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문서 38개
이 노트북은 PPO 에이전트가 호가 기울기와 스프레드 폭을 선택하는 시뮬레이션 마켓 메이킹 과제를 구성합니다. 호가가 중간 가격에서 멀어질수록 체결 확률이 낮아지고, 주문 불균형은 체결과 이후 가격 변동 모두에 영향을 줍니다. 예약 가격은 보유 재고에 불리한 방향으로 호가를 이동시킵니다. 보상은 평가된 자산 가치와 재고 페널티를 합산하며, 에피소드 종료 시 남은 포지션에는 청산 비용이 발생합니다. 에이전트는 예약 가격 조정을 이미 적용하는 고정 규칙과…
이 논문은 위험자산의 매수호가와 매도호가를 제시하는 딜러 간 경쟁을 모델링한다. 딜러는 재고 위험을 관리하면서 수익을 내기 위해 고객 주문 흐름을 확보하려 한다. 호가를 조정해 상쇄되는 주문 흐름을 끌어들이는 방식은 논문에서 내부화라고 부른다. 시장에서 직접 거래해 포지션을 헤지하는 방식은 외부화라고 한다. 저자들은 변분 접근법으로 폐형식 내시 균형을 도출하고 이러한 선택이 어떻게 상호작용하는지 분석한다. 고객 주문 흐름으로 재고를 관리하는 딜러는 외부화하는…
이 논문은 체결 가능성과 역선택이 단기 마켓메이킹 전략 시뮬레이션에 미치는 영향을 살펴봅니다. 주가지수, 원유, 국채 계약을 포함한 유동성 높은 CME 선물 전반에서 확률적 최적 제어 전략을 연구합니다. 지정가 주문의 체결 여부와 체결 전후 가격 움직임을 가정하는 방식에 따라 추정 성과가 크게 달라질 수 있다는 점이 핵심입니다. 저자들은 체결을 더 현실적으로 모델링하고 불리한 체결을 더 세심하게 추적하면 성과를 더 신뢰성 있게 평가할 수 있다는 실증 증거를…
이 연구는 에이전트 기반 연속 이중경매를 사용해 차티스트의 군집행동이 유동성 스트레스를 만들 수 있는지 살펴봅니다. 군집 에이전트의 비중과 강도를 축으로 하는 위상도를 작성한 뒤, 모형 규칙, 모멘텀 기간, 부호를 무작위로 섞은 귀무 비교를 바꿔도 관찰된 행동이 유지되는지 확인합니다. 측정하는 스트레스는 한쪽 호가만 있는 주문장 사건의 비율입니다. 보고된 패턴은 급격한 임계점이 아니라 완만한 교차입니다. 군집행동이 커질수록 한쪽 호가만 있는 주문장이 더 자주…
이 문서는 자산의 미래 가치를 아는 정보 거래자와 가격을 설정하는 시장조성자에게 일시적 거래 비용이 미치는 영향을 연구합니다. 단일 경매 모형과 연속시간 모형을 모두 분석합니다. 거래자는 비용을 고려하고 경우에 따라 위험 회피 성향을 반영하면서 이익을 극대화하도록 거래를 선택합니다. 경매 모형에서는 다항식의 유일한 근으로 균형을 규정합니다. 점근 분석은 위험 회피와 비용 수준이 낮을 때의 행태를 근사하는 무차원 매개변수를 찾습니다. 연속시간 모형에서는 최적…
이 논문은 메이커 수수료가 없는 무기한 선물 시장의 마켓 메이킹을 위한 이론적 제어 프레임워크를 제안합니다. 마켓 메이커는 매수·매도 스프레드를 정하고 두 거래소에서 헤징해 재고를 관리합니다. 프레임워크는 손익을 스프레드 수익, 역선택, 재고 보유 비용, 헤징 마찰, 펀딩 노출로 분해합니다. 일정한 절대 위험회피 효용을 적용한 해밀턴-야코비-벨만 정식화를 사용하고 검증 정리를 보고합니다. 논문은 수익 체제 조건, 탈중앙화 무기한 거래소의 진입·청산 임계값,…
