強化学習型指値注文板の相転移と市場インパクト
記事 arXiv papers · 著者: Jan Rosenzweig
サマリー
自律型の強化学習トレーダーだけで構成される指値注文板をモデル化しています。微視的な注文マッチングエンジンを使い、エージェント間の相互作用が注文フロー全体と市場インパクトをどう形作るかを調べます。モデルは、エージェント数や観測可能な市場の厚みに関連する、秩序ある価格発見と非常に不安定な連鎖状態との境界を特定します。
エージェントが流動性を供給する場合に市場インパクトがどう変化するかも調べています。報告された挙動は古典的な平方根則とは異なり、非線形フィードバックのもとで散逸的、均衡的、非散逸的な状態に分かれます。これらの結果は、適応的戦略が市場の安定性や執行条件をどう変えるかを研究する枠組みを示しています。この文書はモデル上の知見を説明していますが、実市場での実証検証、パラメーター推定値、実運用で状態を特定するための実践的な指針は示していません。
主なアイデア
- モデルでは、強化学習トレーダーだけが指値注文板に参加します。
- エージェント数と市場の厚みは、秩序ある取引から不安定な連鎖への移行に関連しています。
- シミュレーション環境の市場インパクトは、古典的な平方根則から外れます。
- 非線形フィードバックによって、散逸的、均衡的、非散逸的なインパクト状態が生じます。
- 実市場データでの検証については、この文書に記載がありません。
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全文
# 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.
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