信息成本的影响与交易策略的转换

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英文标题：
《Impact of information cost and switching of trading strategies in an
  artificial stock market》
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作者：
Yi-Fang Liu, Wei Zhang, Chao Xu, J{\\o}rgen Vitting Andersen, Hai-Chuan
  Xu
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  This paper studies the switching of trading strategies and its effect on the market volatility in a continuous double auction market. We describe the behavior when some uninformed agents, who we call switchers, decide whether or not to pay for information before they trade. By paying for the information they behave as informed traders. First we verify that our model is able to reproduce some of the stylized facts in real financial markets. Next we consider the relationship between switching and the market volatility under different structures of investors. We find that there exists a positive relationship between the market volatility and the percentage of switchers. We therefore conclude that the switchers are a destabilizing factor in the market. However, for a given fixed percentage of switchers, the proportion of switchers that decide to buy information at a given moment of time is negatively related to the current market volatility. In other words, if more agents pay for information to know the fundamental value at some time, the market volatility will be lower. This is because the market price is closer to the fundamental value due to information diffusion between switchers.
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中文摘要：
本文研究了连续双拍卖市场中交易策略的转换及其对市场波动性的影响。我们描述了一些不知情的代理（我们称之为切换者）在交易前决定是否为信息付费的行为。通过为信息付费，他们表现得像知情的交易者。首先，我们验证了我们的模型能够重现真实金融市场中的一些程式化事实。接下来，我们考虑在不同的投资者结构下，转换与市场波动之间的关系。我们发现，市场波动性与转换者的比例之间存在正相关关系。因此，我们得出结论，交换机是市场中的一个不稳定因素。然而，对于给定的固定百分比的切换者，在给定时刻决定购买信息的切换者的比例与当前的市场波动率呈负相关。换言之，如果更多的代理人在某个时候为了解基本价值而支付信息费用，那么市场的波动性就会更低。这是因为，由于交换机之间的信息扩散，市场价格更接近基本价值。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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PDF下载：
--> Impact_of_information_cost_and_switching_of_trading_strategies_in_an_artificial_.pdf (1.31 MB)

2022-5-5 05:07:01 上传

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关键词：交易策略 信息成本 relationship Quantitative information

导言本文探讨了在一个连续的双重拍卖机制中，按交换支付行为如何影响金融市场的问题。更准确地说，我们研究了交换机的百分比和切换频率如何与金融市场的波动性相关。Franke和Westerhoff[1]指出，确实有可能导致交易者转换的原因，如羊群效应、策略适应性，即根据策略的过去表现追求更高回报等。我们引入了一种新的转换机制，不知情的交易者可以通过支付一定的信息成本获得信息。虽然已经研究了基于Brock和Hommes框架下的某些适应性函数或性能度量的切换的影响[2,3]，但本文是第一项考虑限价订单市场模型中按切换支付行为的研究。我们试图找出转换与限价订单市场波动性之间的关系。自从引入过度波动的概念[4,5]以来，大量文献都致力于这一主题。行为金融告诉我们，投资者的行为会影响金融市场，而转换被视为学习过程之一，可能会对市场波动产生一定影响。同时，一些学者在基于代理的模型中使用转换来描述投资者的学习行为，并研究了其对价格动态的影响。最近，一些研究人员关注使用异构信息的基于代理的模型。我们在连续双拍卖市场中使用基于代理的模型进行研究。我们实验中的切换机制也是基于异构信息的。我们的模型中有四种类型的代理：*通讯作者。

地址：Rm。天津大学管理与经济学院北洋科学大厦713号，天津300072，中国，电话：+86 22 27891308。电邮地址：易芳。0731@gmail.com（刘亦芳），weiz@tju.edu.cn（张伟），徐超_201310@126.com（朝旭），约根·维廷。andersen@univ-巴黎1。fr（约根·维廷·安徒生），高几率。xu@gmail.com（许海川）2018年6月19日向Physica A提交预印本知情代理、未知情代理、交换机和噪音代理。我们认为，根据过去的业绩追求更高的收益是转换的原因。在给定的时间内，切换者会考虑如果他在最后一个时间步中为信息付费，是否会获得更多收入。如果是这样的话，切换者会为信息付费，并充当信息代理。否则，切换者将不会购买信息，并充当不知情的代理。接下来，我们研究模拟市场价格的典型事实，以检验模型的有效性，即：价格收益的厚尾、波动性聚类、无套利（收益的零自相关）和长记忆（波动性的缓慢衰减自相关）[6]。事实证明，与转换相关的几个参数可以影响市场的价格动态[2]。然而，转换是否会加剧或降低市场波动仍不得而知。因此，我们提出了一个问题：不同类型的代理商之间的转换是否加剧或减少了市场波动，或者参展商在不同的市场条件下是否具有不同的特征？在我们的模型中，我们考虑了不同代理结构下市场的波动性。换句话说，我们验证了当市场中有更多的开关时，波动性是否更高。