이 논문은 펀딩 금리가 확률적으로 변하는 무기한 계약에 최적 마켓 메이킹을 적용합니다. 마켓 메이커의 재고는 가격 노출과 펀딩 현금 흐름 모두에 영향을 주므로, 저자들은 재고와 펀딩을 함께 제어하는 문제를 설정합니다. 단조 유한차분법으로 해밀턴-야코비-벨만 방정식을 풀고, 재고 수준별 가치 변화로 매수·매도 호가 오프셋을 도출합니다. Hyperliquid ETH, BTC, SOL 무기한 계약 데이터로 펀딩 동학을 보정합니다. 저자들은 다루기 쉬운 기준선으로…
이 문서는 현실 자산에 연동된 디지털 토큰 발행을 위해 제안된 탈중앙화 플랫폼 Exeum을 소개합니다. 연동 토큰은 기본 토큰을 사용해 사용자가 롱 또는 숏 포지션을 취하는 시스템에서 거래되는 가상 자산으로 뒷받침됩니다. 플랫폼은 자산 스왑 비율을 조정해 연동을 유지하려 하며, 연동이 깨지면 차익거래자가 거래에 나설 것으로 기대합니다. 또한 시장 조성 역할을 분산하기 위해 통계적 차익거래 소프트웨어를 배포하는 방안도 설명합니다. 추가 구성 요소는 기본 토큰의…
이 논문은 에이전트 기반 계산 시장을 이용해 정보 거래의 비중이 마켓메이커 수익에 미치는 영향을 연구합니다. 모형에는 정보 수준과 재고 위험 회피 성향이 서로 다른 마켓메이커, 외생적 펀더멘털 가치, 내생적 가격, 상태 의존적 자기흥분 과정을 따르는 시장가 주문 흐름이 포함됩니다. 저자들은 해당 주문 흐름 과정의 유한 기간 안정성 특성을 확립하고, 중앙 집중식 학습과 분산 실행을 사용하는 다중 에이전트 강화학습으로 마켓메이킹 문제를 풉니다. 시뮬레이션에서는…
이 문서는 단일 기간 Kyle 모형을 연속시간 설정으로 확장합니다. 여기서는 확약된 자동화 시장 조성자가 독립적인 브라운 운동 노이즈에 흐려진 총 주문 흐름을 관측합니다. 선형 마르코프 균형에서 기초 가치의 불확실성, 일반 주문 흐름 노이즈, 프라이버시 노이즈 강도의 함수로 표현되는 일정한 가격 충격 계수와 유동성 풀에서 트레이더로의 누적 기대 이전액을 도출합니다. 이 분석은 프라이버시 보조금과 손실 대 리밸런싱을 연결하고, 두 현상을 서로 다른 관측…
이 문서는 메이커 주문이 체결될 확률과 체결 후 수익률 간의 상충 관계를 살펴봅니다. 근거는 바이낸스 비트코인 무기한 계약의 실거래 실험에서 나왔으며, 주문장 작동 방식, 대기열 규모와 순서, 즉시부터 짧은 시간 범위까지의 가격 변화 지속성을 분석합니다. 체결 가능성과 체결 후 수익률 사이에 음의 관계가 있다고 보고합니다. 즉 체결되기 쉬운 주문일수록 이후 수익률이 불리한 경향이 있습니다. 이 상충 관계는 현실적으로 실행 가능한 메이커 전략이 현재 주문장…
이 문서는 틱 단위 시장 데이터와 주기적인 예측 신호를 결합한 고빈도 마켓메이킹 프레임워크를 제시합니다. 심층 강화학습을 적용해 마켓메이킹 행동을 정할 때 빠른 주문 단위 정보와 빈도가 낮은 예측을 함께 활용합니다. 대량의 틱 데이터와 복잡한 시장 상황에서는 단일 정보원만으로 효과적인 유동성 공급 전략을 구축하기 어렵다는 점에서 출발합니다. 보고된 평가에서는 여러 심층 강화학습 알고리즘으로 만든 전략을 시뮬레이션 시나리오와 실제 암호화폐 시장 데이터를 이용한…
