【2011年】提供了高频交易公司在市场上的代表性不断增加的证据,尽管【Brogaard等人,2014年】没有发现这会增加机构执行成本。为LOB模拟提出的其他随机模型包括Ro,su【2009】提出的模型,他引入了一个LOB模型,旨在与市场微观结构理论支持的逆向选择风险相比,为在不同LOB水平提交订单提供另一种解释。相反,假设交易者在以更有利的价格进行交易时具有更高的预期效用,但在通过限价指令进行交易时,其效用与等待时间成比例损失。该模型预测,askspread的竞价可能来自流动性提供者之间的竞争,而大市场订单的可能性可能会导致驼峰形LOB。虽然我们在模型中考虑的代理人行为的总体动机来自其流动性脉冲,但我们为其交易活动考虑的随机模型与本节中描述的模型系列相关。极限订单到达的独立齐次泊松过程的假设是非常简单的,因此,我们将极限订单到达强度在不同水平的LOB中的依赖性纳入其中,作为我们在下一节中描述的灵活参数模型的一部分。3新视角:基于代理的随机Lob模型在本节中,我们为基于代理的随机模型的每个组成部分提供了正式的数学规范。这包括流动性提供者代理机构的限额订单下达和取消的随机模型,以及流动性需求代表机构的市场订单下达的随机模型。
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