用于设计运行良好的金融市场的基于代理的模型

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收藏 2022-06-24

英文标题：
《An agent-based model for designing a financial market that works well》
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作者：
Takanobu Mizuta
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
Designing a financial market that works well is very important for developing and maintaining an advanced economy, but is not easy because changing detailed rules, even ones that seem trivial, sometimes causes unexpected large impacts and side effects. A computer simulation using an agent-based model can directly treat and clearly explain such complex systems where micro processes and macro phenomena interact. Many effective agent-based models investigating human behavior have already been developed. Recently, an artificial market model, which is an agent-based model for a financial market, has started to contribute to discussions on rules and regulations of actual financial markets. I introduce an artificial market model to design financial markets that work well and describe a previous study investigating tick size reduction. I hope that more artificial market models will contribute to designing financial markets that work well to further develop and maintain advanced economies.
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中文摘要：
设计一个运行良好的金融市场对于发展和维持一个发达经济体非常重要，但这并不容易，因为改变细则，即使是看似微不足道的细则，有时也会造成意想不到的巨大影响和副作用。使用基于agent的模型进行计算机模拟，可以直接处理并清楚地解释微观过程和宏观现象相互作用的复杂系统。已经开发了许多有效的基于agent的人类行为研究模型。最近，一种人工市场模型，即基于代理的金融市场模型，开始有助于讨论实际金融市场的规则和监管。我引入了一个人工市场模型来设计运作良好的金融市场，并描述了之前调查蜱虫数量减少的研究。我希望，更多的人工市场模型将有助于设计能够更好地进一步发展和维持发达经济体的金融市场。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure 交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Computational Finance 计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：General Finance 一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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An_agent-based_model_for_designing_a_financial_market_that_works_well.pdf
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kedemingshi

2022-6-24 04:34:57

设计运作良好的金融市场的基于代理的模型Takanobu Mizuta*日本东京斯巴克斯资产管理有限公司（SPARX Asset Management Co.Ltd.，Tokyo，JapanAbstract）设计一个运作良好的金融市场对于发展和维持先进经济非常重要，但这并不容易，因为改变细节规则，即使是看似微不足道的规则，有时也会造成意想不到的巨大影响和副作用。使用基于agent的模型进行计算机模拟，可以直接处理和清楚地解释微观过程和宏观现象相互作用的复杂系统。已经开发了许多有效的基于agent的人类行为研究模型。最近，一种基于代理的金融市场模型（arti-ficial market model）开始推动对实际金融市场规则和监管的讨论。我介绍了一个艺术市场模型来设计运作良好的金融市场，并描述了一项先前调查蜱虫数量减少的研究。我希望更多的艺术市场模型将有助于设计金融市场，更好地促进发达经济体的进一步发展和维持。1艺术市场模型：基于管理的金融市场模型1.1市场设计的重要性和难度人们能够通过合作将商品兑换成货币来发展先进的经济。任何行业的创新都需要投资，以首先购买或构建制造商品的工具。因此，显然需要一个能够实现平稳投资的金融市场。经济学家约翰·麦克米兰（JohnMcMillan）利用博弈论对许多市场进行了调查，他说：“只有在设计得当的情况下，市场才能运转良好”[1]。市场设计（法规、规则）决定了一个市场运行的好坏。麦克米兰还得出结论：“经济是一个高度复杂的系统。

