15746) from the single-period Kyle model to continuous-time. A committed Bayesian automated market maker observes the aggregate order flow perturbed by an independent Brownian privacy channel of diffusion intensity $σ_\varepsilon$. Under the Markovian linear equilibrium, the price-impact coefficient is $λ= σ_v / \sqrt{σ_u^2 + σ_\varepsilon^2}$ -- constant in time -- and the cumulative expected transfer from the protocol's liquidity pool to traders over $[0,1]$ is $|Π_M| = σ_v σ_\varepsilon^2 / \sqrt{σ_u^2 + σ_\varepsilon^2}$. We then establish a structural correspondence between this cumulative privacy subsidy and Loss-Versus-Rebalancing (Milionis et al.~2022), identifying privacy-noise welfare as the order-flow observation analog of LVR's price observation gap. The result completes the continuous-time Kyle leg of the program of quantifying break-even fees for committed-AMM exchanges under privacy-aggregated information environments.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.