模拟市场响应下自主执行的风险敏感紧凑决策树
交易与市场微观结构
2021-01-07 v2 机器学习
摘要
我们展示了风险敏感强化学习在限价订单簿市场执行优化中的应用。我们将基于限价订单簿信息做出订单执行决策表示为马尔可夫决策过程；并在市场模拟器中训练交易智能体，该模拟器通过从历史数据合成对我们智能体执行决策的市场响应来模拟多智能体交互。由于市场冲击，执行大成交量订单可能产生显著成本。我们在模拟市场响应存在下从市场微观结构学习交易信号，并使用风险敏感 Q-learning 导出可解释的基于决策树的执行策略，以在成本方差约束下最小化执行成本。
引用
@article{arxiv.1906.02312,
title = {Risk-Sensitive Compact Decision Trees for Autonomous Execution in Presence of Simulated Market Response},
author = {Svitlana Vyetrenko and Shaojie Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.02312},
year = {2021}
}
备注
Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning,Long Beach, California, 2019