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能者818

2022-6-24 04:35:00

至少是com*mizutata@gmail.com, http://mizutatakanobu.complex作为物理学家和生物学家研究的系统。”计算机科学家梅勒妮·米切尔（Melanie Mitchell）说：“经济是一个复杂的系统，其中简单的微观组成部分由人们买卖商品组成，而集体行为是复杂的、难以预测的市场整体行为，如股价波动”[2]。金融市场是另一个高度复杂的系统，微观过程（交易者行为）的简单总和永远无法解释宏观现象（价格形成）。改变细则，即使是看似微不足道的细则，有时也会带来意想不到的巨大影响和副作用。麦克米兰将这种本性描述为“上帝和魔鬼都在细节中”设计好市场对于发展先进经济非常重要，但并不容易。1.2解释复杂系统的基于代理的模型分别研究宏观现象和微观过程，不清楚地解释了宏观现象和微观过程相互作用的复杂系统。数学模型和实证研究不能直接处理或清楚解释相互作用。另一方面，使用基于代理的模型的计算机模拟可以直接处理和清楚地解释相互作用。基于agent的模型包括agent建模交易者行为，并显示交易者交互的宏观现象。简单但受宏观现象影响的Agent行为会导致复杂的宏观现象，而不是Agent行为的简单总和。因此，基于管理者的模型为研究人员提供了新的知识。基于代理的模型不需要数据，是真正的计算机模拟。不仅金融市场，社会系统都是复杂的系统。许多使用基于代理的模型的研究已经成功地研究了社会系统。

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能者818

2022-6-24 04:35:03

例如，调查新创建道路对交通堵塞的影响，确定evacSabzian等人对复杂系统的基于代理的模型进行了全面审查[3]。恐怖路线和建筑物内的火灾。为了解决这些问题，研究人员自然会使用各种方法：数学模型、实证研究和基于代理的模型。每种方法都有优缺点，并为研究人员提供了各种观点和知识，以发现意外的副作用。基于agent的此类问题模型与数学模型和实证研究一样不可或缺。1.3艺术市场模型=金融市场基于管理层的模型艺术市场模型是金融市场基于代理的模型。自20世纪90年代以来，已经开发了许多重要的艺术市场模型[4-6]。已经开展了构建通用艺术市场模型的项目，例如2000年代在日本的U-mart项目。这些艺术市场模型有助于解释金融市场现象的本质，如泡沫和崩溃。然而，很少使用艺术市场模型来研究金融市场的规则和监管。2008年雷曼兄弟（LehmanBrothers）破产后，一些文章认为，传统经济学没有找到设计运作良好的市场的方法，并预计会有一种艺术市场模型来实现这一目标。事实上，在《科学》杂志上，Battiston等人。

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能者818

2022-6-24 04:35:06

[8] 解释说：“自2008年危机以来，人们越来越有兴趣使用复杂性理论的思想（使用网络模型和基于代理的模型）来理解经济和金融市场，”本质上，Farmer和Foley[9]解释说，“这种（基于代理的）经济模型应该能够提供一种替代工具，通过定量探索经济在不同情景下可能作出的反应，深入了解政府政策如何影响经济表现的广泛特征。”金融监管机构和交易所决定和监管，尤其希望建立一个艺术市场模型来设计一个运作良好的市场。事实上，截至2019年4月，作为东京证券交易所母公司的日本交易所集团（JPX）已经发布了30篇JPX工作论文，其中包括9篇采用艺术市场模型的论文。同样在欧洲，欧盟委员会成立了一个为期三年的项目（2014-2017年），旨在整合宏观金融建模以实现稳健的政策设计，该项目包括一个名为桥接代理和动态随机一般均衡建模Kita等人的工作包。提供了一个全面的综述[7]。https://www.jpx.co.jp/english/corporate/research-study/working-paper/index.htmlapproaches用于构建以政策为重点的宏观金融模型。英格兰银行还发布了一份工作文件，使用艺术市场模型调查了被动基金在债券市场的影响【10】。Mizuta[11]回顾了之前其他基于代理的金融市场设计模型，这些模型在上文中没有提及，但运作良好。2适当的复杂性、优势和劣势在这里，我将讨论设计金融市场的艺术市场模型应该具备的特征。这些模型的目的不是准确预测，而是设计一个运作良好的金融市场。

