論文の概要: Modelling Opaque Bilateral Market Dynamics in Financial Trading: Insights from a Multi-Agent Simulation Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02849v1
- Date: Sun, 5 May 2024 08:42:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 18:00:36.467324
- Title: Modelling Opaque Bilateral Market Dynamics in Financial Trading: Insights from a Multi-Agent Simulation Study
- Title（参考訳）: 金融取引における不透明なバイラテラル市場ダイナミクスのモデル化:マルチエージェントシミュレーションによる考察
- Authors: Alicia Vidler, Toby Walsh,
- Abstract要約: 本稿では,オーストラリア国債取引における不透明な二国間市場を表現することを目的とする。
交渉された取引と限られた数のエージェントによって特徴づけられる二国間市場の特異性は、エージェントベースのモデリングと量的金融に価値ある洞察をもたらす。
市場構造における市場剛性の影響を考察し,市場設計における安定性の要素について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.379345372327375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Exploring complex adaptive financial trading environments through multi-agent based simulation methods presents an innovative approach within the realm of quantitative finance. Despite the dominance of multi-agent reinforcement learning approaches in financial markets with observable data, there exists a set of systematically significant financial markets that pose challenges due to their partial or obscured data availability. We, therefore, devise a multi-agent simulation approach employing small-scale meta-heuristic methods. This approach aims to represent the opaque bilateral market for Australian government bond trading, capturing the bilateral nature of bank-to-bank trading, also referred to as "over-the-counter" (OTC) trading, and commonly occurring between "market makers". The uniqueness of the bilateral market, characterized by negotiated transactions and a limited number of agents, yields valuable insights for agent-based modelling and quantitative finance. The inherent rigidity of this market structure, which is at odds with the global proliferation of multilateral platforms and the decentralization of finance, underscores the unique insights offered by our agent-based model. We explore the implications of market rigidity on market structure and consider the element of stability, in market design. This extends the ongoing discourse on complex financial trading environments, providing an enhanced understanding of their dynamics and implications.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントに基づくシミュレーション手法による複雑な適応型金融取引環境の探索は、量的金融の領域における革新的なアプローチを示す。
観測可能なデータを持つ金融市場では、マルチエージェント強化学習アプローチが支配的だが、部分的または曖昧なデータ可用性のために課題を提起する、体系的に重要な金融市場がいくつか存在する。
そこで我々は,小規模メタヒューリスティック手法を用いたマルチエージェントシミュレーション手法を考案した。
このアプローチは、オーストラリア政府の債券取引における不透明な二国間市場を表現することを目的としており、銀行間取引(over-the-counter(OTC)トレーディングとも呼ばれる)の2国間の性質を捉え、一般に「市場メーカー」間で発生する。
交渉された取引と限られた数のエージェントによって特徴づけられる二国間市場の特異性は、エージェントベースのモデリングと量的金融に価値ある洞察をもたらす。
この市場構造の本質的な剛性は、多国間プラットフォームのグローバルな拡大と金融の分散化と相反するものであり、エージェントベースのモデルによって提供されるユニークな洞察を浮き彫りにしている。
市場構造における市場剛性の影響を考察し,市場設計における安定性の要素について考察する。
これにより、複雑な金融取引環境に関する議論が拡大し、そのダイナミクスと意味に関する理解が強化される。
関連論文リスト
- A Multi-agent Market Model Can Explain the Impact of AI Traders in Financial Markets -- A New Microfoundations of GARCH model [3.655221783356311]
本稿では,ノイズトレーダー,基本トレーダー,AIトレーダーの3種類のエージェントを組み込んだマルチエージェント市場モデルを提案する。
我々は,このモデルをマルチエージェントシミュレーションにより検証し,金融市場のスタイル化された事実を再現する能力を確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T07:14:13Z) - Automate Strategy Finding with LLM in Quant investment [4.46212317245124]
ポートフォリオ管理とアルファマイニングにおける定量株式投資のための新しい枠組みを提案する。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)がマルチモーダル財務データからアルファ因子を抽出する枠組みを提案する。
中国株式市場の実験は、この枠組みが最先端のベースラインを大きく上回っていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-10T07:42:28Z) - A Network Simulation of OTC Markets with Multiple Agents [3.8944986367855963]
我々は、取引が市場メーカによってのみ仲介される、オーバー・ザ・カウンタ(OTC)金融市場をシミュレートするための新しいアプローチを提案する。
本稿では,ネットワークモデルを用いて市場構造が価格変動に与える影響について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T20:45:00Z) - A Multimodal Foundation Agent for Financial Trading: Tool-Augmented, Diversified, and Generalist [33.82344864007857]
FinAgentは金融取引タスクのためのマルチモーダル・ファンデーション・エージェントである。
金融市場を正確に分析するために、多種多様なデータ数字、テキスト、視覚的に処理する。
既存のトレーディング戦略と専門家の洞察を統合し、そのトレーディングアプローチがデータ駆動であり、健全な金融原則に根ざしていることを保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T17:06:54Z) - An Auction-based Marketplace for Model Trading in Federated Learning [54.79736037670377]
フェデレートラーニング(FL)は、局所的な分散データを用いたトレーニングモデルにおいて、その効果がますます認識されている。
FLはモデルのマーケットプレースであり、顧客は買い手と売り手の両方として振る舞う。
本稿では,性能向上に基づく適切な価格設定を実現するため,オークションベースのソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T07:25:53Z) - Factor Investing with a Deep Multi-Factor Model [123.52358449455231]
我々は、業界中立化と市場中立化モジュールを明確な財務見識をもって取り入れた、新しい深層多要素モデルを開発する。
実世界の株式市場データによるテストは、我々の深層多要素モデルの有効性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-22T14:47:11Z) - Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics
in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。
最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。
予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z) - CTMSTOU driven markets: simulated environment for regime-awareness in
trading policies [0.0]
本稿では,市場参加者が認識する基本的な価値をモデル化する新たなプロセスを紹介する。
我々は、取引業者に対する体制意識の概念を定義し、注文実行問題の文脈における異なる注文配置戦略の研究を通して、その重要性を説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-02T10:27:12Z) - Deep Q-Learning Market Makers in a Multi-Agent Simulated Stock Market [58.720142291102135]
本稿では,エージェント・ベースの観点から,これらのマーケット・メーカーの戦略に関する研究に焦点をあてる。
模擬株式市場における知的市場マーカー作成のための強化学習(Reinforcement Learning, RL)の適用を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:55:21Z) - Gaussian process imputation of multiple financial series [71.08576457371433]
金融指標、株価、為替レートなどの複数の時系列は、市場が潜んでいる状態に依存しているため、強く結びついている。
金融時系列間の関係を多出力ガウスプロセスでモデル化することで学習することに注力する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-11T19:18:18Z) - Reinforcement-Learning based Portfolio Management with Augmented Asset
Movement Prediction States [71.54651874063865]
ポートフォリオマネジメント(PM)は、最大利益や最小リスクといった投資目標を達成することを目的としている。
本稿では,PMのための新しいステート拡張RLフレームワークであるSARLを提案する。
当社の枠組みは, 金融PMにおける2つのユニークな課題に対処することを目的としている。(1) データの異種データ -- 資産毎の収集情報は通常, 多様性, ノイズ, 不均衡(ニュース記事など), (2) 環境の不確実性 -- 金融市場は多様で非定常である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-09T08:10:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。