군집행동과 주문장 유동성 스트레스

기사 arXiv papers · 저자: Jan Novotny

요약

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 나타나며, 대체 주문 흐름 규칙과 다양한 모멘텀 기간에서도 효과가 유지됩니다. 메커니즘 비교에서는 가격 모멘텀에 따른 군집행동의 반사 효과가 더 강한 것으로 나타납니다. 이 경우 매수가 추가 매수를 부를 수 있습니다. 이에 대응하는 주문 흐름 메커니즘은 약하고 비교 방식에 민감합니다. 두 시장 변형에서는 신호만 연결한 경우 방향성 전염이 나타나지 않습니다. 이는 시뮬레이션 결과이므로 그 함의는 모형의 거래 규칙과 가정에 달려 있습니다.

핵심 아이디어

모형은 지능이 없는 트레이더와 차티스트 군집 에이전트가 참여하는 연속 이중경매에서 유동성 스트레스를 시험합니다.
위상도 탐색과 부호 무작위화 귀무 검정을 사용해 관찰된 패턴과 인공적 결과를 구분합니다.
한쪽 호가 주문장 사건 비율은 불연속적 전이 대신 군집행동에 따라 완만하게 증가합니다.
가격 모멘텀에 따른 군집행동은 시험한 주문 흐름 규칙보다 반사 효과가 강합니다.
보고된 모형에서는 두 시장을 신호만으로 연결해도 방향성 전염이 생기지 않습니다.

Agent-based models of markets readily produce emergent instabilities, but telling a genuine collective effect apart from a parameter artefact takes discipline. We apply Bouchaud's phase-diagram method to a continuous-double-auction order-book model. The method is to map the full phase diagram, test its robustness to rule changes, and rule out degenerate and numerical origins before we call any feature a tipping point. The model has fundamental-anchored zero-intelligence liquidity and a mid-anchored chartist herding layer, controlled by the fraction $\varphi$ and the strength $κ$ of herders. A 7x6 grid (336 runs, each with a scrambled-sign null) locates an emergent liquidity-stress crossover. The order parameter, the fraction of events with a one-sided book, rises to about 0.34 at $(\varphi,κ)=(0.9,1.0)$, is zero across all 42 scrambled cells, and forms a smooth crossover rather than a discontinuous Dark Corner. The dry-up is rule-robust (it recurs under an order-flow-imbalance rule), horizon-robust (about 0.32-0.35 across a 16x range of momentum window), and has a monotone onset boundary $\varphi^*(κ) = \{0.55, 0.45, 0.36\}$. We then decompose the mechanism at a matched directional-bias amplitude (mean |p_buy - 0.5| about 0.269). Price-momentum herding carries a large, comparator-robust reflexive component (+0.29; buying begets buying), whereas the order-flow rule's component is about 0 and comparator-dependent. The RMS-mispricing gradient is a placement artefact, largest at $κ=0$. A companion two-market analysis finds no directional cross-market contagion across a signal-only herding link.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

군집행동, 한쪽으로 치우친 주문장과 경매 시장의 유동성 스트레스

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