비트코인 거래 연구를 위한 에이전트 기반 인공 시장
기사 arXiv papers · 저자: Luisanna Cocco et al.
요약
이 논문은 비트코인 거래 연구를 위해 설계된 인공 암호화폐 시장을 설명합니다. 무작위 트레이더와 차티스트라는 이질적인 두 거래자 집단을 모델링하며, 각 집단은 전략과 보유한 비트코인 또는 법정화폐 잔액에 따라 매수·매도 주문을 냅니다. 비트코인 공급은 실제 시장에 연동된 속도로 증가하지만 채굴 과정 자체는 표현하지 않습니다.
저자들은 시뮬레이션이 비트코인 절대 수익률의 일부 통계적 특성, 즉 자기상관과 누적분포를 재현한다고 보고합니다. 이는 단순한 거래자 유형 간 상호작용이 관측된 시장 패턴을 어떻게 만들어낼 수 있는지 살펴보는 방법을 제공합니다. 이 모델은 암호화폐 시장을 완전히 설명하기보다 추가 분석의 출발점으로 제시됩니다. 거래자 유형이 단순하고 채굴 과정이 모델링되지 않아 실제 거래 환경으로 직접 일반화하는 데 한계가 있습니다.
핵심 아이디어
- 인공 시장에는 비트코인을 거래하는 무작위 트레이더와 차티스트가 있습니다.
- 에이전트는 각자의 전략과 보유한 암호화폐 또는 법정화폐에 따라 주문을 냅니다.
- 비트코인 공급은 시간에 따라 증가하지만 시뮬레이션은 채굴을 명시적으로 모델링하지 않습니다.
- 모델은 자기상관과 누적분포를 포함해 보고된 절대 수익률 특성을 재현합니다.
- 단순화된 구조는 완전한 시장 표현이 아니라 연구의 출발점입니다.
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전문
# Using an Artificial Financial Market for studying a Cryptocurrency Market # Using an Artificial Financial Market for studying a Cryptocurrency Market This paper presents an agent-based artificial cryptocurrency market in which heterogeneous agents buy or sell cryptocurrencies, in particular Bitcoins. In this market, there are two typologies of agents, Random Traders and Chartists, which interact with each other by trading Bitcoins. Each agent is initially endowed with a finite amount of crypto and/or fiat cash and issues buy and sell orders, according to her strategy and resources. The number of Bitcoins increases over time with a rate proportional to the real one, even if the mining process is not explicitly modelled. The model proposed is able to reproduce some of the real statistical properties of the price absolute returns observed in the Bitcoin real market. In particular, it is able to reproduce the autocorrelation of the absolute returns, and their cumulative distribution function. The simulator has been implemented using object-oriented technology, and could be considered a valid starting point to study and analyse the cryptocurrency market and its future evolutions.
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