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可人4

2022-6-24 04:35:10

为了讨论什么是更好的设计，了解影响价格的机制比复制真实的金融市场更重要。这种模型需要揭示通过多次模拟运行影响价格形成的可能机制，例如，搜索参数或纯粹比较变化前后。这些运行揭示的可能机制为实际金融市场中价格形成变化的影响提供了新的知识和见解。其他研究方法，例如实证研究，不会揭示这种可能的机制。不必要地将宏观现象复制到过度拟合和过于复杂的模型。这样的模型会妨碍我们理解和发现影响价格形成的机制，因为相关因素的数量会增加。事实上，过于复杂的艺术市场模型经常受到批评，因为它们很难评估[12]。一个过于复杂的模型不仅会让我们无法理解机制，而且会通过过度拟合太多的参数而输出任意结果。更简单的模型更难获得任意结果，因此这些模型更容易评估。艺术市场模型的构建应尽可能简单，而不是故意让实施者涵盖所有可能存在于实际金融市场的投资者。正如迈克尔·魏斯伯格（MichaelWeisberg）所提到的，建模是“通过构建和分析模型对现实世界系统进行的间接研究。建模并不总是以纯粹的真实表示形式进行。相反，研究人员努力找出这些系统中对其研究最为突出的特征。”[13] 因此，好的模型取决于所关注的现象。

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大多数88

2022-6-24 04:35:13

因此，我的模型仅适用于本研究和mayhttp://www.macfinrobods.eu/research/workpackages/WP7/wp7.htmlHappened将进行人工市场模型的实证研究图。1：艺术市场模型和实证研究不适合用于其他目的。我的研究目的是了解重要的属性（行为、算法）如何影响宏观现象并在金融系统中发挥作用，而不是准确地表示实际的金融市场。图1显示了艺术市场模型和实证研究的产出特征。实证研究的结果包含在真实金融市场中发生的领域中。实证研究的优势在于，产出排除了过去或未来不存在的所有领域。然而，缺点是输出不包括将来发生的任何领域。艺术市场模型的优势在于产出包括该地区未来发生的部分。然而，缺点是产出包括过去或未来未发生的部分地区。艺术市场模型只是输出“可能”的结果，以了解市场的机制。讨论是否会产生结果需要其他方法，例如实证研究和数学模型。讨论艺术市场模型的产出总是需要经验研究和数学模型提供的知识。一个运作良好的市场应该通过多种方法（人工市场模型、实证研究和数学模型）而不是一种方法来设计，这些方法应该相互协作，以弥补各自的不足。许多实证研究（如Sewell[14]）表明，几乎所有金融市场都存在两种类型化事实（厚尾和波动性聚类）。

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何人来此

2022-6-24 04:35:16

相反，他们还表明，任何资产和任何时期都只能稳定地观察到厚尾和波动性聚类，因为金融市场通常是不稳定的。这导致了这样一个结论，即艺术市场应该复制任何资产和任何时间普遍存在的宏观现象、厚尾和波动性集群。这是实证研究如何帮助艺术市场模型的一个例子。3案例研究：减少蜱虫数量3.1减少蜱虫数量我介绍了一篇调查减少蜱虫数量的论文【15】（第2卷，JPX工作论文），作为一项典型研究，使用人工市场模型研究金融市场的设计。刻度大小是价格变化的最小单位。例如，当刻度大小为1美元时，接受99美元和100美元等订单价格，但不接受99.1美元（99.10美分）。东京证券交易所在2014年7月18日之前使用Y=1作为刻度，自2014年7月22日以来一直使用Y=0.1（10森）。现在，更多的股市正在充分利用信息技术（IT）实现低成本运营，尤其是在美国和欧洲。他们的交易量市场份额已经赶上了传统证券交易所。因此，每只股票同时在多个股票市场上进行交易。这种分割是否会使市场更加有效，这一点已被削弱[16,17]。许多因素，如刻度大小、交易系统的速度、交易时间的长短、交易系统的稳定性、清算的安全性以及订单类型的多样性，决定了实际市场之间交易量的市场份额。规模较小是与其他市场竞争的最重要因素之一。Mizuta等人。

