Nhiễu riêng tư và phúc lợi nhà giao dịch trong thị trường Kyle thời gian liên tục

Tóm tắt

Tài liệu mở rộng mô hình Kyle một kỳ sang bối cảnh thời gian liên tục, trong đó nhà tạo lập thị trường tự động cam kết trước quan sát tổng dòng lệnh bị làm nhiễu bởi nhiễu Brown độc lập. Trong trạng thái cân bằng Markov tuyến tính, mô hình suy ra hệ số tác động giá không đổi và khoản chuyển giao kỳ vọng tích lũy từ quỹ thanh khoản sang nhà giao dịch; cả hai đều được biểu diễn theo mức độ bất định của giá trị cơ bản, nhiễu dòng lệnh thông thường và cường độ nhiễu riêng tư.

Mô hình liên hệ khoản trợ cấp riêng tư này với tổn thất so với tái cân bằng, diễn giải cả hai là chi phí phúc lợi phát sinh từ những khoảng trống quan sát khác nhau: quan sát dòng lệnh nhiễu trong trường hợp này và quan sát giá bị trễ trong trường hợp so sánh. Kết quả mang tính lý thuyết và dựa trên các giả định về trạng thái cân bằng cùng nhiễu đã nêu; phần trích dẫn không đưa ra kiểm định thực nghiệm hay bằng chứng về kết quả trong thị trường thực. Tài liệu cho rằng phân tích này có liên quan đến việc tính phí hòa vốn cho các nhà tạo lập thị trường tự động hoạt động với thông tin tổng hợp có bảo vệ quyền riêng tư.

Ý chính

• Mô hình bổ sung nhiễu Brown độc lập để bảo vệ quyền riêng tư vào quan sát tổng dòng lệnh của nhà tạo lập thị trường.
• Trong trạng thái cân bằng tuyến tính được nêu, tác động giá không đổi theo thời gian.
• Mô hình suy ra khoản chuyển giao kỳ vọng tích lũy từ quỹ thanh khoản sang nhà giao dịch khi nhiễu riêng tư tăng.
• Phân tích liên hệ chi phí phúc lợi do quyền riêng tư với tổn thất do tái cân bằng thông qua khoảng trống quan sát tương ứng.

Thẻ

# The Privacy Subsidy in Continuous-Time Kyle: Cumulative Welfare under Noise-Perturbed Order-Flow Observation


# The Privacy Subsidy in Continuous-Time Kyle: Cumulative Welfare under Noise-Perturbed Order-Flow Observation









We extend the closed-form privacy-subsidy result of Nakamura~(2026, arXiv:2605.15746) from the single-period Kyle model to continuous-time. A committed Bayesian automated market maker observes the aggregate order flow perturbed by an independent Brownian privacy channel of diffusion intensity $σ_\varepsilon$. Under the Markovian linear equilibrium, the price-impact coefficient is $λ= σ_v / \sqrt{σ_u^2 + σ_\varepsilon^2}$ -- constant in time -- and the cumulative expected transfer from the protocol's liquidity pool to traders over $[0,1]$ is $|Π_M| = σ_v σ_\varepsilon^2 / \sqrt{σ_u^2 + σ_\varepsilon^2}$. We then establish a structural correspondence between this cumulative privacy subsidy and Loss-Versus-Rebalancing (Milionis et al.~2022), identifying privacy-noise welfare as the order-flow observation analog of LVR's price observation gap. The result completes the continuous-time Kyle leg of the program of quantifying break-even fees for committed-AMM exchanges under privacy-aggregated information environments.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.