[論文レビュー] High-frequency financial market simulation and flash crash scenarios analysis: an agent-based modelling approach

Kang Gao, Perukrishnen Vytelingum+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 29, 2022

Complex Systems and Time Series Analysis被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、中央限界委託価格注文簿と多様な取引者行動を用いて、E-Mini S&P 500先物市場におけるミリ秒レベルの価格動態を再現する高周波取引型市場シミュレータを提示する。本モデルはスタイリズドファクトを的確に再現し、2010年のフラッシュクラッシュを現実的なダイナミクスで再現する。クラッシュの規模は、売買アルゴリズムの注文量割合と市場メイカーの在庫制限に非単調な依存関係を示し、ファンダメンタル取引者の取引頻度がクラッシュの深刻度を軽減することが明らかになった。

ABSTRACT

This paper describes simulations and analysis of flash crash scenarios in an agent-based modelling framework. We design, implement, and assess a novel high-frequency agent-based financial market simulator that generates realistic millisecond-level financial price time series for the E-Mini S&P 500 futures market. Specifically, a microstructure model of a single security traded on a central limit order book is provided, where different types of traders follow different behavioural rules. The model is calibrated using the machine learning surrogate modelling approach. Statistical test and moment coverage ratio results show that the model has excellent capability of reproducing realistic stylised facts in financial markets. By introducing an institutional trader that mimics the real-world Sell Algorithm on May 6th, 2010, the proposed high-frequency agent-based financial market simulator is used to simulate the Flash Crash that took place that day. We scrutinise the market dynamics during the simulated flash crash and show that the simulated dynamics are consistent with what happened in historical flash crash scenarios. With the help of Monte Carlo simulations, we discover functional relationships between the amplitude of the simulated 2010 Flash Crash and three conditions: the percentage of volume of the Sell Algorithm, the market maker inventory limit, and the trading frequency of fundamental traders. Similar analyses are carried out for mini flash crash events. An innovative "Spiking Trader" is introduced to the model, aiming at precipitating mini flash crash events. We analyse the market dynamics during the course of a typical simulated mini flash crash event and study the conditions affecting its characteristics. The proposed model can be used for testing resiliency and robustness of trading algorithms and providing advice for policymakers.

研究の動機と目的

• E-Mini S&P 500先物市場におけるミリ秒レベルの価格時系列を生成可能な、現実的な高周波取引型金融市場シミュレータの開発を目的とする。
• 機械学習のサーヴィレートモデリングを用いて、金融市場の主要なスタイリズドファクトを再現するようにモデルをキャリブレーションすること。
• 規制当局（SECおよびCFTC）の報告書に記載された実世界のSell Algorithm 1を模倣する機関投資家を導入することで、2010年のフラッシュクラッシュをシミュレートし、歴史的出来事と照合してシミュレーションの妥当性を検証すること。
• フラッシュクラッシュの規模と主な市場条件との間の関数的関係を分析すること：Sell Algorithmの注文量割合、市場メイカーの在庫制限、ファンダメンタル取引者の取引頻度。
• ミニフラッシュクラッシュイベントを誘発するための新規「スパイキングトレーダー」エージェントを導入し、そのダイナミクスと市場パラメータへの感受性を調査すること。

提案手法

• モデルは、1つの証券について中央限界委託価格注文簿のマイクロ構造を実装し、100ms間隔でリアルタイムの注文マッチングをシミュレートする。
• 取引者を、市場メイカー、高周波取引者、ファンダメンタル取引者、機関投資家という異なるエージェントタイプとしてモデル化し、それぞれが事前に定義された行動ルールに従う。
• 機械学習のサーヴィレートモデリングを用いて、実際の高周波取引データの統計的性質に一致するようにモデルをキャリブレーションし、モーメントカバレッジ比と統計的検定により妥当性を検証する。
• 2010年のフラッシュクラッシュは、SECおよびCFTCの報告書に記載された実世界のSell Algorithm 1の行動を模倣する機関投資家を導入することでシミュレートされた。
• モンテカルロシミュレーションを用いて、クラッシュの規模と3つの主要パラメータ（Sell Algorithmの注文量割合、市場メイカーの在庫制限、ファンダメンタル取引者の取引頻度）との関数的関係を調査する。
• ミニフラッシュクラッシュイベントを誘発するための新規「スパイキングトレーダー」エージェントを導入し、そのダイナミクスと市場条件への感受性を分析可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 提示された取引者ベースモデルは、ボラティリティクラスタリングや厚尾分布といった高周波金融市場のスタイリズドファクトをどの程度再現できるか？
• RQ2 シミュレートされた2010年のフラッシュクラッシュは、実際の歴史的出来事で観察されたダイナミクスをどの程度再現しているか？
• RQ3 シミュレートされた2010年のフラッシュクラッシュの規模と、Sell Algorithmに起因する取引量の割合との間にはどのような関係があるか？
• RQ4 市場メイカーの在庫制限とファンダメンタル取引者の注文頻度は、大型およびミニフラッシュクラッシュイベントの規模と頻度にどのように影響するか？
• RQ5 どのような条件下でミニフラッシュクラッシュイベントが発生し、その特徴がどのように形成されるか？また、「スパイキングトレーダー」エージェントの導入は、これらのダイナミクスにどのような影響を及えるか？

主な発見

• 統計的検定およびモーメントカバレッジ比分析により、モデルが金融市場の主要なスタイリズドファクトを的確に再現していることが確認された。
• シミュレートされた2010年のフラッシュクラッシュは、歴史的観察と整合的な市場ダイナミクスを示し、モデルの現実性が裏付けられた。
• クラッシュの規模とSell Algorithmの注文量割合との間には非単調な関係が確認され、複雑な市場フィードバック効果が示唆された。
• クラッシュの規模と市場メイカーの在庫制限との間にも非単調な関係が認められ、中程度の在庫制限が最大のクラッシュを引き起こすことが明らかになった。
• ファンダメンタル取引者の取引頻度が高くなると、クラッシュの規模が小さくなる傾向が見られ、ストレス状況下での安定化効果が示唆された。
• 市場メイカーの在庫制限は、ミニフラッシュクラッシュイベントの頻度と規模に顕著な影響を及ぼす一方、ファンダメンタル取引者の頻度は実験において顕著な影響を示さなかった。