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何人来此

2022-6-24 04:35:19

[15] 使用一个艺术市场模型来调查两个艺术金融市场之间在交易量的市场份额方面的竞争，这两个市场的规格完全相同，除了刻度大小和初始交易量之外。3.2模型Chiarella和Iori的模型非常简单，但复制了实际金融市场中观察到的长期统计特征：厚尾和波动性聚类。相比之下，Mizuta等人[15]的研究复制了高频微结构，如执行率、取消率和单次波动率，这是Chiarella andIori模型无法复制的[18]。只有适用于任何市场和任何时间的基本策略和技术策略才能应用于代理模型。代理数量为n。首先，在时间t=1时，代理1命令购买或出售风险资产；然后，在许多实证研究中发现了这些策略，Menkhoff和Taylor对这些策略进行了全面审查[19]。基本面预期回报预期价格市场价格基本面价格随机变量技术历史回报NOISEJ：代理数量RT：时间TJJTJHJTFJIJITJEURWPWR,,2,1，，log1jttjhtPPr /日志，tPfPjt)exp（，，JetJetJetRpp）图2：代理模型t=2代理2买卖订单。当t=3、4、n时，代理3、4、n分别订购购买或出售。Att=n+1，返回到第一个代理，代理1订购购买或出售，t=n+2，n+3，n+n，代理2，3，n分别订购购买或出售，此循环重复。请注意，即使没有发生dealshave，t也会通过。代理j确定订单价格，并通过以下过程进行买卖。代理使用基本价值和技术规则的组合来形成对风险资产回报的预期（图2）。

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2022-6-24 04:35:22

代理人j在t isrte的预期回报，j=∑kwk，jw1、jlogPfPt+w2、jrth、j+w3、jtj公司,（1）其中wi，jis是代理j的项i的权重，由每个代理模拟开始时均匀分布在区间（0，wi，max）上的随机变量独立确定。Pf是一个基本值，是常数。此外，PTI是风险资产的市场价格，以及tjis由平均值为0且方差σ为正态分布的随机变量确定. 最后，rth，jis是代理人时间间隔τj内的历史价格回报，其中，j=log（Pt/Pt-τj）和τjis由每个代理模拟开始时均匀分布在区间（1，τmax）上的随机变量独立确定。式（1）的第一项表示一种基本策略：当市场价格低于基本价值时，代理人期望获得正回报，反之亦然。公式（1）的第二项表示技术策略：当历史市场回报为正时，代理期望正回报，反之亦然。这使得人们能够在基本价格保持不变的情况下，关注短期内的现象。然而，当t<τj时，rth，j=0。订单价格通过随机出售（一股）购买（一股）exp（，，jettjetrPP）确定tPjotP、djetPP,djetPP公司,价格预期价格图。3：将订单价格分散在预期价格周围。在确定预期收益后，预期价格为TE，j=Ptexp（rte，j）。（2）订单价格Pto、jis由正态分布的随机变量确定，平均Pte、jand标准偏差Pσ，其中Pσ为常数。（图。

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kedemingshi

2022-6-24 04:35:25

3）购买还是出售取决于Pte，Jan和Pto，j之间的大小关系：当Pte，j>Pto，j时，代理人下订单购买一股，但当Pte，j<Pto，j时，代理人下订单出售一股。将订单价格分散在预期价格周围，可以复制真实金融市场中的订单价格分布，并使模拟稳定运行。代理商总是只订购一份。该模型采用了连续的双重拍卖，因此，当代理人要求购买（出售）时，如果有比代理人的订单更低的价格出售订单（更高的价格购买订单），交易立即发生。这种秩序被称为“市场秩序”。如果没有比代理商的订单更低的价格卖出订单（更高的价格买入订单），代理商的订单将保留在订单簿中。这种指令称为“限价指令”。剩余订单在订单时间结束后取消。经纪人可以自由卖空。持有头寸的数量不受限制，因此代理商可以在公司内持有任何多头和空头头寸的股份。代理人在两个市场交易一只股票：A和B（图4）。两个股票市场的规格完全相同，除了每个Pf的最小四月变化单位（勾号大小），宾夕法尼亚州，PBand initialWhen t<tc，然而，为了生成足够的等待订单，代理在Pf>Pto，j时下订单购买一股，或在Pf<Pto，j时出售一股。代理其他情况在市场份额市场上分配订单Ａ市场B市场A：初始市场份额大，成交量大市场B：初始市场份额小，成交量小市场订单和最佳价格差，以最佳价格进入市场更好。4：选择要订购的市场的模型。交易量份额，WA，WB。

