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考虑流动性成本的订单簿博弈定价

文章 arXiv papers · 作者: David Evangelista et al.
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总结

论文对资产通过订单簿交易时的价格形成过程进行建模。研究提出两种相关方法：有限多人博弈和均值场博弈，并将反映流动性有限的交易成本纳入模型。作者在两个框架中都推导出解析表达式，将形成的价格与实际订单流联系起来。这为研究交易者之间的互动以及流动性约束如何影响价格提供了一种方法。

论文还研究有限参与者模型在何种条件下收敛于对应的均值场模型，并确定了两者一致的条件。文中报告了一项数值评估，使用十只 NASDAQ 股票、一只巴西股票，以及一种在 Binance 交易的加密货币的高频数据。所提供的描述没有说明具体公式、假设、收敛条件或数值结果。因此，这里的证据仅限于所述实证范围；仅凭这段摘要，无法评估模型在这些市场之外的实际拟合度和适用性。

核心观点

  • 论文通过有限参与者博弈和均值场博弈模型研究订单簿价格形成。
  • 模型将流动性有限作为交易成本的来源。
  • 解析表达式将形成的价格与实际订单流联系起来。
  • 作者确定了有限博弈价格收敛至均值场价格的条件。
  • 数值研究使用了股票和一种加密货币的高频数据。

标签

市场微观结构股票加密资产高频交易统计学
全文
# Price formation in financial markets: a game-theoretic perspective


# Price formation in financial markets: a game-theoretic perspective









We propose two novel frameworks to study the price formation of an asset negotiated in an order book. Specifically, we develop a game-theoretic model in many-person games and mean-field games, considering costs stemming from limited liquidity. We derive analytical formulas for the formed price in terms of the realized order flow. We also identify appropriate conditions that ensure the convergence of the price we find in the finite population game to that of its mean-field counterpart. We numerically assess our results with a large experiment using high-frequency data from ten stocks listed in the NASDAQ, a stock listed in B3 in Brazil, and a cryptocurrency listed in Binance.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。