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市場の情報保有度がマーケットメーカーの収益性に与える影響

記事 arXiv papers · 著者: Konrad Ochędzan et al.
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サマリー

本論文は、情報を持つ取引の割合がマーケットメーカーの利益に与える影響を、エージェントベースの計算市場で研究します。モデルには、情報量と在庫リスクへの回避度が異なるマーケットメーカー、外生的なファンダメンタル価値、内生的な価格、状態依存の自己励起過程に従うマーケットテイカーの注文フローが含まれます。著者らはその注文フロー過程の有限期間における安定性を示し、集中学習と分散実行を用いるマルチエージェント強化学習でマーケットメイキング問題を解きます。

シミュレーションでは、市場参加者の情報保有率が低い場合、情報を持つ注文フローが特に大きな損失をもたらし、マーケットメーカーが逆選択にさらされます。情報保有率が高まるにつれて収益性は全体として上向きますが、複雑な動態と確率的学習の中で局所的な非単調変化も生じます。提示された説明では、価格発見の改善が最終的に逆選択コストを相殺するとしています。これらは単純化されたモデルによる計算上の知見です。実市場での検証や、別のモデル前提に対する結果の頑健性の詳細は示されていません。

主なアイデア

  • モデルは、多様なマーケットメーカー、内生的な価格、自己励起するマーケットテイカーの注文フローを組み合わせます。
  • 市場全体の情報保有度が低い場合、情報を持つ注文フローは深刻な逆選択コストをもたらすことがあります。
  • 市場参加者の情報保有率が高いほど、シミュレーション上のマーケットメーカーの収益性は全体として上昇します。
  • 価格発見の改善は逆選択コストを相殺する可能性がありますが、局所的な結果は単調ではありません。
  • モデル化した流動性供給の問題を解くためにマルチエージェント強化学習を用います。

タグ

マーケットメイク市場マイクロストラクチャー機械学習統計
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# Market Informedness and Market-Maker Profitability: The Trade-Off Between Adverse Selection and Price Discovery


# Market Informedness and Market-Maker Profitability: The Trade-Off Between Adverse Selection and Price Discovery









This paper studies how market informedness affects market makers' profitability in a computational market environment with heterogeneous learning agents. We develop an agent-based market model in which market makers differ in their information sets and inventory-risk aversion, prices form endogenously, fundamental values evolve exogenously, and market-taker order flow follows a state-dependent self-exciting process. The model provides a controlled computational laboratory for analyzing the interaction between informed trading, adverse selection, price discovery, and liquidity provision. We establish finite-horizon stability properties of the market-taker order-flow process and solve the market-making problem using multi-agent reinforcement learning with centralized training and decentralized execution. The results show that informed market order flow is particularly harmful when aggregate market informedness is low, exposing market makers to severe adverse-selection risk. However, as market informedness increases, market-maker profitability displays an overall upward trend despite local non-monotonicities arising from complex market dynamics and stochastic learning. This suggests that the price-discovery benefits of informed trading can offset its adverse-selection costs. The findings contribute to computational economics by showing how agent heterogeneity, endogenous price formation, and learning-based liquidity provision jointly shape market outcomes.

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