강화학습 지정가 주문장에서의 상전이와 시장 충격

기사 arXiv papers · 저자: Jan Rosenzweig

요약

이 연구는 자율 강화학습 트레이더만으로 구성된 지정가 주문장을 모형화합니다. 미시적 주문 매칭 엔진을 사용해 에이전트 간 상호작용이 총주문 흐름과 시장 충격을 어떻게 형성하는지 살펴봅니다. 모형은 질서 있는 가격 발견과 변동성이 매우 큰 연쇄 상태 사이의 경계를 제시하며, 이 경계는 에이전트 수와 관측 가능한 시장 깊이와 관련됩니다.

이러한 에이전트가 유동성을 공급할 때 시장 충격이 어떻게 변하는지도 조사합니다. 보고된 행태는 고전적인 제곱근 관계와 다르며, 비선형 피드백 아래에서 소산형, 균형형, 비소산형 국면으로 나뉩니다. 이 결과는 적응형 전략이 시장 안정성과 집행 조건을 어떻게 바꿀 수 있는지 연구하는 틀을 제공합니다. 문서는 모형 결과를 설명하지만 실제 시장에 대한 실증 검증, 매개변수 추정치 또는 실거래에서 국면을 식별하는 실용적 지침은 제시하지 않습니다.

핵심 아이디어

모형은 강화학습 트레이더만으로 구성된 지정가 주문장을 사용합니다.
에이전트 수와 시장 깊이는 질서 있는 거래에서 변동성 높은 연쇄 상태로의 전이와 관련됩니다.
시뮬레이션 환경의 시장 충격은 고전적인 제곱근 동학에서 벗어납니다.
비선형 피드백은 소산형, 균형형, 비소산형 충격 국면을 만듭니다.
문서는 실시간 시장 데이터 검증을 설명하지 않고 모형 기반 결과를 보고합니다.

# 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.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0

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

강화학습 지정가 주문장에서의 상전이와 시장 충격

요약

핵심 아이디어

태그