经纪人参数化情境在线学习理论
计算金融
2026-02-20 v3 计算机科学与博弈论
机器学习
机器学习
摘要
我们研究了情境信息在交易商之间进行经纪业务的在线学习问题。在这个顺序问题中，每个时间步，两个交易商会披露他们对资产的机密估值。学习者（经纪人）根据资产和市场条件的情境数据提出一个交易（或经纪）价格。随后，交易商根据他们的估值是否高于或低于经纪价格来透露买入或卖出意愿。如果一个交易商决定买入而另一个决定卖出，即发生交易，因为经纪提议的价格落在两个估值中最小和最大的值之间。我们设计了用于该问题的算法，并在各种标准假设下证明了最优的理论遗憾保证。
引用
@article{arxiv.2407.01566,
title = {A Parametric Contextual Online Learning Theory of Brokerage},
author = {François Bachoc and Tommaso Cesari and Roberto Colomboni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.01566},
year = {2026}
}