Marknadsskapande är ett grundläggande handelsproblem där en agent tillhandahåller likviditet genom att ständigt erbjuda sig att köpa och sälja ett värdepapper. Problemet är utmanande på grund av lagerrisk, risken för att ackumulera en ogynnsam position och slutligen förlora pengar. I den här artikeln utvecklar vi en simulering av limit orderbook och använder den för att designa en marknadsbildande agent med hjälp av temporal-difference armance learning. Vi använder en linjär kombination av kakelkodningar som en värdefunktion approximator och utformar en anpassad belöningsfunktion som styr lagerrisken. Vi visar effektiviteten i vår strategi genom att visa att vår agent överträffar både enkla referensstrategier och en ny online-inlärningsstrategi från litteraturen.
REF använde en linjär kombination av kakelkodning som approximation av värdefunktionen för att härleda en RL-marknadsstrategi.
Market Making via Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics']}