• 限价委托簿（LOB）在古巴非正规货币市场的应用 [page::1][page::2]：

- 通过网站及社交媒体抓取814,233条买卖意向数据，作为市场真实订单的代理。
- 订单包含买卖方向、价格（CUP）、美元数量和时间戳。
- 定义买卖价、买卖价差、基准价等指标以刻画市场微观结构。

• 古巴非正规市场统计特性揭示市场不活跃及信心不足 [page::2][page::3][page::4]：

- 每日成交量与总意向量比例随时间波动平均仅约10%，低于正规市场。
- 买卖价差大且呈指数分布，表示市场流动性差且价格不稳定。
- 买卖订单距离最佳报价距离大且具有指数衰减特征，反映市场参与者信心低。

• 订单尺寸分布与价格影响关系分析 [page::3][page::5][page::6]：

- 市场订单尺寸呈指数分布，区别于正规市场的幂律分布。
- 价格影响与订单规模对数呈线性关系，用于拟合成交强度函数，构建市场制造商模型参数。

• 引入基于Avellaneda-Stoikov模型的市场制造商实现市场流动性优化 [page::4][page::6][page::8]：

- 利用市场订单数量与价格变动数据拟合出成交率函数，修正标准Avellaneda-Stoikov报价策略。
- 仿真结果表明市场制造商使初始资金增值4倍，成交率提升至约40%，买卖价差大幅收窄。
- 不同波动率估计策略（固定与动态更新）对最终结果影响有限。

• 市场制造商介入对价格动态的影响评估 [page::9]：

- 价格模型引入买卖量不平衡弹性，推导修正后的中间价序列。
- 市场制造商介入后，中间价总体位于原价下方，表明制造商稳定价格动态。
- 市场制造商介入时间点影响价格走势，延迟效应明显，需长期评估。

• 量化策略核心：

- 依据实际市场数据，重构市场制造商报价距离的强度函数，由指数分布订单尺寸构成，替代传统幂律。
- 结合动态规划和Hamilton-Jacobi-Bellman方程推导最优买卖价距离，解决超越传统模型的市场不确定性。
- 采用bootstrap采样技术模拟交易日订单状态，确保策略鲁棒性与稳定性。

• 研究结论及政策建议 [page::10]：

- 古巴非正规货币市场呈现高度流动性不足、交易信心低沉等特征，形成较大买卖价差和极低的成交率。
- 市场制造商通过优化报价策略增强市场流动性与稳定性，具有较强盈利能力。
- 该方法可推广至其他非正规市场，为政策制定者提供以市场微观结构为基础的干预和改革方针。

金融研究报告详尽分析：基于市场微观结构模型的古巴非正式货币市场研究及做市商影响探讨

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1. 元数据与概览

• 报告标题：未明确给出正式标题，但为预印本性质，研究内容聚焦于“古巴非正式货币市场的市场微观结构及做市商的作用”。

- 作者及机构：Alejandro García Figal, Alejandro Lage Castellanos, Roberto Mulet，均来自哈瓦那大学物理系复杂系统与统计物理组及理论物理系，古巴。

• 发布日期：2025年3月7日

- 研究主题：运用市场微观结构理论框架，结合限价委托簿（Limit Order Book，LOB）和Avellaneda-Stoikov做市商模型，分析古巴非正式外汇市场的结构特征、流动性及稳定性，模拟和验证引入做市商后的市场表现和定价动态。

核心论点：

• 非正式市场缺乏系统化研究，古巴非正式外汇市场借助网络和社交媒体数据可构建LOB模型，分析流动性、稳定性及订单动态等关键特性。

- 引入做市商后市场质量显著提升，表现为交易执行率提升、买卖价差收窄等，表明做市商能有效促进市场效率。

• 该研究开创性地将微观结构工具应用于非正式市场，提供了政策干预的实证工具和理论基础。

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与引言（Abstract & 1 Introduction）

报告首先指出传统市场微观结构研究主要聚焦正规发达市场，非正式金融市场研究严重不足，尽管它们在全球南方地区尤为重要。利用网络爬虫从社交媒体与交易平台ElTOQUE爬取古巴非正式美元兑换订单，作者构建订单簿模型，揭示该市场的流动性和价格动态，推断市场稀缺信号并引入做市商策略模拟市场改善。

该部分强调数据采集极大弥补非正式市场缺乏量化研究的空白，理论融合LOB和Avellaneda-Stoikov模型，旨在为政策制定者提供支持[page::0] [page::1]。

