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시장 정보 보유도와 마켓메이커 수익성

기사 arXiv papers · 저자: Konrad Ochędzan et al.
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요약

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 전체 시장의 정보성이 낮을 때 정보성 주문 흐름이 특히 큰 악영향을 주며, 마켓메이커가 역선택에 노출되는 것으로 나타납니다. 정보성이 높아지면 수익성은 전반적으로 상승하는 경향이 있지만, 복잡한 동역학과 확률적 학습 과정에서 국지적인 비단조 변화도 발생합니다. 저자들은 가격 발견이 개선되면 결국 역선택 비용을 상쇄할 수 있다고 설명합니다. 이는 양식화된 모형의 계산 결과이며, 설명에는 실증 시장 검증이나 다른 모형 가정에 대한 결과의 강건성이 제시되지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 모형은 이질적인 마켓메이커, 내생적 가격, 자기흥분성 시장가 주문 흐름을 결합합니다.
  • 전체 시장의 정보성이 낮으면 정보성 주문 흐름으로 역선택 비용이 크게 발생할 수 있습니다.
  • 시장 정보 보유도가 높아지면 시뮬레이션상 마켓메이커 수익성이 전반적으로 상승하는 경향이 있습니다.
  • 가격 발견 개선이 역선택 비용을 상쇄할 수 있지만 국지적 결과는 단조롭지 않습니다.
  • 모형화된 유동성 공급 문제를 풀기 위해 다중 에이전트 강화학습을 사용합니다.

태그

시장 조성시장 미시구조머신러닝통계
전문
# 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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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.