信息成本的影响与交易策略的转换

2022-5-5 05:07:12

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。

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2022-5-5 05:07:20

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。

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大多数88

2022-5-5 05:07:26

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。

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2022-5-5 05:07:29

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。

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2022-5-5 05:07:34

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.

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2022-5-5 05:07:37

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。

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能者818

2022-5-5 05:07:40

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。

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2022-5-5 05:07:43

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。

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能者818

2022-5-5 05:07:46

从图2可以看出，市场价格（蓝线）与基本价值（黑线）的行为密切相关。在表3中，我们展示了市场价格回报的一些统计特征，从中可以看到表2：参数值。参数值SV 0.01u 0.04φ 4λ 1τ 1200-0.02-0.015-0.01-0.005 0.005 0.01 0.015 0.0205010015002000250030000回报图3：市场价格回报的柱状图和曲线图。使用图2中的数据，按每个时间步计算市场价格的回报。在这幅图中，瘦素性荨麻疹很明显。表3：描述性统计特性。描述性统计属性人-1.94e-06中位数0.000000最大值0.006246最小值-0.006282Std。偏差0.001038偏斜度-0.05051kurtosis 6.632679Jarque-Bera 6602.6400.000000收益率的厚尾特征非常明显。图4显示了基本价值的对数回报率随时间的变化，而图5显示了市场价格。图5清楚地显示了波动性聚集，因此波动性聚集确实是由代理人的交易产生的，就像在真实市场中观察到的那样。此外，我们使用ARCH-LM测试我们的×图4中的波动率聚类：显示基本值对数回报的时间序列示例。对数回报率始终在-0.002和0.002之间，不存在波动性聚集。该仿真演示了白噪声过程。×图5：显示市场价格对数回报的时间序列示例与图4相比，市场价格对数回报的幅度大于基本值的幅度。同时，在这张图中，波动性聚集是显而易见的。基于agent的模型。ARCH-LM测试方程为εt=a+b* εt-1（6）式中，ε表示AR（1）模型估计的残差。结果如表4、表5、表6和表7所示。

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2022-5-5 05:07:49

表4和表5显示，基本值的对数回归不存在ARCH效应。表4：基本值的ARCH检验。基本值的ARCH检验统计1.262826概率0.261139Obs*R平方1.262904概率0.261102表5：基本值的ARCH检验方程系数。可变系数标准Eror t统计概率A 2.25e-07 3.80e-09 59.14381 0.000000b 0.010260 0.009130 1.123755 0.261100表6：市场价格的ARCH检验。市场价格的ARCH检验F统计512.8676概率0.000000 OBS*R平方0.5771概率0.000000表7：市场价格的ARCH检验方程系数。变量系数标准Eror t统计概率A 9.21e-07 2.54e-09 36.20055 0.000000b 0.202494 0.008941 22.64658 0.000000，而从表6和表7中，我们可以看到市场价格的对数回报率存在拱形效应。图6：市场价格回报率和绝对回报率的自相关性。黑线表示绝对收益的自相关性，蓝线表示收益的自相关性。市场价格收益率之间不存在自相关性，而市场价格的绝对收益率显示出缓慢衰减的自相关性。接下来，我们考虑市场价格回报的自相关性。图6显示了市场价格回报率和绝对回报率的自相关性。我们可以清楚地看到，市场价格的回报率没有自相关性（没有套利的可能性）。然而，我们发现，市场价格指数的绝对回报显示出缓慢衰减的自相关性。

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2022-5-5 05:07:53

然后我们得出结论，收益率的特征与真实市场相似。GARCH模型提供了一种测试对数价格收益率短期记忆的方法，而Hurstexponent可以用来测试长期记忆。我们运行艺术市场5次，以测试基本价值和市场价格对数价格回报的赫斯特指数。更多细节见表8。我们发现，在五个实验中，基本价值回报的赫斯特指数约为0.5，而在五个实验中，市场价格回报的赫斯特指数远高于0.5。因此，我们可以得出结论，对数基本值收益序列不存在长期记忆，但对数市场收益序列具有长期记忆。表8：基本价值和市场价格的赫斯特指数。基本价值市场价格模拟1 0.5527 0.8435模拟2 0.5771 0.8774模拟3 0.5309 0.9079模拟4 0.5576 0.8681模拟5 0.5653 0.8003表9：代理人的不同百分比。知情交易者非知情交易者零情报交易者转换（ρ）模拟1 12%30%58%0%模拟2 12%23%58%7%模拟3 12%15%58%15%模拟4 12%8%58%22%模拟5 12%0%58%30%3.6。计算设计在测试我们的模型之后，我们考虑了转换和市场价格动态之间的关系。我们的实验设计如下：我们检验了代理人的策略转换与市场波动性之间是否存在某种关系。为此，我们设计了不同开关配置的实验。与[28]类似，我们将把知情和零情报人员的比例分别乘以12%和58%。在我们的模型中，不知情的代理被分为切换者和不能切换的不知情交易者。

