基于强化学习的场外做市
交易与市场微观结构
2023-07-06 v1
摘要
场外（OTC）市场具有一个独特特征，允许做市商根据订单规模调整买卖价差。然而，这种灵活性引入了复杂性，将做市问题转化为一个高维随机控制问题，带来显著挑战。为此，本文提出一种利用强化学习技术解决 OTC 做市问题的创新方案。通过假设市价单到达强度与买卖价差之间呈线性反比关系，我们证明买卖价差的最优策略服从高斯分布。我们应用两种强化学习算法进行数值分析，揭示了不同时间与库存水平下的收益分布与买卖价差。
引用
@article{arxiv.2307.01816,
title = {Over-the-Counter Market Making via Reinforcement Learning},
author = {Zhou Fang and Haiqing Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.01816},
year = {2023}
}