論文の概要: Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10860v1
- Date: Thu, 28 Jan 2021 05:52:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 11:13:10.589326
- Title: Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation
- Title（参考訳）: oracleのポリシー蒸留による注文実行のためのユニバーサル取引
- Authors: Yuchen Fang, Kan Ren, Weiqing Liu, Dong Zhou, Weinan Zhang, Jiang
Bian, Yong Yu, Tie-Yan Liu
- Abstract要約: 本稿では,不完全な市場状態と注文実行のための最適な行動シーケンスとのギャップを埋める,新たなユニバーサル取引ポリシー最適化フレームワークを提案する。
本研究の枠組みは,完全情報を持つ託宣教師による実践的最適実行に向けて,共通政策の学習を指導する上で有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.57416828489568
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a fundamental problem in algorithmic trading, order execution aims at
fulfilling a specific trading order, either liquidation or acquirement, for a
given instrument. Towards effective execution strategy, recent years have
witnessed the shift from the analytical view with model-based market
assumptions to model-free perspective, i.e., reinforcement learning, due to its
nature of sequential decision optimization. However, the noisy and yet
imperfect market information that can be leveraged by the policy has made it
quite challenging to build up sample efficient reinforcement learning methods
to achieve effective order execution. In this paper, we propose a novel
universal trading policy optimization framework to bridge the gap between the
noisy yet imperfect market states and the optimal action sequences for order
execution. Particularly, this framework leverages a policy distillation method
that can better guide the learning of the common policy towards practically
optimal execution by an oracle teacher with perfect information to approximate
the optimal trading strategy. The extensive experiments have shown significant
improvements of our method over various strong baselines, with reasonable
trading actions.
- Abstract（参考訳）: アルゴリズム取引における基本的な問題として、注文実行は、特定の商品の清算または取得という特定の取引順序を満たすことを目的としている。
近年、効果的な実行戦略に向けて、モデルに基づく市場仮定による分析的視点からモデルなし視点、すなわち強化学習への転換を、シーケンシャルな決定最適化の性質から見てきた。
しかし、この政策で活用できる不完全な市場情報は、効率的な注文実行を実現するための効率的な強化学習手法のサンプルを構築することを非常に困難にしている。
本稿では,うるさいが不完全な市場状態と注文実行の最適なアクションシーケンスとのギャップを埋めるための,新たなユニバーサル取引政策最適化フレームワークを提案する。
特に、このフレームワークはポリシー蒸留法を活用し、最適な取引戦略を近似する完璧な情報を持つオラクルの教師による事実上の最適な実行に向けて、共通のポリシーの学習を導くことができる。
大規模な実験により, 様々な強塩基性に対して, 合理的な取引行動により, 提案手法の大幅な改善が示された。
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