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能者818

2022-5-5 05:07:56

我们平均选择5种不同的比例（从0%到30%）作为切换者的百分比，因此我们考虑了表9中所述的5种不同的模型配置。现在的想法是比较不同代理结构下市场价格的波动性。对于表9中提到的每个配置，我们通过为每个市场运行选择一个随机的初始种子，选择30个随机的市场实现。对于每个随机种子，我们在不同的代理结构下运行市场。因此，我们可以确保在不同比例的交换机下有相同不同的市场条件。如果结果不同，我们可以得出结论，这是由于模拟中使用了不同的百分比，而不是不同的随机种子。4.结果图7显示了与表9中报告的5种交易员配置相对应的具有不同切换百分比（ρ）的不同代理的平均订单收益。每幅图都展示了一种类型的经纪人，展示了5种典型的市场行情以及总共30种市场行情的平均值。对于所有类型的交易者，平均回报都是在交易成本之前报告的。但对于转换者来说，图7（c）中报告的平均回报是在信息成本之后，因此不同类型交易者的回报可以进行比较。ρ图7：不同类型代理人的回报率与ρ：（a）知情代理人，（b）未知情代理人，和（c）切换者。30个模拟用于计算每种类型的代理的回报，5个模拟是随机选择的，如图所示。对于不同类型的代理，在每次模拟中使用相同的随机种子。

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kedemingshi

2022-5-5 05:07:59

知情交易者的回报率（图（a）显示出与ρ相比的小幅下降趋势。然而，图（b）和图（c）中未知情交易者和转换者的回报率显示，与转换者的百分比ρ相比，下降幅度更大。我们可以看到，知情代理人的回报率几乎没有变化，只是略有下降（图7（a））。然而，在不知情代理人的情况下，与ρ相比，回报率下降更明显。知情代理人的回报率不存在差异，而在不同的代理人结构下，其他两种类型的回报率明显不同。总的来说，切换者可以选择购买信息，前提是预测准确性的提高可以补偿信息成本，这样他们就能比不知情的代理赚更多的钱。图8显示了不同比例的交换机下的不同市场波动。有人指出，在没有切换器的情况下，在每一个模拟中，市场波动最小，我们可以在30个模拟中得出相同的结论。因此，我们展示的第一个普遍现象是，有切换器的市场比没有切换器的市场更具影响力。第二个是ρ×图8：不同代理结构下的市场波动率百分比越大。与ρ相比，股市波动率明显增加。表10：不同转换比例下的平均市场波动率。切换者的百分比ρ0%7%15%22%30%平均市场波动率0.00043 0.00054 0.00069 0.00079 0.00090在充当切换者的未知情代理中，ρ越大，市场回报的波动性越大，见表10。最重要的是，我们可以得出结论，交换机的行为确实对市场有一定影响，它们是市场中的一个不稳定因素。

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2022-5-5 05:08:03

我们可以用以下方式解释这种现象：我们发现，切换者的回报率小于切换者的百分比，这意味着他们的预测更多地偏离基本值，变得更不准确。因此，市场波动性更高，成为市场的不稳定因素。然后，我们考虑在给定的切换者百分比ρ下，市场波动性如何取决于在给定时刻积极购买信息的切换者的比例γ。图9显示了作为γ函数的平均市场波动率。数据通过30次模拟平均获得，使用30%的固定百分比开关。我们从其他实验（见表9）中得到了类似的结果，其中ρ的固定值不同。我们可以看到，波动率（最小、最大或正常）随着积极购买γ的转换者比例的增加而下降。具体而言，当在给定时间内信息购买者相对较少（γ低于20%）时，市场波动性较高。相反，当γ大于70%时，市场波动相对较低。一般来说，我们发现，当大多数切换者在给定时间购买信息时，市场波动性较低。相反，如果只有一小部分代理人购买，市场波动性就会很高。因此，我们得出结论，切换行为会影响市场，如果主动切换率较高（意味着更多的切换者成为知情代理人），市场的波动性将较低。这是因为当更多的开关在给定时间切换时，信息的扩散γ×图9：不同比例下的平均波动率γ。γ表示在给定时刻，当切换者的百分比ρ固定（ρ=30%）时，切换者购买信息的比例。

