基于 Hawkes LOB 市场做市的脉冲控制方法
交易与市场微观结构
2025-11-03 v2 计算金融
摘要
我们研究了在使用高保真、互为激励的 Hawkes 过程模拟的限价订单簿 (LOB) 市场中进行最优做市的问题。不同于传统的布朗运动驱动的中间价格模型，我们的设置捕捉了队列动力学、到达聚类和内生价格冲击等关键微观结构特征。鉴于做市商无法在每个 LOB 事件时更新策略，我们在脉冲控制框架内构建了控制问题，其中干预通过限价单、取消单或市价单离散发生。这导致一个高维、非局部的 Hamilton-Jacobi-Bellman准变分不等式 (HJB-QVI)，其解在维度 curse 导致解析上不可行且计算成本高昂。为此，我们提出一种受启发于辅助控制公式的强化学习 (RL) 近似方法。使用具有自模仿学习的两个网络 PPO 架构，我们在真实模拟的 LOB 中实现了超过 30 的 Sharpe 比率。除了此之外，我们还使用受 Sirignano 和 Spiliopoulos 2018 启发的深度学习方法求解 HJB-QVI，并与 RL 代理进行比较。我们的发现凸显了将脉冲控制理论与现代深度 RL 结合以解决跳动驱动的微观结构市场中最优执行问题的前景。
引用
@article{arxiv.2510.26438,
title = {An Impulse Control Approach to Market Making in a Hawkes LOB Market},
author = {Konark Jain and Nick Firoozye and Jonathan Kochems and Philip Treleaven},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.26438},
year = {2025}
}