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能者818

2022-6-24 04:35:28

代理应该决定他们向哪个市场订购：A或B。市场选择的模型几乎与实际金融市场中使用的订单分配算法（智能订单路由，SOR）相同。每个代理确定每个订单的订购市场。当代理订单为买入（卖出）时，代理将搜索每个市场的最低卖出（最高买入）订单。这些价格被称为“最佳价格”当两个市场之间的最佳价格不同，且订单至少是其中一个市场的市场订单时，代理商会在最佳价格更好的市场进行购买（出售），即在购买（出售）订单的情况下，价格更低（更高）。在其他情况下，即，当两个市场的最佳价格完全相同或订单将是限价订单时，代理人以概率WAWA=塔塔+TB的方式在a市场进行购买（出售），（3）其中Tai是市场a的交易量（带最后一个选项卡），以及市场B的WA和TBisthat的计算范围。总结一下，如果市场订单和最佳价格不同，代理商在价格最好的市场进行买卖。在其他情况下，代理商根据交易量的市场份额在市场上订购（出售）。3.3模拟结果Mizuta等人【15】研究了涉及两个市场的交易量的市场份额的变化。两个股票市场（A和B）的特征完全相同，除了每个Pf的刻度大小，宾夕法尼亚州，PBA和交易量的初始市场份额WA=0.9，WB=0.1。他们设定n=1000，w1，max=1，w2，max=10，w3，max=1，τmax=10000，σ=0.06，Pσ=30，tc=20000，Pf=10000，tAB=10000（5天）。模拟运行至t=10000000.0%25%50%75%100%01002000300400500当前市场份额ΔPB=0.01%ΔPA=0.01%ΔPA=0.1%Fig。

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可人4

2022-6-24 04:35:31

5：对于不太小的刻度大小，交易量市场份额的时间演变。0%25%50%75%100%01002000300400500成交量市场份额ΔPB=0.0001%ΔPA=0.0001%ΔPA=0.001%图6：交易量市场份额的时间演变，对于太小的勾号。图5显示了A市场交易量市场份额的时间演变，其中PA=0.1%、0.01%和PB=0.01%。在PA=PB=0.01市场份额略有变动。在里面PA=0.1，大于PB=0.01，市场B从市场A获得交易量的市场份额。另一方面，图6显示了以下情况：PA=0.001%、0.0001%和PB=0.0001%，为图5中的1/100，以及PA1也变成了1/100。尽管PB1/10PA.因此，在规模太小的情况下进行的竞争不会影响交易量的市场份额。研究了蜱虫大小与交易量市场占有率之间的关系。图7所示为WAat500天交易量在各种市场中的市场份额PAand公司PB以下两个0.001%0.002%0.005%0.01%0.02%0.05%0.01%90%92%94%97%99%100%0.002%89%91%93%97%99%100%100%100%0.005%84%87%92%96%99%100%0.01%77%78%83%92%98%100%0.02%54%59%70%93%100%0.05%5%5%6%23%93%100%0.1%0%0%0%0%0%94%的市场份额，在500个刻度大小的市场B，市场A的刻度大小。7：各种交易量的市场份额PAand公司PB0%25%50%75%100%0.01%0.10%1.00%0.0001%0.0010%0.0100%0.1000%1.0000%Aat 500天的市场份额灵活性勾选市场偏好度大小（左）A市场500天的市场份额（右）图。

