异质交易代理在自动化市场中的压力与表现差异

01 摘要

研究将理性套利者、操纵者和散户羊群跟随者建模为强化学习系统，在共同环境中训练并检验其市场影响。基于加密货币小时数据的初步实验显示，三类代理在压力频率与持续时间、滚动夏普比率上存在系统性差异。作者据此提出应针对行为类型进行差异化监管，而非对波动率或换手率设统一上限。

02 关键点

1. 羊群跟随者产生最频繁但最短的市场压力事件，操纵者事件最少但最持久，理性代理的滚动夏普比率最稳定。
2. SHAP归因显示：羊群行为关联回撤与跨资产信号，操纵行为关联短期波动与持仓状态，理性行为关联动量。
3. 研究基于AAVE、ETC、SUI的小时加密货币数据开展试点，以验证假设。