Quoting behaviour of a market-maker under different exchange fee structures

Abstract

During the last few years, market micro-structure research has been active in analysing the dependence of market efficiency on different market character­ istics. Make-take fees are one of those topics as they might modify the incen­ tives for participating agents, e.g. broker-dealers or market-makers. In this thesis, we propose a Hawkes process-based model that captures statistical differences arising from different fee regimes and we estimate the differences on limit order book data. We then use these estimates in an attempt to measure the execution quality from the perspective of a market-maker. We appropriate existing theoretical market frameworks, however, for the pur­ pose of hireling optimal market-making policies we apply a novel method of deep reinforcement learning. Our results suggest, firstly, that maker-taker exchanges provide better liquidity to the markets, and secondly, that deep reinforcement learning methods may be successfully applied to the domain of optimal market-making. JEL Classification Keywords Author's e-mail Supervisor's e-mail C32, C45, C61, C63 make-take fees, Hawkes process, limit order book, market-making, deep reinforcement learn­ ing kiselrastislavSgmail.com barunik@f sv.cuni.cz

Posledných pár rokov sa výskům ohladom mikro-štruktúry trhu snaží odhalit závislosti tržnej efektivity na rozličných charakteristikách trhov. Poplatkový systém make-take je právě jedným z takýchto tém, kedže móže mať vplyv na správanie agentov, napr. broker-dealerov či market-makerov. V tejto cliplo- movej práci navrhneme model založený na Hawksovom procese, ktorý bude mať za ciel zachytit štatistické rozdiely vyplývajúce z odlišných poplatkových režimov a zároveň tieto rozdiely odhadnúť na dátach z limitnej knihy. Následné sa pokúsime použit tieto odhady na zmeranie kvality obchodovania z pohladn market-makera. Za týmto účelom použijeme existujúce tržné modely, avšak, optimálnu funkciu market-makera budeme hladať pomocou metody hlbokého spátnovázbového učenia. Naše výsledky implikujú, že maker-taker burzy poskytujú kvalitnejšiu likviditu a zároveň, že hlboké spátnovázbové učenie móže byť úspěšně použité v oblasti hladania optimálnych politik market- makera. Klasifikace JEL Klíčová slova C32, C45, C61, C63 make-take poplatky, Hawkesov proces, kniha limitných objednávok, market­ making, hlboké spátnovázbové učenie E-mail autora E-mail vedoucího práce kiselrastislavSgmail.com barunik@fsv.cuni.cz