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能者818

2022-6-24 04:35:34

8：交易量的刻度大小、波动性和市场份额。边界线，宾夕法尼亚州≤ PB（虚线），（4）PA<σt\'0.05%（实线），（5）绘制，其中σ是一个刻度返回值的标准偏差，该偏差足够小。在至少满足等式（4）或（5）的地区，市场AI交易量的市场份额很少。在方程（4）和（5）都不满足的地区，在虚线和实线下，A市场交易量的市场份额迅速下降。这表明，当市场AI的刻度大小小于σt时，即使市场B的刻度大小远小于市场A的刻度大小，市场A的交易量的市场份额也很少被计算。图8显示了一个刻度（波动性）的回报率、σt的标准差，以及市场A在500天内的交易量的市场份额，WafPAwhere公司PB=0.0001%。左纵轴和横轴是对数刻度。公式（4）从未满足所有人的要求疼痛图8。水平虚线为σt=σt。在左侧，σt等于σt和σt不取决于PA.这意味着，当刻度大小小于σt时，刻度大小的差异不会影响价格形成。时间不可能以市场价格进行交易市场a从不代表市场价格的变动。=> 订单转移到市场B时间=> 不需要市场B市场A代表他们。市场刻度大小A<ΔPAt> ΔPAt足够的市场分辨率，市场价格，市场AFig的大小。9：在交易量中占有市场份额的机制。0%3%6%9%12%0.01%0.10%1.00%10.00%100.00%0.01%0.10%1.00%10.00%PTS的市场份额东京证券交易所的tick size of Tokyo stock Exchange的Evolatility（左）PTS的市场份额（右）图10：对tick size、波动性和交易量市场份额的实证分析。在右侧，PAis越大，σtis越大。

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何人来此

2022-6-24 04:35:38

这意味着价格通常低于PA；然而，价格变化小于不允许PAI。因此，价格波动取决于PA.在这种情况下，交易量的市场份额会随着然而，在左边，股票是稳定的。图9总结了上述讨论。什么时候PAI大于σt（图9顶部），如果PBis小于PA，市场中有大量交易所以，市场B从市场A获得交易量的市场份额PAis小于σt（图9底部），即使PBI非常小，价格波动跨越许多宽度Pa和充足的价格形成只发生在市场A中。因此，市场B很少能从市场A中获得交易量的市场份额。3.4与模拟结果进行比较的实证分析接下来，Mizuta等人【15】分析了实证数据，并将其与图中所示的模拟结果进行了比较。9、使用日本股市数据。数据周期包括2012日历年中的所有工作日。分析的股票数量为439只，由TOPIX 500在整个indexdata期间选择，每个月末的最小价格变化单位相同，并且每个营业日都进行交易。图10显示了每只股票10秒钟的标准差（波动率），σt（三角形），这是10分钟内收益率的平均标准差，每天的开盘价除外，以及P是东京证券交易所每个月底每种股票（圈）的自营交易系统（PTS）交易量的市场份额，单位为平均价格。右垂直轴倒置，便于与图9进行比较。水平虚线为σt=σt。在左侧，σt与σt相等，但不太靠近P在右侧，P和σtwerelarger。这些结果与图。

