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최적 적응형 시장제조: 영구적 옵션 마켓의 고수익성 자산 유동성 제공에 대한 이론적 프레임워크

永久 期货 시장의 시장 메이커에서 최적의 시장 메이킹을 위한 엄격한 이론적 프레임워크를 개발합니다. 시장 메이커의 문제를 필터링된 확률 공간에서 스토캐스틱 최적 제어 문제로 모델링하며, 제어는 두 개의 거래소에서 적응적인 매수 매도 스프레드와 재고 보험 결정입니다. 우리의 기여는 다음과 같습니다: (i) PnL 분해 정리 - 수익을 스프레드 수입, 부정 선택 손실, 재고 보유 비용, 보험 마

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최적 적응형 시장제조 소개

영구적 선택 시장에서 시장 만들기의 최적의 시장 만들기를 위한 엄격한 이론적 틀이 개발되었습니다. 이 틀은 시장 만들기의 문제를 필터링된 확률 공간에서 확률적 최적 제어 문제로 모델링하며, 제어는 두 개의 거래소에서 적응적인 매수 매도 격차와 재고 보험 결정입니다. 이러한 틀은 현대 분산 장소 미시 구조의 다양한 패러다임을 통합하고 확장합니다. 이 틀의 기여는 여러 가지입니다. 첫째, 수익 분해 정리를 통해 수익을 격차 수입, 부정 선택 손실, 재고 보유 비용, 보험 마찰, 자금 조달 비율 취약성으로 분리합니다. 둘째, 일정한 효용 함수 하에서 해밀턴-야코비-벨만 방정식과 검증 정리를 통해 매수 매도 격차, 재고, 보험 제어 문제의 합쳐진 제어를 제공합니다. 셋째, 높은 수익률 영역 정리를 통해 수익률이 높은 영역을 5개의 무차원 매개변수로 특성화한 주 수익률 수식을 제공합니다.

분석 및 결과

수치 분석을 통해 유익한 영역과 비유익한 영역 사이의 단계 전환을 확인할 수 있습니다. 또한, 베이즈 적응적 추정을 통해 최적 제어 하에서 에르고딕 재고 분포를 제공하며, 켈리 최적의 레버리지와 파산 경계를 분석합니다. 마지막으로, 다중 쌍 포트폴리오 할당을 통해 분산 효과 포화 결과를 제공합니다. 이러한 틀은 시장 만들기의 최적의 시장 만들기를 위한 중요한 이론적 기초를 제공하며, 실제 시장에서 유용한 적용을 가질 수 있습니다.
원문 보기 arXiv AI

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