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2.2 限价订单簿模型（Section 2）

关键论点：

• LOB作为电子交易核心机制，区分买卖订单，按价格和时间优先执行。

- 使用Python爬虫采集ElTOQUE网站7月至2025年2月期间共814,233条订单（占95.11%信息明确），覆盖买卖价格、量、时间戳。

• 订单格式为四元组$x=(\epsilonx, px, vx, tx)$，买单$\epsilon=+1$，卖单$\epsilon=-1$，价格单位为CUP，成交量为美元。

- 成交规则基于价格匹配原理，多余数量保留为LOB直到成交或7日后取消。

• 定义买最高价$b(t)$、卖最低价$a(t)$、中间价$m(t)$及价差$s(t)$，以及报价相对于优价距离$d(px,t)$用于衡量流动性和稳定性指标。

推理依据：

• 通过直接观测订单消息，假设它们是市场真实买卖意愿的近似。

- 该动态能够捕获市场微观行为，深入揭示流动性和价格变动的微观机理。

此章节建立了整个实证分析的数学模型和数据基础，为后续统计和模拟提供根基[page::1] [page::2]。

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2.3 统计性质分析（Section 3）

关键论点：

• 图2a展示了USD/CUP价格的日K线图，实测中间价动态与参考网站价格高度一致，验证数据有效性。

- 图2b显示执行成交量占总订单的比率极低，日均约10%，最高不超40%，远低于正规流动性充足的市场[3]，暗示流动性不足且市场不稳定。

• 图3a表明买卖价差大且波动频繁，且远高于正规市场的10%-30%中间价比例水平，反映参与者对价格缺乏信心。

- 图3b显示报价离优价距离较大且存在不确定峰值，说明市场参与者普遍谨慎，信号弱。

• 图4中对价差和报价距离的概率分布拟合为指数衰减型，说明市场变化具有特征尺度，价格逐渐回归均值。

- 图5的买卖挂单量距离优价曲线呈现峰值后快速衰减，显示市场买卖兴趣集中且远离优价的流动性迅速减少，印证市场流动性差。

• 图6展示订单大小（市场单与限价单）累计概率分布，均呈指数衰减，与多数研究的幂律分布不同，指大量订单聚集于小规模，市场大额单稀少且影响小。

- 图7反映价格冲击与订单规模对数呈线性关系，说明市场价格响应尽管弱但符合理论假设。

结论：

该市场与正规市场相比，表现出明显的流动性不足、缺乏信心和分布特征差异，揭示了非正式市场特有的微观结构现象。此外，统计性质为做市商模型参数校准奠定数据基础[page::2] [page::3] [page::4]。

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2.4 做市商定价模型（Section 4）

关键论点：

• 做市商作为流动性提供者，持续报出买卖价，调节市场价格形成。

- 研究中模拟单一做市商，采用Avellaneda-Stoikov高频做市模型：
- 资产价格服从布朗运动：$d st = \sigma d Wt$。
- 做市商设置买价、卖价，价差基于库存风险和交易强度，采用Poisson过程模拟订单执行，执行概率随与中间价的偏离指数递减。
- 不同于传统假设幂律订单分布，这里结合实证观察的订单尺寸指数分布，得出新的交易强度函数$\lambda(\delta) = A e^{-\alpha e^{K \delta}}$，对策略做相应调整。

• 价值函数通过Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程描述，最终得出买卖价距离的隐式方程，借助数值方法求解。