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大多数88

2022-6-24 04:35:41

9、PTS交易量的市场份额随着P什么时候P更大，PTS更容易获得交易量的市场份额，σ随P3.5案例研究总结：ticksize reductionA tick size大于波动性的市场将失去交易量在其他市场的市场份额。相比之下，一个交易量小于波动率的市场，即使交易量大于其他市场，也很少会失去其他市场的市场份额。小于波动性的刻度大小很少影响金融市场之间的市场份额竞争，而大于波动性的刻度大小会扩大波动性并阻止充分的价格形成。TOPIX 500是一个自由流通的资本化加权指数，根据东京证券交易所（Tokystock Exchange）第一部分上市的500只流动性最强、市值最高的国内普通股计算得出。证券交易所以外的电子交易系统在日本被称为DPTSS。临时技术秘书处与其他国家的替代交易系统（ATS）和电子通信网络（ECN）非常相似。Mizuta等人使用东京证券交易所的数据计算P和σt。他们使用彭博社数据计算临时股票的市场份额或交易量，即其全部交易量除以日本传统股票交易所和临时股票交易所的市场份额或交易量，其中临时股票交易所是日本下一个临时股票市场、日本下一个临时股票市场和Chi-X日本临时股票市场，日本传统股票交易所是东京、大阪、名古屋、福冈和札幌证券交易所和JASDAQ。本模拟研究首次讨论了适当的刻度大小。实证研究无法调查从未在实际金融市场中使用过的蜱虫大小，也无法分离出许多因素对价格形成的直接影响。

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能者818

2022-6-24 04:35:44

相比之下，艺术市场模型可以分离出改变价格形成的报价大小的纯粹贡献，并模拟从未使用过的报价大小。与实证研究相比，艺术市场模型具有这些优势。在Mizuta等人【15】的模拟研究之后，Nagumo等人【21】的数学模型获得了相同的结果。通过这种方式，一个人工市场模型可以指出使用数学模型和实证分析研究应该解决的新问题。4结论在本文中，我引入了一个艺术市场模型，这是一个基于代理的金融市场模型，旨在设计一个运作良好的金融市场。最近，一个艺术市场模型开始有助于讨论实际金融市场的规则和法规，如减少交易量。贡献还不是很大，但很快就会变得更大。一些读者可能认为，对于金融市场而言，减少蜱虫数量是一件小事。然而，这很重要，不应低估。更改细则有时会造成意想不到的巨大影响和副作用。约翰·麦克米兰（JohnMcMillan）将这种本性阐释为“上帝和魔鬼都在细节中”[1]。详细设计可以决定金融市场是发展还是毁灭先进经济体。设计好一个市场对于发展和保持一个先进的经济非常重要，但并不容易。我希望更多的艺术市场模型将有助于设计一个能够更好地进一步发展和维持发达经济体的金融市场。免责声明：此处包含的意见仅为作者的意见，不一定反映SPARX资产管理有限公司（有限公司）的意见。Darley和Outkin【20】在美国纳斯达克（NASDAQ）股票交易所计划减少交易量时，使用艺术市场模型对减少交易量进行了调查。

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mingdashike22

2022-6-24 04:35:47

例如，他们表明，当一些投资策略增加时，市场可能会不稳定。然而，他们的模型有太多的参数，他们关注哪些投资者赚得更多，这使得他们无法讨论一个好的金融市场设计。参考文献[1]J.McMillan，《重塑集市：市场的自然历史》。W、 W.Norton&Company，2002年。[在线]。可用：https://books.wwnorton.com/books/Reinventing-the-Bazaar/[2] M.Mitchell，《复杂性：导游》。牛津大学出版社，2009年。[在线]。可用：https://global.oup.com/academic/product/complexity-9780195124415[3] H.Sabzian、M.A.Sha fia、A.Bonyadi Naeini、G.Jandaghi和M.J.Sheikh，“基于代理的建模（abm）概念及其在管理科学中的一些主要应用综述”，《伊朗管理研究杂志》，第11卷，第4期，第659-6921918页。[在线]。可用：http://dx.doi.org/10.22059/ijms.2018.261178.673190[4] K.Izumi和T.Okatsu，“汇率动态的艺术市场分析”，《进化规划》，第五届进化规划年会论文集，第27-36页，1996年。[在线]。可用：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.100.3293[5] W.Arthur、S.Durlauf、D.Lane和S.E.Program，《人工股票市场内生预期下的资产定价》，《作为演化复杂系统的经济》，第二期，第15-44页，1997年。[在线]。可用：https://www.crcpress.com/p/book/9780201328233[6] T.Lux和M.Marchesi，“金融市场随机多代理模型中的标度和临界性”，《自然》，第397卷，第2期，第498-5001999页。[在线]。可用：https://doi.org/10.1038/17290DO[7] H.Kita、K.Taniguchi和Y.Nakajima，《金融市场的现实模拟》。Springer，2016年。[在线]。可用：https://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-55057-0[8] S.Battiston，J.D.Farmer，A.Flache，D。

