如何评估交易策略：单代理市场重播或

时间09:46:35，每5秒下一次订单，为所选订单大小提供40。尺寸为最佳询价或投标尺寸的50%、200%、300%和1000%。如何评估交易策略：单代理市场重播还是多代理交互模拟？（a） 实验代理下购买订单（b）实验代理下销售订单图4。出价或要价。我们将其与市场重播代理在没有实验代理的情况下下单相关的基线进行比较。为了评估不同的价格影响，我们每1毫秒抽取一次价格中点，并仅通过与marketreplay代理关联的中间价格进行标准化。然后，我们采用不同模拟的平均值和标准偏差，得出图3和图4，其中显示了后续实验的结果。在前两个实验中，我们观察到中间价格的即时波动，然后是实验试剂的衰减收敛。作为平均值周围的一个带，以更好地了解由于所选的时间范围，它们如何在最佳ASKPlot中移除静止极限顺序。然而，当我们在下单后60秒后观察时，我们发现平均中间价最终趋于收敛。同样，在图3（b）中，我们分别显示了100次市场销售订单投放时间前后10秒和60秒的相对中间价。我们观察到类似的情况，但是，与购买订单相比，销售订单的收敛速度更高。另一个观察结果是在收敛时间戳之后出现的相对平均脉冲中值周围的标准偏差。在图4（a）中，我们分别显示了80次市场购买订单投放时间前后1秒和10秒的相对中间价。

显然，与较大规模订单相关的利润显示出较高的增量管理价格和相对较长的收敛时间。有趣的是，与实验代理以50%的最佳询价量下单相关的平均中间价结果并不一致。同样，在图4（b）中，我们分别显示了80次市场销售订单投放时间前后1秒和10秒的相对EMID价格。此外，我们还注意到与图4（a）中观察到的类似模式。总代理以最佳投标规模的50%下单，导致相对中间价略有上涨。4、IABS市场影响实验通过其他人使用ZI代理进行评估，interactivemarket模拟被配置为以离散时间单位进行，每次模拟的总时间单位为1000。（在市场上。）每个代理都是按照泊松过程到达市场的，因此不是每个代理都可以按照以下方式来评估交易策略：单代理市场重播还是多代理交互模拟？（a） 实验代理下购买订单（b）实验代理下销售订单图5。观察到实验代理在贪婪=1.0时间单位的情况下下达市场订单，并在同一时间单位内以任意顺序处理消息，对中间价的影响。单一股权可供交易。它的基本值序列，我们认为它是一个随机均值回复过程。每次市场到达时的参与情况。本研究中的实验代理是“影响代理”，它在特定时间向市场投放大量的单一订单，其规模由可用流动性和“贪婪”参数决定。从事市场影响研究的背景代理人群体由100名零情报（ZI）代理人组成，这些代理人在市场到达时随机决定购买或出售，然后选择一个选择进行交易的限价。

所要求的盈余范围是一个策略参数，在代理群体中有所不同，η当前误差也是如此，并使用它来估计最终的基本价值，作为考虑预期盈余的锚定点。该模拟经过精心构建，使得在给定相同的全局随机种子的情况下，无论实验代理是否存在，每个背景代理都将接收相同的随机数序列。因此，后台代理行为的偏差应该来自于实验性改变的市场条件，而不是对其决策过程的简单扰动。考虑到这一点，一次是实验性的冲击剂按设计进行交易，另一次是冲击剂存在，但实际上并没有下达“有效”的订单。在每个离散时间单位，实验交易者在该时间单位的买卖中间点之间的差值。模拟1000个时间单位的持续时间时，时间单位t=200的“影响顺序”。每个背景ZI agentt∈ [0100]遵循泊松过程。因此，影响事件发生的时间将很好地填充股票订单账簿。影响代理查询利润中的流动性数据交换使用战略“贪婪”参数来确定什么是可视化实验，影响代理查询贪婪=1.0的流动性下订单以捕获所有数据。当前模拟配置以任意离散时间单位运行。为了与回溯测试进行比较，我们捕获了每个事件前100个单元的影响（T- 100）到600个单位，我们认为每个任意时间单位代表1亿秒。如上所述，我们进行了100次实验对照试验（200次distinctsimulation），并以事件研究的形式汇总结果，检查影响顺序对后续买卖报价中点的影响。

我们计算每个试验的对照价格系列和实验价格系列之间的百分比变化对影响顺序的综合影响，并在图5中直观地显示这些变化的平均值和标准偏差。我们如何评估交易策略：单代理市场重播还是多代理交互模拟？（a） 实验代理下购买订单（b）实验代理下销售订单图6。观察到实验代理以不同的贪婪度下市场订单对中间价的影响进行了一组类似的试验，同时改变了冲击代理的贪婪参数，并在图6中显示了贪婪所观察到的平均影响。我们注意到，在基于交互代理的模拟中，实验平均价格不会返回到基线价格，对此我们提供了三种解释。首先，即使我们的背景ZI交易员没有改变，但订单簿的构成现在有所不同，价差附近的地区大幅变薄，无法交易。这意味着可能已经立即执行的订单（针对每次市场到达时“被盗”的数量，无论如何，这只能解释每个市场。其次，ZI代理提供的限价部分是在代表每个代理对每单位股票的独特估价的私有价值向量上计算的（由于控制中未执行递减，ZI代理的持股将发生变化，从而导致收购额外股份的个人估值不同。第三，即使ZI代理没有选择不同的限价进行报价，其战略参数eta（η）的存在也会导致他们以当前模拟价差而不是预期的限价进行交易，放弃一些盈余以保证立即执行。