- 模拟中两种波动率策略（固定$\sigma$与每10天更新$\sigma$）表现接近，做市商策略可使初始资金翻四番，显示出显著盈利潜力。

• 引入做市商导致成交执行率提升至约40%，买卖价差明显缩小，流动性和市场质量改善，尽管仍未达正规市场水平，但表明做市商对非正式市场的积极作用。

方法论与假设明晰：

• 基于实际订单数据估计参数，结合理论模型进行策略推演。

- 认定做市商为市场唯一活跃流动性供应者，市场其它行为保持不变。

• HJB方程的模型与解析细节在附录给出，保障数学严谨。

该章节将市场微观结构理论与非正式市场实证数据结合，首次实现做市商对该市场的性能量化[page::4] [page::5] [page::6]。

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2.5 做市商引入对价格影响（Section 5）

核心分析：

• 模拟过程中，做市商的存在改变了订单簿买卖量不平衡，依据Markov链模型更新中间价格：

$$
\hat{s}{t+1} = \hat{s}t + \xit (Qt^b - Qt^a) + \epsilont
$$

其中$\xit$为市场对买卖不平衡的弹性响应，通过历史数据估计并保持不变，$Qt^b, Qt^a$表示买卖挂单量。

• 利用上一时刻价格与当前调整价格比例，将所有订单价格按比例放缩，形成受做市商影响的“调整价格”序列。

- 结果（图10）表明，做市商引入初期，调整价格低于原始价格，说明做市商通过平衡订单簿减少价格对买卖量不平衡的敏感性，具有“稳定”价格波动的效应。

• 不同引入时间点对价格影响存在差异，呈现出渐进式的调整过程，体现做市商长期活动对市场价格效率改善的累积作用。

该部分创新性地将做市商活动反馈至价格动态，形象化展示其对市场结构的根本影响[page::8] [page::9]。

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2.6 结论（Section 6）

• 非正式货币市场流动性差，价差大，执行率低，具有明显微观结构上的不稳定和信心不足特征，与正规市场显著不同。

- 做市商策略模拟表明，引入做市商可显著缩小价差，提高成交量，改善市场效率和稳定性。

• 做市商活动还逐渐稳定汇率价格，降低因订单量不平衡导致的短期波动。

- 研究方法具备推广价值，能为其他非正式市场提供研究和政策干预参考，促进金融包容和经济发展。

结论呼应全文主旨，强调做市商作为关键流动性提供者在非正式市场的积极作用，兼顾理论创新与实际应用[page::10]。

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3. 图表深度解读

图1：限价订单簿示意图（页2）

• 左右轴分别为买入和卖出挂单量，纵轴为价格。

- 展示了买卖最佳价$b(t), a(t)$，价差$s(t)$，中间价$m(t)$以及各价位到最佳价的距离。

• 直观呈现订单簿结构，辅助理解词汇及数学定义。

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图2：价格动态及执行率（页3）

• 图2a为日K线图，绿红柱分别表示收盘价高低于开盘价，蓝线为第三方网站报价。

- 图2b为执行量比率，展示市场成交深度极低，平均仅10%。

• 说明订单簿虽有大量报价，但实际转化为成交的比例极低，印证流动性差。

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图3：价差与报价距离（页4）

• 3a显示中间价相对买卖价差随时间变化，峰值明显且周期性出现。

- 3b为买卖报价距离最佳价相对距离，两者相仿且不时出现高峰，映射出流动性紧张和价格不信任。



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图4：价差及距离的分布（页5）

• 半对数坐标下，价差和报价距离频率分布呈指数衰减，表明价格变动有特征尺度，统计性质非幂律。

- 左图为价差整体分布，右图为买卖双方报价距离。



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图5：买卖盘挂单深度随距离变化（页5）

• 横轴为距离对数坐标，纵轴为USD挂单深度。

- 订单量随距离先增后减，且较快速衰减。

• 买卖单均呈现同样趋势，买卖兴趣集中于临近中间价，远离部分因流动性差而迅速减少。

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图6：市场单与限价单的尺寸分布ECDF（页6）

• 采用半对数图，实际点与拟合的指数分布线高度吻合。

- 市场单和限价单均呈现指数分布，反差于传统市场中的幂律分布，反映非正式市场订单小型化明显。



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图7：价格响应函数（页6）

• 显示价格影响$\Delta p$与订单规模$Q$的$\ln(Q)$线性拟合，拟合度$R^2=0.62$。

- 验证价格冲击的对数依赖关系，基础理论模型的合理性支撑。



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图8：做市商模拟现金流（页8）

• 两种策略（固定波动率vs动态）模拟下最终现金分布重叠，验证策略稳健。

- 模拟显示做市商能通过定价策略显著提升财富，四倍于初始资金。



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图9：做市商引入对执行率和价差的影响（页8）

• 顶部图原始执行率蓝线仅约10%，引入做市商后绿色明显提升至约40%。

- 价差底部图明显缩小，部分时间区间做市商显著稳定市场价差。



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图10：做市商影响下的价格时间序列（页9）

• 蓝线为原始市场价格序列，红紫线分别为做市商早期和晚期引入后的调整价格。

- 调整价低于原价显示做市商有抑制市场价格的不均衡波动作用，策略中长期影响明显。



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4. 估值分析

该报告不涉及传统意义上的公司/资产估值，而是针对做市商定价策略的最优买卖价差、风险管理及订单执行强度展开数学解析，包含：

• 模型方法：基于Avellaneda-Stoikov框架，采用CARA效用函数，结合随机控制理论计算最优买价和卖价距离；

- 关键参数与假设：包括风险厌恶系数$\gamma$，价格波动率$\sigma$，订单强度函数$\lambda(\delta)$的指数形式或基于指数分布的更复杂形态，价格冲击函数的对数关系；

