证券出售市场的动态定价：经纪出借人组合收入优化的应用

证券出售是金融市场结构的重要组成部分，其中经纪出借人帮助长期制度性投资者将其证券出借给短期卖方，以换取出售费。经纪出借人寻求通过在可能的最高利率下出借证券来优化收入。通常，这种利率由硬编码的业务规则或标准监督的机器学习模型设定。这些方法往往难以扩展，且无法适应不断变化的市场条件。与传统股票交易所以集中限价订单簿组织不同，证券出售市场的组织方式类似于电子商务市场，经纪出借人和借方可以在双边协商后随意定价进行交易。这种相似性表明，针对电子商务市场中典型动态定价问题的方法在证券出售市场中可能是有效的。我们展示，现有的情境式 bandit 框架可成功应用于证券出售市场。通过在真实历史数据上的离线评估，我们表明情境式 bandit 方法在总收入方面 consistently 超过典型方法至少高出 15%。