因此，内部买卖报价的变化可以改变他们的行为。市场参与者代理对事件的反应使市场能够达到一种新的、不同的均衡，而这种均衡在回溯测试环境中是无法实现的。结论和未来工作我们已经展示了如何将现有的基于交互代理的模拟市场环境调整为可用作backtester。我们评估了一个非常简单的实验性交易代理namelione，它可以进入一个单一的、大型的市场订单，这种方法可以实现相同的过程并调查结果的差异。我们使用事件研究方法来评估和比较此订单造成的价格影响。我们之前没有提到过，但我们应该指出，没有实验顺序。因此，很难确定我们探索的两种方法中的哪一种为评估提供了更现实的背景。然而，文献中的共识表明，大量订单会导致最初的“冲击”影响，并逐渐衰减。一些模型表明，在某些情况下，这是基线。（Alfonsi等人，2010年）。我们在实验中观察到，在回溯测试环境中，价格趋势相当快地回到了集合实验的基线。在backtestingbuyexperiments中，如何评估交易策略：单代理市场重播还是多代理交互模拟？线路价格。然而，在IABS实验中，我们看到了永久性。这与现有的影响模型更为接近，这是有意义的，因为ZI代理永久性地受到市场事件的影响，并修改其未来行为。但本文表明，这两种评估技术都可以在单个IABSframework的背景下进行。我们希望在这个试验台上继续我们的工作。除其他外，我们希望扩大IABS背景交易代理的现实性和多样性。

朝着这个方向迈出的第一步将是摆脱我们对ZI交易员的实施，这需要固定的时间步长方法来支持连续时间市场。致谢本材料基于摩根大通人工智能研究奖学金部分支持的研究。J、 P.Morgan免责声明和估计构成我们截至本文日期的判断，仅供参考，并符合促进市场研究独立性的法律要求，包括但不限于prohibiresearch。本文件不旨在对任何金融产品或服务的购买或销售进行市场调查、推荐、建议、要约或招揽，也不以任何方式用于评估参与任何交易的优点。这不是一份市场研究报告，也不打算这样做。过去的表现并不代表未来的结果。请咨询您自己的法律、税务、会计或任何其他方面的顾问，包括您特定情况下的适用性影响。J、 对于informationway的质量、准确性或完整性。参考文献Alfonsi，A.、Fruth，A.和Schied，A.具有一般形状函数的极限订单书中的最优执行策略。《定量金融》，10（2）：143–157，2010年。自动交易执行系统中的电子订单簿。《双重拍卖市场：制度、理论和证据》，14:221–2521993年。Bouchaud，J.-P.《价格影响》。量化金融百科全书，2010年。Byrd，D.、Hybinette，M.和Balch，T.H.Abides：面向ai研究的Towardshigh-delity市场模拟。arXiv预印本arXiv:1904.120662019。帕卡德实验室技术报告，911997年。以及统计问题。Cont，R.、Stoikov，S.和Talreja，R.订单动态的随机模型。运筹学，58（3）：549–56320010。Cont，R.，Kukanov，A.，和Stoikov，S。

订购书活动的价格影响。《金融计量经济学杂志》，12（1）：47–882014。Craig MacKinlay，A.《经济和金融事件研究》。《经济文献杂志》，35:13–39021997。《资产价格泡沫与崩溃》（3）：537–5632006年4月。Gatheral，J.无动态套利和市场影响。定量金融，10（7）：749–7592010。Gode，D.K.和Sunder，S.《零情报交易者市场的配置效率：作为部分经济的市场》，101（1）：119–137，1993年。titative Finance，13（11）：1709–17422013。Grinold，R.C.和Kahn，R.N.《主动投资组合管理：定量理论与应用》。普罗布斯，1995年。Huang，R.和Polak，T.Lobster：《限量订单重建系统》，技术文档，2011年。统一资源定位地址https://lobsterdata.com/info/DataSamples.php.How评估交易策略：单代理市场重播还是多代理交互模拟？13351985.10.1017/S0269888912000173。《计算经济学》，2:1187–12332006。Lehalle，C.-A.和Laruelle，S.《市场微观结构实践》。《世界科学》，2018年。纳斯达克。纳斯达克股票市场（nasdaq），2019年。统一资源定位地址https://www.nasdaqtrader.com/Trader.aspx?id=TradingUSEquities.Paddrik，M.、Hayes，R.、Todd，A.、Yang，S.、Beling，P.、and&Economics（CIFEr），第1-8页。IEEE，2012年。Preis，T.、Golke，S.、Paul，W.和Schneider，J.J.Multi（《欧洲物理学快报》），75（3）：5102006年。Toke，I.M.订单簿模型中的做市及其对价差的影响。《订单驱动市场的经济物理学》，第49-64页。Springer，2011年。基于代理的模型。《第16届自治代理和多代理系统会议记录》，第651-659页。国际自主代理和多代理系统基金会，2017年。