Core Concepts
本モデルは、市場メーカーが唯一の仲介者として機能し、エージェント間の可視性が ネットワークトポロジーに制限されるオーバーザカウンター金融市場を効果的にシミュレートする。
Abstract
本研究では、オーバーザカウンター金融市場を効果的にシミュレートするための新しいエージェントベースのモデルを提案している。このモデルは、市場メーカーが唯一の仲介者として機能し、エージェント間の可視性がネットワークトポロジーに制限されるという特徴を持つ。
モデルには3種類のエージェントが含まれる:
価値投資家:静的な価格目標に基づいて取引を行う
トレンド投資家:深層強化学習を使ってプライスヒストリーを分析し、取引判断を行う
市場メーカー:流動性を提供し、取引の仲介役を果たす
ネットワークトポロジーにより、エージェント間の可視性が制限される。これは、実際のオーバーザカウンター市場における価格発見プロセスを反映している。
モデルの検証では、以下のような特徴が確認された:
価格変動の分布がべき乗則に従う
価格の自己相関性と変動率のクラスタリングが見られる
市場メーカーのポジションと価格分布のゆがみに負の相関がある
価格が投資家の平均的な価格目標に収束する
さらに、ネットワークの疎密が市場構造に与える影響を分析した。ネットワークが疎になるにつれ、市場が断片化し、市場メーカー間の価格差が拡大する臨界点が存在することが示された。この市場の断片化は、価格変動のカートーシスを高める要因となっている。
本モデルは、オーバーザカウンター市場の構造が価格ダイナミクスに与える影響を探るための新しいアプローチを提供している。今後の発展として、強化学習アルゴリズムの拡張や、市場メーカーの動的な行動モデルの導入などが考えられる。
Stats
価格変動の標準偏差は約9%である。
市場が断片化した場合、個々の市場クラスターの価格変動分布のカートーシスは4.32と2.85であった。
Quotes
"本モデルは、オーバーザカウンター市場の構造が価格ダイナミクスに与える影響を探るための新しいアプローチを提供している。"
"ネットワークが疎になるにつれ、市場が断片化し、市場メーカー間の価格差が拡大する臨界点が存在する。"