सतत-समय Kyle बाज़ारों में निजता शोर और ट्रेडर कल्याण

सारांश

दस्तावेज़ एक-अवधि वाले Kyle मॉडल को सतत-समय की स्थिति तक विस्तारित करता है, जहाँ प्रतिबद्ध स्वचालित मार्केट मेकर स्वतंत्र Brownian शोर से धुँधले हुए कुल ऑर्डर प्रवाह को देखता है। रेखीय Markov संतुलन में यह स्थिर मूल्य-प्रभाव गुणांक और तरलता पूल से ट्रेडरों को होने वाला संचयी अपेक्षित हस्तांतरण निकालता है; दोनों को मौलिक मूल्य की अनिश्चितता, सामान्य ऑर्डर-प्रवाह शोर और निजता-शोर की तीव्रता के फलन के रूप में व्यक्त किया जाता है।

यह निजता सब्सिडी को loss-versus-rebalancing से जोड़ता है और दोनों को अलग-अलग अवलोकन अंतरालों से उत्पन्न कल्याण लागत के रूप में समझता है: यहाँ ऑर्डर प्रवाह का शोरयुक्त अवलोकन और तुलना में कीमत का विलंबित अवलोकन। परिणाम सैद्धांतिक है और निर्दिष्ट संतुलन तथा शोर मान्यताओं पर आधारित है; अंश वास्तविक बाज़ारों में प्रदर्शन का अनुभवजन्य परीक्षण या साक्ष्य नहीं देता। यह विश्लेषण निजता-समेकित जानकारी पर काम करने वाले स्वचालित मार्केट मेकरों के ब्रेक-ईवन शुल्क की गणना के लिए प्रासंगिक बताया गया है।

मुख्य विचार

• मॉडल मार्केट मेकर द्वारा कुल ऑर्डर प्रवाह के अवलोकन में स्वतंत्र Brownian निजता शोर जोड़ता है।
• निर्दिष्ट रेखीय संतुलन में मूल्य प्रभाव समय के साथ स्थिर रहता है।
• मॉडल निजता शोर बढ़ने पर तरलता पूल से ट्रेडरों को होने वाला संचयी अपेक्षित हस्तांतरण निकालता है।
• विश्लेषण निजता-प्रेरित कल्याण लागतों को उनके संबंधित अवलोकन अंतरालों के ज़रिए loss-versus-rebalancing से जोड़ता है।

टैग

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