Lux和Marchesi[10]表明，经纪人在原教旨主义和图表主义策略之间的转换是导致波动性聚集和厚尾回报出现的主要原因。在其他模型中也发现了类似的结果[3,11]。然而，一般来说，上述模型中的代理人属于相同的两种类型：原教旨主义者和宪章主义者。不同交易策略之间的转换可以考虑以下四个原因：作为一种行为偏差的倾向，过去使用两种不同策略的假设差异财富，羊群效应，以及失调校正机制[1]。在我们的模型中，我们设计了一种称为切换器的新型代理，其行为如下：如果切换器上一次支付了信息费用，从而获得了更多的信息，那么他们这次将支付信息费用，从而充当一个信息交易者。相反，他们不会为这些信息买单，因此会试图预测信息代理的价格。对上述行为的解释可以被视为在现实世界中是否购买分析师报告的决定。文献中经常提到证券和投资分析师的研究报告可以帮助投资者获得更高收益的观点。例如，Dawson[12]发现，如果你遵循分析师的报告，你可以获得超额收益。Lee[13]认为分析师报告的价值与报告中的信息正相关。此外，Busse等人[14]利用实证数据表明，一些确实关注分析师报告的投资者也因此改变了他们的行为。这意味着一些投资者购买这些报告，并按照报告的建议进行交易。我们的模型基于异构信息。

Timmermann[23]指出，股息过程的参数对股票价格的动态行为很重要，并得出结论，代理人的学习可能会产生股票回报的可预测性，并显著增加股票价格的波动性。Corrado等人[24]认为，资产错误定价可能会反映投资者的心理，过度波动可能来自情绪的转变。它们表明，货币“多头”和“空头”的反复进入和退出，以及“下拉”交易规则驱动的转换，可能会产生过度波动。Bullard和Duffy[25]发现，在基本面因素变化相对较小的背景下，观察到的资产回报过度波动可以用投资者预期的变化来解释。Wohlmutshand Vitting Andersen[26]认为，不同交易者在不同时间尺度和不同信息下的竞争是过度波动的另一个来源。然而，这些研究都没有考虑到转换的影响，而我们认为，由转换引起的转换与股市价格的过度波动有着深刻的关系。此外，我们确认，在不同的市场条件下，转换机制对市场有不同的影响。3.模型在下文中，我们将介绍一个动态交易模型，该模型在一个连续的双重拍卖市场中使用单一金融资产。市场有一定的规模 以及市场上的交易成本。经纪人有四种类型：知情交易者、不知情交易者、切换者和噪音交易者。所有类型的代理都有其特定的交易规则，所有代理都是风险中性的。所有代理商都会在每一步进入市场。每个代理人将决定在一个时间步中提交多少订单。

这通过给定参数λ的泊松过程来解决。例如，当泊松过程生成的随机数为2时，代理将在此时间步提交两份订单，并且对于每个订单，他只交易一股股票；而当泊松过程生成的随机数为0时，代理在此时间步中将不提交订单。如果订单未执行，代理人将在重新进入市场时取消其之前的订单。在参与市场之前，转换者决定是否要获得信息。交换者在做出决定后进行交易。首先，我们根据上面提到的四个风格化因素来验证模型。然后我们使用我们的模型来考虑转换和市场波动之间的关系。关于模型要素的更多细节如下：3.1。资产价格市场上只有一项资产，并且该资产在给定的瞬间t具有基本价值vt。基本价值是当前资产的期望值，并根据泊松过程N（t）演化，参数为φ，vt+1=vt+N（t）Xδ，（1），其中δ∈ (-, ) 以相同的概率被选中。市场价格Pti是时间t的平均交易价格，如下所示，pt=Pnptn×snPnsn，（2）Ptn是指时间t每个已执行订单n的价格，Sn是指时间t每个已执行订单的订单大小（一个单位、两个单位或更多）。如果时间t没有交易，则pt=pt-1，初始市场价格为v.3.2。异质交易市场上有四种类型的代理人，包括知情的代理人、不知情的代理人、调停者和噪声交易者。然而，对于资产的价格预测，代理人有不同的看法。知情交易者知道资产的当前基本价值，并将基本价值预测为资产的市场价格。

不知情的代理知道具有时滞的基本价值，并使用遗传算法（GA）预测市场价格。切换者通常充当不知情的代理，但如果他们认为这样做的成本足够低，就可以切换到知情的代理（详情见下文）。如果他们为信息付费，那么他们就知道当前的基本价值，并作为知情的代理人进行转换和交易。相反，他们使用过去的价格来预测当前的资产价格，并作为不知情的代理人进行交易。噪音因素和未被告知的因素一样预测价格，但他们无法从过去的市场价格行为中学习，他们预测市场价格的公式系数是随机的。具体而言，不同的代理商进行相应的交易：1。知情交易者我们模型中的知情代理人代表真实市场中的原教旨主义交易者。这类代理人知道当前的基本价值vt，并预测资产价格peI，tas vt.2。不知情的交易者在我们的模型中，不知情的交易者代表使用自己的技术和信息预测股价的交易者。不知情的代理人认为vt具有时滞τ，也就是说，市场上不知情的代理人只知道vt-τ. 平均报价是指当前时间点上的平均价格。不知情的代理人使用公式3预测资产价格。peU，t=ai·vt-τ+bi·pavet+ci·pmai+bi+ci，（3）其中ai、bian和cia是[0,1]范围内的系数。不知情的代理使用遗传算法根据市场条件不断优化这三个系数。3.零情报商人零情报代理人代表一些盲目的市场参与者。他们还利用方程3预测资产价格，但系数是随机的。4.