이 이론 연구는 고객 주문 흐름을 두고 경쟁하는 딜러들이 호가를 어떻게 정하는지 분석합니다. 고객은 사적 정보, 개별 위험을 줄이려는 목적, 또는 둘 다에 따라 거래할 수 있습니다. 딜러는 고객의 동기를 직접 관찰할 수 없고 그 확률 분포만 압니다. 따라서 호가를 정할 때 정보에 밝은 고객과 거래해 생기는 손실과 재고 보유 비용 사이에서 균형을 잡아야 합니다. 논문은 동일한 딜러 수에 제한을 두지 않는 일회성 내시 경쟁을 다룹니다. 사실상 최소한의 조건으로…
이 문서는 자동화 시장 조성자가 주문 흐름을 유도하기 위해 전략적 유동성 공급자에게 보상을 어떻게 설정할 수 있는지 분석합니다. 시장 운영자는 계약을 선택하는 리더, 대표 공급자는 이에 대응하는 추종자로 모델링하고 둘의 상호작용을 확률적 게임으로 설정합니다. 저자들은 근사 폐쇄형 균형 해를 도출하고 계약이 유동성 결정에 미치는 영향을 살펴봅니다. 풀의 평균 유동성이 높을수록 노이즈 트레이딩을 더 많이 유치하는 경우, 공급자는 유동성을 제공할 동기를 얻습니다.…
이 연구는 자금을 재배치하는 유동성 공급자와 그대로 두는 공급자의 수익 차이를 살펴봅니다. 수동적 성과를 추정하는 두 가지 방법을 소개합니다. 하나는 짧은 유동성 포지션을 식별해 스왑 결과에서 기여분을 분리하고, 다른 하나는 활성 가격 범위 안에 계속 머무는 한계 공급자를 모델링합니다. 이러한 추정치를 여러 유니스왑 버전과 블록체인 네트워크의 풀 전체 결과와 비교합니다. 풀 평균은 역선택 부담 주체의 의미 있는 차이를 감출 수 있다고 결과는 보여줍니다.…
이 문서는 다른 유동성 테이커의 주문을 포함하는 선형 가격 충격 모델에서 최적 실행을 연구합니다. 외부 주문은 포아송 도착이나 주문 흐름의 자기 흥분을 허용하는 호크스 과정으로 모델링합니다. 저자들은 실행 문제를 명시적으로 풀어, 거래자가 다른 참여자의 주문에 어떻게 대응해야 하는지 설명하는 폐쇄형 전략을 도출합니다. 분석에서는 이 모델로 시장의 존속 가능성과 가격 조작도 살펴봅니다. Huberman–Stanzl 개념에 따르면 포아송 주문 도착은 강건한 가격…
이 논문은 무기한 선물 거래를 위한 대출 풀을 제공하는 탈중앙화 금융 메커니즘을 정식화합니다. 이를 무기한 수요 대출 풀(Perpetual Demand Lending Pools, PDLP)이라 부르고, GMX와 Jupiter에서 실제 사용하는 메커니즘을 확장한 일반적인 목표 비중 방식을 설명합니다. 이 프레임워크는 풀 차익거래의 작동 방식을 제시하고 차익거래자와 유동성 공급자 양쪽의 기대 수익을 분석합니다. 저자들은 일반적인 조건에서 PDLP의 델타 헤지가…
이 문서는 트레이딩 기술과 참여자가 변화하면서 시장 설계가 어떻게 달라졌는지 살펴봅니다. 거래소 바닥에서 시작해 전자 주문장과 고빈도 트레이딩을 거쳐 배치 경매, 다크풀, 블록체인 기반 자동화 시장 조성자, 블록 빌더, AI 에이전트까지 다룹니다. 각 단계에서 시장이 희소 자원을 효율적이고 공정하게 배분하면서 참여자의 비공개 정보를 보호할 수 있는지 묻습니다. 핵심 틀은 기술이 바뀔 때마다 시장 설계의 주요 제약도 달라진다는 것입니다. 처음에는 트레이더…
