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2022-06-01
英文标题:
《Spontaneous Segregation of Agents Across Double Auction Markets》
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作者:
Aleksandra Alori\\\'c, Peter Sollich and Peter McBurney
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  In this paper we investigate the possibility of spontaneous segregation into groups of traders that have to choose among several markets. Even in the simplest case of two markets and Zero Intelligence traders, we are able to observe segregation effects below a critical value Tc of the temperature T; the latter regulates how strongly traders bias their decisions towards choices with large accumulated scores. It is notable that segregation occurs even though the traders are statistically homogeneous. Traders can in principle change their loyalty to a market, but the relevant persistence times become long below Tc.
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中文摘要:
在本文中,我们研究了自发分离为交易者群体的可能性,这些交易者必须在几个市场中进行选择。即使在两个市场和零情报交易者的最简单情况下,我们也能够在温度T的临界值Tc以下观察到隔离效应;后者规定了交易者对累积分数较大的选择的偏好程度。值得注意的是,即使交易者在统计上是同质的,也会发生分离。原则上,交易者可以改变他们对市场的忠诚度,但相关的持续时间会长时间低于Tc。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-6-1 07:17:19
DoubleAuction MarketsAleksandra Alori+,Peter Sollich+,Peter McBurney+英国伦敦国王学院数学系,Strand,London WC2R 2LS,UK;信息学系,King\'s College London,Str,and,London WC2R 2LS,UK电子邮件:aleksandra。aloric@gmail.comAbstract.在这篇文章中,我们研究了自发分离为交易者群体的可能性,这些交易者必须在几个市场中进行选择。即使在两个市场和零情报交易者的最简单情况下,我们也能够观察到低于临界温度T的隔离效应;《规则》规定了交易者对累积分数较大的选择的偏好程度。值得注意的是,即使交易者在统计上是同质的,也会出现这种分类。原则上,贸易商可以改变他们对市场的忠诚度,但相关的持续时间会远低于Tc。亚当·斯密在《国富论》中说,经济增长的概念深深植根于拉布尔的分裂。这主要与劳动力的专业化有关,专业知识的缩小有助于更好地利用劳动力。这种专业化的当代例子包括,例如,航空公司:一些公司专门从事飞行类和商务飞行,而其他公司主要提供低成本飞行。论文[8]报道了菲律宾非正规信贷市场的细分现象,专门从事贸易的放款人主要向资产丰富的大农户发放贷款,而其他人则向小农和无地劳动者发放更多贷款。可以说,客户空间已经被细分,一个高效的商户的职责是发现并适应这个客户空间中的利基(参见示例[9])。
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2022-6-1 07:17:22
然而,在这里,我们想探索最初同质交易者自发分离的可能性。这项工作是由猫市场设计锦标赛的观察结果所推动的,在该比赛中,参赛者被邀请向锦标赛组织者提供的贸易商群体提交市场机制。有人观察到,通过市场和交易者的共同适应,该系统演变为一种分级状态,其标志是特定交易者群体对特定市场的持续“忠诚”。代理人在双重拍卖市场上的自发分离2为了验证我们关于分离可以自发出现的假设,我们构建了一个简单的市场和交易者模型。这里的市场是由一套简单的规则控制的——如何设定交易价格,如何匹配交易者。参考文献[4],交易员被视为零情报人员。这些交易者的行为非常随意。这使得它们成为调查市场机制影响的便捷工具,消除了与交易者策略相关的所有复杂性。然而,我们注意到,我们的代理仅在价格方面是零智能的,即他们随机生成ID和请求。另一方面,他们确实从过去的成功或失败中学习了市场的选择以及是买还是卖。【5】中有关隔离的密切相关工作研究了在单行道上竞争停车位的人。再次使用学习过程,奖励(离市中心越近越好)和惩罚(如果特工到达市中心时没有停车,就会受到惩罚)。研究表明,人口分为两组,一组是不断选择靠近市中心的停车位的代理人,另一组是不断选择远离市中心的停车位的代理人。在多资源少数民族博弈中,研究了经济环境中的代理人分组问题[6]。