切换者切换者可以改变他们的行为，充当知情的代理或不知情的代理。由于了解基本价值的信息是有价值的，他们决定是否购买这些信息。他们通过比较上一个时间步预测市场价格的误差来实现这一点-1使用vt-1、对预测pt产生的误差-1使用peU，t-1.如果信息成本加上错误预测成本-1使用vt-1大于误差预测pt-1使用peU，t-1.代理将使用peU，t坚持其预测。否则，代理将购买信息并使用VT进行预测。总结：peS，t=（ai·vt）-τ+bi·铺路+ci·pm）/（ai+bi+ci）如果| peU，t-1.- pt-1 |<| vt-1.- pt-1 |+Cvtif | peU，t-1.- pt-1| ≥ |及物动词-1.- pt-1 |+C（4）C是信息成本。所有其他符号与等式3相同。如果特工在t时间没有购买信息- 这意味着他不知道-1在时间t时，他只是简单地对待pt-1作为vt-1，这样他也可以使用等式4来做出切换决定。注意，当切换器在时间t从通知切换到未通知时，他将忽略vt-1并且仍然使用vt-τ来形成他的预测，因为没有证据表明使用vt-1代替vt-τ可以获得更精确的peU。3.3. 订单提交规则交易商的订单提交基于[27,28]构建的规则，提交限额订单的交易员需要流动性补偿，该补偿至少能够覆盖交易成本。换句话说，购买限制订单价格可以通过从pet中减去u来获得；可通过在pet上添加u来获得销售限制订单价格。

订单提交规则如表1所示。表1：订单提交规则。场景订单案例1：有限订单bookpet>ask+u市场订单到BuySak+u中至少有一个要价和一个出价≥ 聚酯食品包装材料≥ 投标- u&|提问- 宠物|≤| 聚酯食品包装材料- 出价|限购pl=pet- uask+u≥ 聚酯食品包装材料≥ 投标- u&|提问- 宠物|>|宠物- 出价|限制订单销售，pl=pet+upet<出价- u市场订单出售案例2：没有出价Spet>ask+u市场订单购买PET≤ 使用pl=pet要求+u限制订单购买- u案例3：没有询价<投标- u销售订单≥ 投标- u使用pl=pet销售的限价订单+u案例4：使用pl=pet购买限价订单的概率为50%时，没有询问或出价- 概率为50%的u限价订单，以pl=pet+uask表示最佳询价；投标表示最佳投标价格；表示限价订单价格。3.4. 转换机制由于定义的资产价格始终围绕基本价值波动，因此信息代理人的平均收益将高于未信息代理人。如前所述，不知情的代理商希望通过购买有关vt的信息来获得更高的利润。然而，为了决定代理商是否会转换，我们首先需要计算信息成本C。我们解决这个问题如下：我们首先在没有开关的情况下对艺术市场进行一些操作。表2列出了艺术市场的参数值。每次运行后，我们将知情代理的订单利润与未知情代理的订单利润之间的差异定义为信息成本C。

Theorer pro fits是定义的灰烬=pl- 销售限额订单- pl、f或购买限额订单PT- 销售市场订单- pt、f或买方市场订单（5）我们运行艺术市场200次，将差异设计为C的分布。C分布的模拟结果如图1所示。显然，它看起来是正态分布。因此，我们使用正态分布将C.Ris的分布拟合为约0.95，调整后的Ris为0.9362，因此我们可以得出结论，该分布确实是正态分布。平均信息成本为0.36，负概率极小，与上述分析一致。估计的信息成本将用于以下模拟。3.5. 正如引言中提到的那样，实证研究发现，转换者确实会购买信息，然后遵循建议。我们设计了一个模型来描述这种行为。然而，该模型是否给出了图1：通过模拟200个没有切换器的艺术市场获得的信息成本C的分布。信息成本数据服从正态分布，函数f（x）=a·exp(-（十）-卑诗省）。a=44.83，b=0。3604，c=0.09662，调整Ris为0.9362。图2：基本价值和市场价格的曲线图。黑线代表基本价值，蓝线代表市场价格。应首先验证真实市场数据的可靠描述。我们测试了以下四个因素：厚尾、自相关、长记忆和波动性聚类。图2显示了一段时间内的基本价格。图3显示了市场价格回报的柱状图。