Formación de precios en libros de órdenes con teoría de juegos y costes de liquidez

Resumen

El artículo modela cómo se forma el precio de un activo cuando se negocia mediante un libro de órdenes. Desarrolla dos enfoques relacionados: un juego finito con varios participantes y un juego de campo medio, con costes de trading que reflejan la liquidez limitada. En ambos marcos, los autores derivan expresiones analíticas que vinculan el precio formado con el flujo de órdenes realizado. Esto permite estudiar cómo las interacciones entre traders y las restricciones de liquidez determinan los precios.

El artículo también examina cuándo converge el modelo de jugadores finitos a su equivalente de campo medio e identifica las condiciones para esa coincidencia. Presenta una evaluación numérica con datos de alta frecuencia de diez acciones NASDAQ, una acción brasileña y una criptomoneda negociada en Binance. La descripción proporcionada no indica las fórmulas concretas, los supuestos, las condiciones de convergencia ni los resultados numéricos. Por tanto, la evidencia aquí se limita al alcance empírico indicado; con este resumen no se puede evaluar el ajuste práctico de los modelos ni su aplicabilidad más allá de esos mercados.

Ideas clave

• El artículo estudia la formación de precios en libros de órdenes mediante modelos de juegos de jugadores finitos y de campo medio.
• La liquidez limitada se representa como una fuente de costes de trading.
• Las expresiones analíticas conectan los precios formados con el flujo de órdenes realizado.
• Los autores identifican las condiciones para que los precios del juego finito converjan a los precios de campo medio.
• Un estudio numérico usa observaciones de alta frecuencia de acciones y una criptomoneda.

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# Price formation in financial markets: a game-theoretic perspective


# Price formation in financial markets: a game-theoretic perspective









We propose two novel frameworks to study the price formation of an asset negotiated in an order book. Specifically, we develop a game-theoretic model in many-person games and mean-field games, considering costs stemming from limited liquidity. We derive analytical formulas for the formed price in terms of the realized order flow. We also identify appropriate conditions that ensure the convergence of the price we find in the finite population game to that of its mean-field counterpart. We numerically assess our results with a large experiment using high-frequency data from ten stocks listed in the NASDAQ, a stock listed in B3 in Brazil, and a cryptocurrency listed in Binance.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.