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kedemingshi

2022-5-5 05:08:06

市场价格的波动性是γ的递减函数。价格更高，市场价格接近基本价值。因此，市场更加有效，因此更加稳定。5.结论在本文中，我们研究了基于代理的模型中一些不知情的代理转换为其他类型代理的原因，并分析了转换对市场稳定性的影响。正如Busse等人[14]所示，一些投资者购买分析师的报告并遵循他们的建议。我们设计了一种新型的基于代理的模型，在该模型中，代理决定是否为信息付费，以便在做出交易决定之前获得信息。首先，我们验证了我们的模型，发现了与实际市场中观察到的价格动态相似的特征（程式化事实）。其次，我们分析了在不同条件下转换代理回报率以及市场波动性的影响。第一个结论是，如果市场中存在切换者，市场波动性更大。我们发现，无论切换者的百分比是多少，没有切换者的市场波动率都小于有切换者的市场波动率。因此，我们推断，一般来说，代理人在两种交易策略之间切换的行为会增加市场的波动性。第二个结论是，我们发现，市场中转辙机的比例越大，市场波动性越高。此外，我们发现，当有更多切换者时，未知情代理和切换者的回报率下降，而知情代理的回报率几乎没有变化。因此，我们得出结论，市场中转辙机的百分比ρ越高，转辙机的预测就越不准确，因为它们的回报率随着ρ而降低。因此，由于预测不准确，它们成为市场的不稳定因素。

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2022-5-5 05:08:09

因此，随着市场中切换者的增多，市场波动性更高。最后一个结论是，如果市场中有固定比例的转换者，有更多的转换者积极购买信息，以了解给定时间的基本价值，那么市场波动性会更低。换句话说，转换的百分比与当前的市场波动率呈负相关。我们可以通过这样一个事实来解释这一点：知道基本价值的转换者越多，市场价格就越接近基本价值。因此，市场波动性较低。总体而言，我们发现，市场波动性确实随着市场中切换者比例的增加而增加，但随着更多切换者积极购买信息以了解基本价值，市场波动性将降低。因此，切换者的行为能否增加或减少市场波动取决于具体情况。如果切换者总是为了解基本价值而支付信息费用，则市场波动率较低，而如果切换者总是在两种决策类型之间切换，则市场波动率较高。然而，在转换方面仍然存在未解决的问题。我们可以得出结论，根据策略的过去表现追求更多收益是交易者转换策略的原因之一。还有一些我们在文章中没有考虑到的其他原因可能会导致诸如放牧等转换。因此，确实需要更多的研究来证实交易者在不同决策类型之间切换的原因。致谢：我们感谢编辑H.E.Stanley和匿名推荐人的有用建议，这些建议帮助我们大幅改进了论文。我们还要向李建伟表示衷心的感谢，他为改进本文提供了有益的意见。

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2022-5-5 05:08:12

本研究得到了国家自然科学基金重点项目71131007和教育部创新团队项目IRT1028的资助。参考文献[1]R.Franke，F.Westerhoff，《资产定价动态中的结构随机波动：估计和模型竞赛》，J.Econ。戴恩。控制36（2012）1193–1211。[2] W.A.布罗克，C.H.霍姆斯，《通往随机性的理性路径》，计量经济学65（1997）1059–1095。[3] 从A到C，从简单到混乱，从A到B，从A到B，从A到B，从A到C，从A到B，从A到C，从A到B，从A到C，从A到C，从A到C，从A到C，从A到C，从C到C，从A到C，从C到C。戴恩。控制22（1998）1235-1274。[4] R.J.Shiller，股价是否波动过大，以至于无法通过随后的股息变化来调整？，是经济部。牧师。71 (1981) 421–436.[5] S.D.勒罗伊，R.D.波特，《现值关系：基于隐含方差界限的检验》，计量经济学49（1981）97–113。[6] M.D.古尔德、M.A.波特、S.威廉姆斯、M.麦克唐纳、D.J.芬、S.D.豪森，《限价订单手册》，牛津大学工作文件（2012年）。[7] C.Di Guillmi，X.-Z.何，李克强，《羊群效应、趋势追踪与市场波动》，第337号工作文件（2013年）。[8] A.Chiarella，X.何，《简单资产定价模型中的异质信念、风险和学习》，计算机。经济部。19 (2002) 95–132.[9] 勒克斯，羊群行为，泡沫和崩溃，经济学。J.105（1995）881-889。[10] T.Lux，M.Marches，《金融市场中的波动性聚集：交互代理的微观模拟》，国际期刊。理论。还有苹果。《金融3》（2000）675-702。[11] M.Youssefmir，B.A.Huberman，《多智能体动力学中的聚集波动性》，J.Econ。比哈夫。器官32 (1997) 101–118.[12] S.Dawson，香港市场是否有效？，J.投资组合管理。8 (1982) 17–20.[13] 李政杰，基本面分析与股市，J·巴斯。菲南。账户14 (1987) 131–141.[14] J.巴斯，C.格林，N。

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2022-5-5 05:08:15

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