ABIDES-Gym：用于多智能体离散事件仿真及金融市场应用的Gym环境
多智能体系统
2021-11-03 v1 人工智能
交易与市场微观结构
摘要
无模型强化学习（RL）需要能够通过在与原问题环境或其仿真版本中采取动作来采样轨迹的能力。RL领域的突破很大程度上得益于专用开源仿真器的发展，以及如OpenAI Gym及其Atari环境般易用的框架。本文提出将OpenAI Gym框架用于基于离散事件时间的离散事件多智能体仿真（DEMAS）。我们引入一种将DEMAS仿真器封装入Gym框架的通用技术。我们详细阐述了该技术并使用仿真器ABIDES作为基础予以实现。我们具体利用ABIDES的金融市场扩展ABIDES-Markets来应用此工作，并开发了两种用于训练日常投资者与执行智能体的基准金融市场OpenAI Gym环境。由此，这两种环境描述了具有复杂交互式市场行为响应实验智能体动作的经典金融问题。
引用
@article{arxiv.2110.14771,
title = {ABIDES-Gym: Gym Environments for Multi-Agent Discrete Event Simulation and Application to Financial Markets},
author = {Selim Amrouni and Aymeric Moulin and Jared Vann and Svitlana Vyetrenko and Tucker Balch and Manuela Veloso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.14771},
year = {2021}
}