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Prämien von Perpetual Futures mit heterogenen Orderbuchhändlern simulieren

Artikel arXiv papers · Autor: Ramshreyas Rao

Zusammenfassung

Dieses Paper passt ein agentenbasiertes Limit-Orderbuchmodell an, um Perpetual Futures zu untersuchen, bei denen Long- und Short-Händler positionsorientiert oder mit Basisgeschäften handeln können. Der simulierte Markt umfasst ein zentrales Limit-Orderbuch und erweitert ein Modell, das ursprünglich für eine einfachere Börse für Aktien entwickelt wurde. Statt allgemeine Renditemuster nachzubilden, konzentriert sich die Studie darauf, wie Markt- und Agenteneinstellungen die Prämie des Perpetual-Kontrakts gegenüber dem Spotpreis beeinflussen.

Das Modell bildet das zentrale Merkmal von Perpetual Futures nach: Der Kontraktkurs bleibt an den zugrunde liegenden Spotkurs gekoppelt. Es untersucht, wie die Lebensdauer von Orders, der Handelshorizont und der Spread diese Prämie prägen. Außerdem wird geprüft, ob häufigeres positionsorientiertes Handeln bei Long-Positionen und häufigeres Basis-Trading bei Short-Positionen Muster erzeugt, die mit dem vorgesehenen Marktdesign und beobachteten Tendenzen übereinstimmen. Der Autor stellt die Simulation als Werkzeug zur Untersuchung der Mikrostruktur von Perpetual Futures dar. Die Schlussfolgerungen sind durch das einfache modellierte Agentenverhalten sowie die gewählten Parameter und die Marktstruktur begrenzt.

Kernaussagen

  • Das Paper passt ein Limit-Orderbuchmodell mit heterogenen Agenten an Perpetual Futures an.
  • Agenten können positionsorientiert handeln oder die Basis zwischen Kontrakt und Spot handeln.
  • Das Modell bildet die Kopplung des Kontraktkurses an den zugrunde liegenden Spotmarkt nach.
  • Lebensdauer von Orders, Handelshorizont und Spread werden als Einflussfaktoren der Perpetual-Futures-Prämie untersucht.
  • Der Nutzen der Simulation hängt vom vereinfachten Verhalten und den gewählten Marktparametern ab.

Schlagwörter

Volltext
# Agent-Based Simulation of a Perpetual Futures Market


# Agent-Based Simulation of a Perpetual Futures Market









I introduce an agent-based model of a Perpetual Futures market with heterogeneous agents trading via a central limit order book. Perpetual Futures (henceforth Perps) are financial derivatives introduced by the economist Robert Shiller, designed to peg their price to that of the underlying Spot market. This paper extends the limit order book model of Chiarella et al. (2002) by taking their agent and orderbook parameters, designed for a simple stock exchange, and applying it to the more complex environment of a Perp market with long and short traders who exhibit both positional and basis-trading behaviors. I find that despite the simplicity of the agent behavior, the simulation is able to reproduce the most salient feature of a Perp market, the pegging of the Perp price to the underlying Spot price. In contrast to fundamental simulations of stock markets which aim to reproduce empirically observed stylized facts such as the leptokurtosis and heteroscedasticity of returns, volatility clustering and others, in derivatives markets many of these features are provided exogenously by the underlying Spot price signal. This is especially true of Perps since the derivative is designed to mimic the price of the Spot market. Therefore, this paper will focus exclusively on analyzing how market and agent parameters such as order lifetime, trading horizon and spread affect the premiums at which Perps trade with respect to the underlying Spot market. I show that this simulation provides a simple and robust environment for exploring the dynamics of Perpetual Futures markets and their microstructure in this regard. Lastly, I explore the ability of the model to reproduce the effects of biasing long traders to trade positionally and short traders to basis-trade, which was the original intention behind the market design, and is a tendency observed empirically in real Perp markets.

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