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2022-6-1 07:17:25
在该模型中,当代理复制获胜邻居的策略的概率足够大时,分组出现。然而,与我们的模型不同的是,在这种情况下,假设交易者之间的连通性存在大量的结构,以及关于邻居行为的性能信息。2、模型我们考虑市场和决策交易者的简化模型,目的是调查交易者的分离。在每个交易期间,代理人都面临着行动的选择:在哪里交易——市场的选择——以及如何交易——是作为买方还是卖方。根据景点做出决定,这些景点是经纪人在过去采取行动时所获得的累积分数。在每个交易期后,使用形式为Aγ(n+1)=((1- r) Aγ(n)+rSγ(n),如果代理选择了动作γ(1- r) Aγ(n),如果代理商选择了行动β6=γ,其中Sγ(n)是在第n次交易中采取行动γ获得的回报;r是描述代理内存的参数。其直观含义是,每个吸引力实际上是覆盖前一个参考文献[5]的移动时间窗口内回报的平均值,使用ω=1的相同规则- r、 而在参考文献[10]中,使用的处方是a(n+1)=S(n)+(1-α) A(n)。第二条规则允许景点增加到完整性,而在第一种情况下,它们受到限制。然而,在温度重定标之前,这两条规则是等效的。更重要的区别是,在论文【10】中,未执行动作的吸引值用一个代理在执行动作时可能得到的实际分数更新,而我们有效地用分数S(n)=0更新。在双重拍卖市场中自发分离代理人3rtrades。
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2022-6-1 07:17:28
最后,一个γ(n+1)在n次交易后对动作γ具有吸引力,这将决定在接下来的(n+1)-st次交易期间选择的动作。然后使用softmax§函数计算动作的选择:采取动作γ的概率为Pγ∝ exp(Aγ/吨)。温度T调节着他们的偏好如何与将他们收集到最高分数的选项相匹配。对于T→ 0代理严格选择吸引率最高的选项,而对于T→ ∞ 他们在选项中随机选择。以特定价格(出价和要价)购买/出售的订单由贸易商生成,与之前的成功或任何其他信息无关;出价和要价是独立的同分布随机变量(因此是零情报)。Weassumed bids(b)和ask(a)是正态分布的(a~ N(ua,σa)和b~N(ub,σb)),平均值满足ub>ua。假设平均出价高于平均ask并不重要;它主要允许更多的成功交易,因为最终的交易价格通常低于平均出价,高于平均要价。在Gode和Sunder(参考文献[4])的工作中,使用了各种需求和供应曲线,因此研究了平均出价和要价的排序,hai>hbi和hai<hbi:它们在定性上导致了相同的结果。我们同样探讨了ua>ub的情况,除了明显的定量结果,即订单的较小部分对交易有效,因此成功交易的数量较小外,定性结果保持不变。
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2022-6-1 07:17:31
一旦所有买家向其选择的市场提交订单,则在每个市场计算平均出价Hbian和平均出价hai,交易价格设定为π=hai+θ(hbi- hai)θ是一个参数,用于描述对买方(θ<1/2)或卖方(f或θ>1/2)的偏见或市场。所有出价较低的买方和所有询问交易价格的卖方都将从交易池中删除,因为他们的订单无法满足已设定的价格。其余的tr阅读器随机配对买家和卖家,给出总的交易次数(Nvalid bids,Nvalid asks)。对于成功交易的交易者,分数计算为:S(n)=π- an(卖方价值超过其要求,即an)S(n)=十亿- π(买家支付低于预期的价格时的价值,即十亿)所有无法交易的交易员都会收到回报S(n)=0,并且所有订单都会在每个交易期后从市场上删除。图1说明了这种市场机制。参考文献[4]中介绍了我们使用的收益分配,它与“零智力约束”交易员的预算约束有关。确切地说,这些代理人被证明在双重拍卖市场中重现了人类交易员的效率。在最初的工作中,分配给卖方的成本值是合理的,而bnare§softmax函数通常用于学习代理的模型中,参见示例【5】、【10】。softmax函数的另一个常见公式是Pγ∝ exp(βAγ),其中β=1/T有时被称为参考文献[2]中的选择强度。k注意,交易者不了解这些市场偏差,也不了解一般的市场机制;他们只能通过获得的分数来学习。双重拍卖市场中代理人的自发分离4图1。市场机制说明。
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