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mingdashike22

2022-6-24 04:35:50

Garlaschelli、A.G.Haldane、H.Heesterbeek、C.Hommes、C.Jaeger、R.May和M.Scheffer，“复杂性理论和金融监管”，《科学》，第351卷，第6275号，第818-8192016页。[在线]。可用：http://science.sciencemag.org/content/351/6275/818[9] J.D.Farmer和D.Foley，“基于经济需求的建模”，《自然》，第460卷，第7256号，第685-6862009页。[在线]。可用：https://www.nature.com/articles/460685a[10] K.Braun Munzinger、Z.Liu和A.Turrell，《Staff工作文件第592号——基于代理的公司债券交易动态模型》，英国银行，《Staff工作文件》，2016年。[在线]。可用：http://www.bankofengland.co.uk/research/Pages/workingpapers/2016/swp592.aspx[11] T.Mizuta，“金融市场法规和/或规则的近期艺术市场模拟（基于代理的模型）研究简要回顾”，SSRN工作文件系列，2016年。[在线]。可用：http://ssrn.com/abstract=[12] 陈世豪、张春玲和杜永瑞，“基于代理的经济模型和计量经济学”，《知识工程评论》，第27卷，第2期，第187-2192012页。[在线]。可用：http://dx.doi.org/10.1017/S0269888912000136[13] M.Weisberg，《模拟与相似性：使用模型了解世界》。牛津大学科学哲学研究，2012年。[在线]。可用：https://dx.doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199933662.001.0001[14] M.Sewell，“金融时间序列的特征”，伦敦大学学院计算机科学系研究报告，编号：RN/11/01，2011年。[在线]。可访问：http://finance。martinsewell。com/Styleized facts/[15]T.Mizuta、S.Hayakawa、K.Izumi和S.Yoshimura，“利用人工市场模拟调查蜱虫大小和市场交易量之间的关系”，JPX工作文件，第2号。日本Excgange集团，2013年。[在线]。

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可用：https://www.jpx.co.jp/english/corporate/research-study/working-paper/index.html[16] T.Foucault和A.J.Menkveld，“订单流量和智能订单路由系统的竞争”，《金融杂志》，第63卷，第1期，第119-158页，2008年。[在线]。可用：https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2008.01312.x[17] M.O\'Hara和M.Ye，“市场分割是否会损害市场质量？”《金融经济学杂志》，第100卷，第3期，第459-4742011页。[在线]。可用：https://doi.org/10.1016/j.jfineco公司。2011.02.006【18】C.Chiarella和G.Iori，“双重拍卖市场微观结构的模拟分析”，QuantitativeFinance，第2卷，第5期，第346-3532002页。[在线]。可用：https://doi.org/10.1088/1469-7688/2/5/303[19] L.Menkhoff和M.P.Taylor，“外汇专业人员的顽固激情：技术分析”，《经济文献杂志》，第936-9722007页。[在线]。可用：http://www.jstor.org/stable/27646888[20] V.Darley和A.V.Outkin，《纳斯达克市场模拟：复杂适应系统科学对主要市场的洞察》。世界科学出版公司，2007年。[在线]。可用：https://www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/6217【21】S.Nagumo、T.Shimada、N.Yoshioka和N.Ito，“股票大小对两个竞争性股票市场交易量份额的影响”，《日本物理学会杂志》，第86卷，第1期，第014801页，2017年。[在线]。可用：https://doi.org/10.7566/JPSJ.86.014801

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