論文の概要: On Parametric Optimal Execution and Machine Learning Surrogates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08581v3
• Date: Sun, 29 Oct 2023 07:08:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 01:39:11.513627
• Title: On Parametric Optimal Execution and Machine Learning Surrogates
• Title（参考訳）: パラメトリック最適実行と機械学習サロゲートについて
• Authors: Tao Chen and Mike Ludkovski and Moritz Vo{\ss}
• Abstract要約: 本研究では,短時間の価格変動とレジリエンスを考慮した離散時間における最適順序実行問題について検討する。 動的プログラミングとディープラーニングに基づく数値アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.077531983369872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate optimal order execution problems in discrete time with instantaneous price impact and stochastic resilience. First, in the setting of linear transient price impact we derive a closed-form recursion for the optimal strategy, extending the deterministic results from Obizhaeva and Wang (J Financial Markets, 2013). Second, we develop a numerical algorithm based on dynamic programming and deep learning for the case of nonlinear transient price impact as proposed by Bouchaud et al. (Quant. Finance, 2004). Specifically, we utilize an actor-critic framework that constructs two neural-network (NN) surrogates for the value function and the feedback control. The flexible scalability of NN functional approximators enables parametric learning, i.e., incorporating several model or market parameters as part of the input space. Precise calibration of price impact, resilience, etc., is known to be extremely challenging and hence it is critical to understand sensitivity of the execution policy to these parameters. Our NN learner organically scales across multiple input dimensions and is shown to accurately approximate optimal strategies across a wide range of parameter configurations. We provide a fully reproducible Jupyter Notebook with our NN implementation, which is of independent pedagogical interest, demonstrating the ease of use of NN surrogates in (parametric) stochastic control problems.
• Abstract（参考訳）: 離散時間における最適順序実行問題を,瞬時価格の影響と確率的レジリエンスを用いて検討する。 まず、線形過渡的価格影響の設定において、最適戦略の閉形式的再帰を導き、Obishaeva と Wang (J Financial Markets, 2013) による決定論的結果を拡張する。 次に,bouchaudら(quant. finance, 2004)が提唱した非線形過渡価格の影響を考慮した動的計画法と深層学習に基づく数値アルゴリズムを開発した。 具体的には、価値関数とフィードバック制御のための2つのニューラルネットワーク(NN)サロゲートを構成するアクタ批判フレームワークを利用する。 NN関数近似器の柔軟なスケーラビリティによりパラメトリック学習が可能となり、入力空間の一部として複数のモデルや市場パラメータを組み込むことができる。 価格影響やレジリエンスの正確な校正は極めて困難であることが知られており、これらのパラメータに対する実行ポリシーの感度を理解することが重要である。 NN学習者は複数の入力次元にまたがって有機的にスケールし、幅広いパラメータ構成の最適戦略を正確に近似する。 本論文は, NN 実装による完全再現可能な Jupyter Notebook を提供することにより, NN サロゲートを (パラメトリック) 確率的制御問題で使用し易いことを示す。

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