이 논문은 대규모 언어 모델이 서로 다른 전략, 정보, 보유 자산을 가진 경쟁 에이전트로 활동하는 모의 주식 시장을 설명합니다. 시장에는 지속되는 주문장, 시장가·지정가 주문, 부분 체결, 배당, 균형 청산이 포함됩니다. 에이전트는 구조화된 트레이딩 결정을 전달하는 동시에 자연어로 추론합니다. 실험에서 모델은 가치 투자자, 모멘텀 트레이더, 마켓 메이커와 같은 역할을 맡았습니다. 모의 결과에는 가격 발견, 거품, 과소 반응, 전략적 유동성 공급이…
이 연구는 AMM가 중앙화 거래소와 경쟁할 때 자동화된 시장 조성자의 수수료가 수동적 유동성 공급자의 수익성에 미치는 영향을 살펴봅니다. 축약형 모형에서는 거래자가 더 나은 가격으로 주문을 보내고 차익거래자는 가격 차이를 이용해 거래합니다. 이로 인해 유동성 공급자는 역선택 손실에 노출되며, 고정 수수료만으로는 이를 상쇄하지 못할 수 있습니다. 대규모 시뮬레이션과 실제 시장 데이터 보정을 통해 변동성과 거래량 같은 여건에 따른 LP 수익 및 최적 수수료를…
이 연구는 탈중앙화 거래소에서 흔히 사용하는 자동화 마켓 메이커 설계인 상수곱 시장에서의 체결과 통계적 차익거래를 살펴봅니다. 이러한 시장에서는 트레이딩 함수가 환율을 결정합니다. 분석은 환율 위험 노출과 체결 비용을 서로 연관된 요소로 다루고, 비용이 해당 함수의 곡률, 즉 볼록성과 어떻게 연관되는지 살펴봅니다. 실증 근거에 따르면 볼록성으로 체결 비용을 추정할 수 있습니다. 비용은 거래 규모에 따라 선형적으로, 유동성 깊이와 환율에 따라 비선형적으로…
이 문서는 개별 시장 참여자의 행동을 바탕으로 구축한 비선형 주문장 모형을 설명합니다. 이 프레임워크는 마르코프 모형과 호크스 기반 모형을 모두 포함해 에이전트 수준의 주문 흐름과 집계된 시장 움직임을 연결합니다. 명시된 약한 가정 아래에서 저자들은 장기 안정성과 가격 움직임 특성을 설명하는 에르고딕성과 확산성에 관한 결과를 증명합니다. 이 모형은 최우선 매수·매도 잔량의 정상 분포, 스프레드, 유동성 변동, 가격 변동성 등의 양을 폐쇄형 식으로 도출합니다.…
이 문서는 매수·매도 호가 스프레드와 변동성, 거래량, 시간 범위, 측정 가능한 시장 미시구조 요인의 관계를 모형화합니다. 스프레드는 가용 주문 유동성과 거래의 가격 충격이 서로 경쟁한 결과로 봅니다. 거래량이 적을 때는 유동성을 더하면 가격 정확도가 높아지고 스프레드가 좁아질 수 있지만, 어느 수준을 넘으면 유동성 증가가 오히려 가격을 악화시킬 수 있습니다. 이 모형은 스프레드 움직임과 고가·저가 가격 막대를 해당 시장 조건과 연결한 뒤, 그 관계를 이용해…
이 논문은 모의 거래 환경에서 재고를 관리하도록 에이전트를 학습시키는 암호화폐 마켓메이킹용 심층 강화학습 프레임워크를 설명합니다. 환경은 지정가 주문장 데이터와 주문 흐름 도착 통계로 시장 관측값을 나타냅니다. 정책 경사 알고리즘을 에이전트로 사용하며, 순방향 신경망이 정책 또는 가치 함수를 근사합니다. 실험은 보상 함수 두 가지를 비교하고 일별 및 평균 거래 수익률로 에이전트와 보상의 조합을 평가합니다. 저자들은 이 프레임워크가 마켓메이커가 직면하는 확률적…