Genom Kuzman Ganchev, Yuriy nevmyvaka, Michael Kearns och Jennifer Wortman Vaughan abstrakta Dark pooler är en ny typ av börs där information om utestående order avsiktligt döljs för att minimera marknadspåverkan av stora volymer handel. Framgången och spridningen av mörka pooler har skapat utmanande och intressanta problem i synnerhet algoritmisk handel, problemet med att optimera fördelningen av en stor handel över flera konkurrerande mörka pooler. I detta arbete formaliserar vi denna optimering som ett problem för multi-venue prospektering från censurerade data, och ger en påvisbart effektiv och nära-optimal algoritm för dess lösning. Vår algoritm och dess analys har mycket gemensamt med välstuderade algoritmer för att hantera exploration-exploatering kompromiss i förstärkning lärande. Vi tillhandahåller också en omfattande experimentell utvärdering av vår algoritm med hjälp av data från mörk poolutförande från ett stort mäklarverk.
En annan del av relaterat arbete är REF, som presenterade en algoritm för att optimera mängden av avslut som ska placeras över flera konkurrerande mörka pooler.
Censored exploration and the dark pool problem
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}