रीइन्फोर्समेंट लर्निंग लिमिट ऑर्डर बुक में चरण परिवर्तन और बाज़ार प्रभाव

सारांश

यह अध्ययन पूरी तरह स्वायत्त रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ट्रेडरों से भरी लिमिट ऑर्डर बुक का मॉडल बनाता है। सूक्ष्म ऑर्डर-मिलान इंजन से यह जाँचता है कि एजेंटों की अंतःक्रियाएँ कुल ऑर्डर प्रवाह और बाज़ार प्रभाव को कैसे आकार देती हैं। मॉडल व्यवस्थित कीमत खोज और अत्यधिक अस्थिर कैस्केड अवस्थाओं के बीच की सीमाएँ पहचानता है, जिनका संबंध एजेंटों की संख्या और दिखाई देने वाली बाज़ार गहराई से है।

यह यह भी जाँचता है कि जब ये एजेंट तरलता देते हैं तो बाज़ार प्रभाव कैसे बदलता है। रिपोर्ट किया गया व्यवहार शास्त्रीय वर्गमूल संबंध से अलग है और गैर-रेखीय फीडबैक के तहत अपव्ययी, संतुलित और गैर-अपव्ययी अवस्थाओं में आता है। ये नतीजे यह अध्ययन करने का ढाँचा देते हैं कि अनुकूली रणनीतियाँ बाज़ार स्थिरता और निष्पादन स्थितियों को कैसे बदल सकती हैं। दस्तावेज़ मॉडल के निष्कर्ष बताता है, लेकिन वास्तविक बाज़ारों के विरुद्ध अनुभवजन्य सत्यापन, पैरामीटर अनुमान या लाइव ट्रेडिंग में अवस्थाएँ पहचानने का व्यावहारिक मार्गदर्शन नहीं देता।

मुख्य विचार

• मॉडल में केवल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ट्रेडरों से भरी लिमिट ऑर्डर बुक का उपयोग होता है।
• एजेंटों की संख्या और बाज़ार गहराई का संबंध व्यवस्थित ट्रेडिंग से अस्थिर कैस्केड में बदलाव से है।
• सिमुलेशन की स्थिति में बाज़ार प्रभाव शास्त्रीय वर्गमूल गतिशीलता से अलग है।
• गैर-रेखीय फीडबैक से अपव्ययी, संतुलित और गैर-अपव्ययी प्रभाव स्थितियाँ बनती हैं।
• दस्तावेज़ मॉडल-आधारित निष्कर्ष देता है, लेकिन लाइव बाज़ार डेटा पर सत्यापन का वर्णन नहीं करता।

टैग

# Agentic Limit Order Books: Phase Transitions and Market Impact


# Agentic Limit Order Books: Phase Transitions and Market Impact









We investigate the systemic macroscopic dynamics emerging from Limit Order Books (LOBs) populated exclusively by autonomous reinforcement-learning agentic traders. By formalizing agent interactions within a microscopic order-matching engine, we examine two fundamental quantitative phenomena: equilibrium phase transitions in order flow regime shifts, and the structural dynamics of market impact. We show that agentic LOBs exhibit distinct phase boundaries separating orderly price discovery from hyper-volatile cascade states, governed by critical thresholds in the number of agents and observable market depth. Furthermore, we demonstrate that market impact under agentic liquidity provision deviates from classical square-root dynamics, exhibiting distinct dissipative, balanced, and non-dissipative regimes under non-linear feedback loops.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।