論文の概要: A simple learning agent interacting with an agent-based market model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10434v1
• Date: Mon, 22 Aug 2022 16:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:45:32.556258
• Title: A simple learning agent interacting with an agent-based market model
• Title（参考訳）: エージェントベースの市場モデルと相互作用する単純な学習エージェント
• Authors: Matthew Dicks, Tim Gebbie
• Abstract要約: 本稿では,イベント駆動型金融市場モデルと相互作用する単一強化学習最適実行取引エージェントの学習ダイナミクスについて考察する。 トレーディングはイベント時間内にマッチングエンジンを介して非同期に行われる。 エージェントベースモデルと市場に対する結果として生じる影響は、キャリブレーションアプローチを用いて検討される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the learning dynamics of a single reinforcement learning optimal execution trading agent when it interacts with an event driven agent-based financial market model. Trading takes place asynchronously through a matching engine in event time. The optimal execution agent is considered at different levels of initial order-sizes and differently sized state spaces. The resulting impact on the agent-based model and market are considered using a calibration approach that explores changes in the empirical stylised facts and price impact curves. Convergence, volume trajectory and action trace plots are used to visualise the learning dynamics. This demonstrates how an optimal execution agent learns optimal trading decisions inside a simulated reactive market framework and how this in turn generates a back-reaction that changes the simulated market through the introduction of strategic order-splitting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,イベント駆動型金融市場モデルと相互作用する単一強化学習最適実行取引エージェントの学習ダイナミクスについて考察する。 トレーディングはイベント時にマッチングエンジンを介して非同期に行われる。 最適な実行エージェントは、初期オーダーサイズと異なるサイズの状態空間の異なるレベルで考慮される。 エージェントベースのモデルと市場への影響は、経験的スタイル化された事実と価格影響曲線の変化を探索するキャリブレーションアプローチを用いて考慮される。 収束、ボリューム軌道、アクショントレースプロットは学習ダイナミクスを視覚化するために使用される。 これは、最適な実行エージェントが、シミュレートされたリアクティブ市場フレームワーク内で最適なトレーディング決定を学習し、それによってシミュレートされた市場を変えるバックアクションを生成する方法を示す。

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