論文の概要: Neural Stochastic Agent-Based Limit Order Book Simulation: A Hybrid Methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00080v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 20:53:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 16:46:06.307131
• Title: Neural Stochastic Agent-Based Limit Order Book Simulation: A Hybrid Methodology
• Title（参考訳）: ニューラル確率エージェントに基づく極限順序ブックシミュレーション:ハイブリッド手法
• Authors: Zijian Shi and John Cartlidge
• Abstract要約: 現代の金融取引所は電子的リミット・オーダー・ブック(LOB)を使用して入札を保管し、特定の金融資産の受注を要求する。 ニューラルポイントモデルを用いて過去のLOBデータに基づいて事前訓練されたニューラルバックグラウンドトレーサによるマーケットイベントのロジックの集約を表現するハイブリッドLOBシミュレーションと、他のトレーサとのマルチエージェントシミュレーションに背景トレーサを組み込んだハイブリッドLOBシミュレーションを提案する。 このスタイル化された事実は残っており、実市場の経験的観察に則った秩序流の影響と財政的放牧行動を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern financial exchanges use an electronic limit order book (LOB) to store bid and ask orders for a specific financial asset. As the most fine-grained information depicting the demand and supply of an asset, LOB data is essential in understanding market dynamics. Therefore, realistic LOB simulations offer a valuable methodology for explaining empirical properties of markets. Mainstream simulation models include agent-based models (ABMs) and stochastic models (SMs). However, ABMs tend not to be grounded on real historical data, while SMs tend not to enable dynamic agent-interaction. To overcome these limitations, we propose a novel hybrid LOB simulation paradigm characterised by: (1) representing the aggregation of market events' logic by a neural stochastic background trader that is pre-trained on historical LOB data through a neural point process model; and (2) embedding the background trader in a multi-agent simulation with other trading agents. We instantiate this hybrid NS-ABM model using the ABIDES platform. We first run the background trader in isolation and show that the simulated LOB can recreate a comprehensive list of stylised facts that demonstrate realistic market behaviour. We then introduce a population of `trend' and `value' trading agents, which interact with the background trader. We show that the stylised facts remain and we demonstrate order flow impact and financial herding behaviours that are in accordance with empirical observations of real markets.
• Abstract（参考訳）: 現代の金融取引所は電子的リミット注文帳(LOB)を使用して入札を保管し、特定の金融資産の注文を求める。 資産の需要と供給を示す最もきめ細かい情報として、LOBデータは市場のダイナミクスを理解する上で不可欠である。 したがって、現実的なLOBシミュレーションは市場の経験的性質を説明する貴重な方法論を提供する。 主なシミュレーションモデルにはエージェントベースモデル(abms)と確率モデル(sms)がある。 しかし、abmは実際の履歴データに基づくものではなく、smsは動的エージェント-インタラクションを有効にしない傾向がある。 これらの制約を克服するために,1) ニューラルネットワーク処理モデルを用いて過去のLOBデータに基づいて事前訓練されたニューラルネットワークによるマーケットイベントのロジックの集約を表現する,2) バックグラウンドトレーサを他のトレーダとのマルチエージェントシミュレーションに組み込む,という,新しいハイブリッドLOBシミュレーション手法を提案する。 ABIDESプラットフォームを用いて、このハイブリッドNS-ABMモデルをインスタンス化する。 まず、背景トレーダーを分離して実行し、シミュレーションされたLOBが、現実的な市場行動を示すスタイリングされた事実の包括的リストを再現できることを示します。 次に,'trend' と 'value' のトレーディングエージェントの集団を紹介し,背景トレーダと相互作用する。 スタイル化された事実は残っており、実市場の経験的観察に則った秩序フローの影響と金融的隠れ行動を示す。

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