論文の概要: Equitable Marketplace Mechanism Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15418v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 20:03:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 17:20:00.615154
• Title: Equitable Marketplace Mechanism Design
• Title（参考訳）: Equitable Marketplaceのメカニズム設計
• Authors: Kshama Dwarakanath, Svitlana S Vyetrenko, Tucker Balch
• Abstract要約: 多様な取引戦略と目的を持つトレーダーが居住する取引市場について検討する。 この作業の目標は、すべてのトレーダーに平等で利益がある市場のための動的な手数料スケジュールを設計することである。 市場手数料のスケジュールと取引戦略を同時に学習するための強化学習フレームワークを提案する。
• 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 a trading marketplace that is populated by traders with diverse trading strategies and objectives. The marketplace allows the suppliers to list their goods and facilitates matching between buyers and sellers. In return, such a marketplace typically charges fees for facilitating trade. The goal of this work is to design a dynamic fee schedule for the marketplace that is equitable and profitable to all traders while being profitable to the marketplace at the same time (from charging fees). Since the traders adapt their strategies to the fee schedule, we present a reinforcement learning framework for simultaneously learning a marketplace fee schedule and trading strategies that adapt to this fee schedule using a weighted optimization objective of profits and equitability. We illustrate the use of the proposed approach in detail on a simulated stock exchange with different types of investors, specifically market makers and consumer investors. As we vary the equitability weights across different investor classes, we see that the learnt exchange fee schedule starts favoring the class of investors with the highest weight. We further discuss the observed insights from the simulated stock exchange in light of the general framework of equitable marketplace mechanism design.
• Abstract（参考訳）: 我々は、多様な取引戦略と目的を持つトレーダーが居住する取引市場を考える。 マーケットプレースでは、サプライヤーが商品をリストアップし、買い手と売り手のマッチングを容易にする。 その見返りとして、このようなマーケットプレイスは通常、取引を促進するための手数料を請求する。 この作業の目標は、すべてのトレーダーに平等で利益を上げつつ、同時に(課金手数料から)市場に利益をもたらすマーケットプレイスのダイナミックな料金スケジュールを設計することである。 取引業者は、手数料スケジュールに戦略を適応させるため、利益と公平性の重み付き最適化目標を用いて、市場手数料スケジュールとこの料金スケジュールに適合する取引戦略を同時に学習するための強化学習フレームワークを提案する。 提案手法を、さまざまなタイプの投資家、特に市場メーカーと消費者投資家との模擬株式交換で詳細に説明した。 さまざまな投資家クラスで公平性の重み付けが変わると、学習交換手数料のスケジュールが投資家クラスを最も重み付けていることが分かる。 さらに、均等市場機構設計の一般的な枠組みを踏まえて、模擬取引所から観測された知見について考察する。

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