[논문 리뷰] BSE: A Minimal Simulation of a Limit-Order-Book Stock Exchange

Dave Cliff|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 17.

Complex Systems and Time Series Analysis참고 문헌 6인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 자동 거래 시스템을 현실적이고 접근하기 쉬운 환경에서 모델링할 수 있도록 설계된 최소 규모의 오픈소스 한정지정가주문서(지정가주문서) 시장 시뮬레이터인 BSE를 소개한다. 연구 및 교육을 목적으로 제작된 BSE는 시장 마이크로구조와 알고리즘 거래 동역학에 대한 실시간 실험을 가능하게 하며, 정적 역사적 데이터 분석과는 대조적으로 실시간으로 상호작용할 수 있는 대안을 제공한다.

ABSTRACT

This paper describes the design, implementation, and successful use of the Bristol Stock Exchange (BSE), a novel minimal simulation of a centralised financial market, based on a Limit Order Book (LOB) such as is common in major stock exchanges. Construction of BSE was motivated by the fact that most of the world's major financial markets have automated, with trading activity that previously was the responsibility of human traders now being performed by high-speed autonomous automated trading systems. Research aimed at understanding the dynamics of this new style of financial market is hampered by the fact that no operational real-world exchange is ever likely to allow experimental probing of that market while it is open and running live, forcing researchers to work primarily from time-series of past trading data. Similarly, university-level education of the engineers who can create next-generation automated trading systems requires that they have hands-on learning experience in a sufficiently realistic teaching environment. BSE as described here addresses both those needs: it has been successfully used for teaching and research in a leading UK university since 2012, and the BSE program code is freely available as open-source on GitHuB.

연구 동기 및 목표

• 현대 자동 금융 시장을 연구하기 위한 실시간으로 상호작용 가능한 환경의 부족을 해결하기 위해.
• 교육 목적으로 현실적이지만 단순화된 한정지정가주문서 시장의 시뮬레이션을 제공하기 위해.
• 과거 시장 데이터에만 의존하지 않고 고빈도 거래 동역학에 대한 연구를 지원하기 위해.
• 자유롭게 이용 가능하고 오픈소스인 플랫폼을 제공하여 알고리즘 거래 시스템의 테스트 및 교육을 지원하기 위해.
• 이론적 시장 모델과 실제 자동 거래 시스템 사이의 격차를 메우기 위해.

제안 방법

• BSE는 매수 및 매도 지정가주문, 가격-시간 우선순위 매칭, 연속 이중auction 메커니즘을 갖춘 중앙집중식 한정지정가주문서 시장 시뮬레이션을 수행한다.
• 시스템은 실시간으로 지정가주문을 제출, 수정, 취소할 수 있는 다수의 자동 거래 에이전트를 지원한다.
• 주문 매칭은 표준 가격-시간 우선순위 규칙을 사용하여 공정하고 결정적인 실행을 보장한다.
• 시뮬레이션은 이산 시간 단위로 진행되며, 주문 도착 및 취소는 구성 가능한 파rameter에 기반한 확률적 방식으로 모델링된다.
• 에이전트가 주문서와 상호작용할 수 있도록 프로그래밍 가능한 API를 제공하여 맞춤형 거래 전략의 통합을 가능하게 한다.
• 플랫폼은 파이썬으로 구현되어 있으며, 커뮤니티의 사용과 확장이 가능한 오픈소스로 깃허브에 배포되어 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 자동 거래 전략이 시뮬레이션된 한정지정가주문서 환경에서 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ2 자율적인 거래 에이전트 간의 상호작용으로 인해 나타나는 잠재적 시장 마이크로구조 현상은 무엇인가?
• RQ3 BSE의 설계는 실제 거래소와 비교해 핵심 시장 역학을 얼마나 잘 재현하는가?
• RQ4 BSE는 알고리즘 거래를 가르치는 실질적인 교육 도구로 얼마나 유용한가?
• RQ5 후행적 데이터 분석이 아닌 실시간 시뮬레이션을 통해 시장 안정성과 효율성에 대한 어떤 통찰을 얻을 수 있는가?

주요 결과

• BSE는 2012년부터 영국의 선도 대학에서 교육 및 연구에 성공적으로 활용되어 그 교육적 및 연구적 유용성을 입증했다.
• 이 시뮬레이션 환경은 시장 역학에 실시간으로 상호작용할 수 있게 해주며, 역사적 데이터의 수동적 분석에 비해 우월한 장점을 제공한다.
• BSE의 오픈소스 성격 덕분에 다양한 연구 및 교육 응용 분야에서 커뮤니티의 보편적 수용과 확장이 이루어졌다.
• BSE는 주문 매칭 및 가격 발견과 같은 실제 한정지정가주문서 거래소의 核심 메커니즘을 효과적으로 재현한다.
• 통제되고 재현 가능한 환경에서 고빈도 거래 전략의 개발 및 테스트를 지원한다.
• 시스템의 최소화된 설계 덕분에 시장 메커니즘을 명확히 이해할 수 있으며, 동시에 고급 연구를 위한 확장성도 유지한다.