• 风险-回报权衡：利用动态规划与HJB方程，求解做市商价值函数，优化买卖报价策略；

- 创新调整：针对非正式市场观察到的订单大小分布为指数衰减，重新推导强度函数，使定价策略更贴合实际。

报告在附录B/C详细给出上文数学推导和参数选取，显示做市商动态优化的严谨性及对非正式市场适配性[page::4] [page::14] [page::17]。

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5. 风险因素评估

报告虽未专门列明风险章节，但隐含风险点包括：

• 数据可信度与采集风险：非正式市场数据来源于爬虫抓取网络文本，存在信息识别误差（5%信息被剔除），自动分类虽已人工验证，但仍有噪声风险。

- 模型假设局限：假设做市商单一且策略固定，市场参与者行为复杂多变，模型简化可能忽视市场策略多元性及外部冲击。

• 流动性风险：市场成交率极低，做市商虽提高成交但是否可持续存疑。

- 波动率假设：价格波动率被简化为布朗运动，实际为隐状态Markov过程，增加了预测复杂性。

• 政策干预风险：市场上下游影响可能导致模型外部风险无法充分捕捉。

报告未提出明确的风险缓解策略，但通过模拟展现做市商介入的稳健性，间接说明模型在一定范围内可靠[page::4] [page::10]。

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6. 批判性视角与细微差别

• 数据统计分布与经典理论差异明显，尽管订单尺寸呈指数分布有其解释，但传统幂律特征被弱化，能否普适应用存在疑问。

- 模型参数敏感性未详尽披露，例如波动率估计和风险厌恶系数$\gamma$变动对策略影响未充分展示，未来可深化敏感度分析。

• 市场参与者异质性未纳入，单一做市商假设偏理想化，现实市场可能有多做市商或者无序竞争。

- 虽然引入做市商提升了执行率和缩小价差，但与正规市场仍有差距，暗示非正式市场流动性多由制度、心理等复杂因素驱动，做市商仅能部分缓解。

• 价格冲击模型的适用性受限于数据时段与市场环境，外部政策或经济因素可能导致模型失效。

- 最高执行率与均值存在较大波动，提示市场极端状态不可忽视。

整体来说，报告在新颖视角和实证数据结合方面极具价值，但对多维风险和市场全方位复杂性把握尚需深化。

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7. 结论性综合

本报告开拓性应用市场微观结构理论与高频做市商模型，结合网络爬虫数据，实现了对古巴非正式货币市场的深刻剖析和模拟演示。主要发现包括：

• 市场特性：非正式市场表现为高度流动性不足、价格信心缺失，订单规模分布偏向指数型，价差异常大，执行率低，且价格波动有特征尺度，与正规发达市场明显差异。

- 做市商作用：通过引入符合非正式市场实际分布的Avellaneda-Stoikov做市商模型，模拟结果显示做市商可极大提升执行率（由~10%升至~40%）、显著缩小买卖价差、提升做市商资产价值（4倍初始现金回报），有效改善市场结构。

• 价格动态稳定性：做市商引入后，中间价格序列趋于“低估”，表现为对订单簿买卖量不均衡的智能修正，使市场价格逐渐稳定，减少短期波动。

- 模型创新点：结合非正式市场指数分布特性，推导了新的订单执行强度函数及最优报价距离，弥补了传统模型方法假设不足。

• 政策启示：非正式市场作为金融包容重要组成部分，引入做市商等流动性促进机制对提升市场效率和稳定性具有实质意义，为政策干预提供了理论与实证依据。

结合全文所有图表，价格走势从粗糙不稳定变为逐步收敛，执行率与价差指标显著改善，反映做市商的正面影响。该研究填补了非正式金融市场微观结构理解的空白，展示了理论工具与数据赋能政策设计的潜力。

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总结

本研究不仅在学术层面创新地将LOB和高频做市商理论拓展至非正式金融市场，也凭借全面详尽的数据建模分析，提供了政策紧缺资源状态下实现市场稳定的可能路径。报告结构严谨，数据丰富，模型理论支撑充分，辅助图表清晰，能够为后续研究和政策干预提供坚实基础和启示。

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报告