基于流动性的限价订单随机模拟框架

他们不能简单地选择成为流动性提供者，因为这些代理人的优越性，原因有很多。其中包括在毫秒级环境中实施这一战略所需的技术投资、他们需要持有的库存，以及他们可能必须遵守的监管或交换义务。6.2报价与交易比率作为使用我们的模型可以进行的实验类型的一个例子，我们将在这里考虑的干预是施加报价与交易比率。这一比例已经在某些交易所得到考虑，比如伦敦证券交易所，它允许每笔交易有500个报价。伦敦证交所允许进一步报价，但每笔订单需支付5便士的附加费。在我们的模型中，我们假设每个级别的基线限制订单提交（或报价）强度uLO、a、iis等于基线取消强度uC、a、i。也就是说，在执行之前，可能可以取消在一个时间间隔内提交的所有订单。考虑到我们模型的设置，对过度交易实施随机限制比（比如）100个限制指令对1个市场指令的硬限制更方便。对于报价与交易比率q=，我们通过指定取消活动uC，a，it=（1）来施加限制-q） 哦，a，它。这一方法与Ait-Sahalia和Saglam（2013）所采取的方法类似，他们没有强制执行500毫秒的严格最小休息时间，而是将每个订单服从指数分布的随机最小休息时间，但平均值相同。http://www.londonstockexchange.com/products-and-services/trading-services/pricespolicies/tradingservicespricelisteffective2december2013.pdfWe在我们的模拟LOB中，针对3种不同的报价与交易比率，评估这种干预的结果，即q∈,,.

图13显示了监管对个人日常活动实现的影响，以及重复实现的价格过程。我们从基本模型的估计中选择了一个参数向量，该模型通常表现出过度的波动性。我们注意到，在我们的模型中，增加Q（从而减少取消的相对数量）具有约束中间价过程的效果，从而抑制过度波动。虽然无法通过ABM模拟得出关于此类干预效果的明确结论，但这是监管机构可能考虑的步骤，尤其是在比较不同方法时。例如，即使在实施报价与交易比率时，监管机构也可能有许多选择，例如，关于他们考虑该比率的期限。我们认为，我们的模型可以为此类考虑提供信息，鉴于其灵活性，可以引发大量计算实验和情景分析研究，从而更好地告知决策者他们的政策可能对交易员的市场行为产生的影响。7结论我们提出了一种新形式的基于主体的模型，以捕捉复杂随机过程的特征，即极限订单簿。我们考虑的代理类型代表了现代金融市场中的市场参与者类别：在电子LOB中，交易员可以根据其流动性要求大致分为流动性提供者和流动性需求者。与过去所考虑的图表主义和原教旨主义模型相比（例如。

Farmer和Joshi[2002]、Frankel和Froot[1988]、Kirman[1993]、Manzan和Westerho ff[2007]、Westerho ff和Reitz[2003]）。我们已经对整个代理类别产生的活动进行了建模，这使我们能够直接对LOB不同级别之间的事件（限价订单提交、取消和市场订单）活动的依赖性进行建模，考虑单个代理策略的简单公式是不可能的。我们对事件强度采用了一个灵活的多元斜t模型，该模型独特之处在于它能够捕捉不对称和异质依赖性，以及它在高维度上的可伸缩性[Demarta和McNeil，2005年，Fung和Seneta，2010年]。这导致了ABM的一个非常通用的公式，这使得我们能够按照订单大小对异质性进行建模。在我们对模型的评估中，我们提出了基于标准模拟的方法的扩展，在多目标问题中考虑了多个辅助模型（与价格和数量过程有关）。我们开发了一种新的间接推理多目标优化方法，该方法在校准随机代理LOB模型时，使用随机排序和帕累托最优的概念来选择最合适的候选参数向量解。我们已经证明，即使是一个简单的、基线版本的模型，它假设订单大小固定，并且限制订单安排和取消的分布强度的偏度没有异质性，仍然能够产生一系列合理的LOB随机动态行为。

然而，放松基线模型假设通常会导致模型估计的改进，因为它们能够生成模拟，从而密切反映在典型交易日实际数据中观察到的价格和成交量动态，即非重大事件的冲击或流动性干旱。本文提出的灵活的LOB框架，以及一种新的基于仿真的估算方法的提议，是对LOB建模的重要贡献。我们提出了一个模型，可以捕捉罕见的LOB特征，例如不同水平的LOB活动强度的依赖性。此外，我们已经证明，该模型非常详细，因此可以将其用作拟议监管的试验平台。我们证明，对取消次数进行足够高的随机限制（类似于实施报价与交易比率）可以减少模拟LOB中的过度波动。AcknowlementSP感谢Mark Harman教授对基于代理的建模和通过多目标优化进行初始修井校准的讨论的支持。EP和GWP感谢日本东京统计数学研究所（Institute of Statistical Mathematics，Tokyo，Japan）和松井友子（Tomoko Matsui）教授在研究访问期间对本文的支持。EP和GWP还感谢LSE系统风险中心在本手稿期间进行的广泛讨论。GWP感谢牛津大学牛津曼学院的支持。参考资料。Ait-Sahalia和M.Saglam。高频交易者：利用速度。技术报告，国家经济研究局，2013年。C.Andrieu，\'E.Moulines等。关于一些自适应mcmc算法的遍历性性质。《应用概率年鉴》，16（3）：1462-15052006。W·亚瑟、J·霍兰、B·勒巴隆、R·帕尔默和P·泰勒。

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