論文の概要: Hierarchical Deep Reinforcement Learning for VWAP Strategy Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14670v1
- Date: Sun, 11 Dec 2022 07:35:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 13:47:30.338566
- Title: Hierarchical Deep Reinforcement Learning for VWAP Strategy Optimization
- Title（参考訳）: VWAP戦略最適化のための階層的深層強化学習
- Authors: Xiaodong Li, Pangjing Wu, Chenxin Zou, Qing Li
- Abstract要約: 本稿では,市場パターンを把握し,時間スケールの異なる命令を実行するための,深層学習と階層型強化学習アーキテクチャを提案する。
提案手法は,VWAPスリップにおけるベースラインよりも高い性能を示し,平均コストは,最適ベースラインと比較して1.16塩基ポイントである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.430129571478629
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Designing an intelligent volume-weighted average price (VWAP) strategy is a
critical concern for brokers, since traditional rule-based strategies are
relatively static that cannot achieve a lower transaction cost in a dynamic
market. Many studies have tried to minimize the cost via reinforcement
learning, but there are bottlenecks in improvement, especially for
long-duration strategies such as the VWAP strategy. To address this issue, we
propose a deep learning and hierarchical reinforcement learning jointed
architecture termed Macro-Meta-Micro Trader (M3T) to capture market patterns
and execute orders from different temporal scales. The Macro Trader first
allocates a parent order into tranches based on volume profiles as the
traditional VWAP strategy does, but a long short-term memory neural network is
used to improve the forecasting accuracy. Then the Meta Trader selects a
short-term subgoal appropriate to instant liquidity within each tranche to form
a mini-tranche. The Micro Trader consequently extracts the instant market state
and fulfils the subgoal with the lowest transaction cost. Our experiments over
stocks listed on the Shanghai stock exchange demonstrate that our approach
outperforms baselines in terms of VWAP slippage, with an average cost saving of
1.16 base points compared to the optimal baseline.
- Abstract（参考訳）: インテリジェントなボリューム重み付き平均価格(VWAP)戦略を設計することはブローカーにとって重要な関心事である。
多くの研究は、強化学習によるコストの最小化を試みたが、特にVWAP戦略のような長期戦略において、改善のボトルネックがある。
この問題に対処するために,マクロ・メタ・マイクロトレーダー(M3T)と呼ばれる,深層学習と階層的強化学習の統合アーキテクチャを提案する。
マクロトレーダーは、従来のVWAP戦略と同じように、ボリュームプロファイルに基づいて親注文をトランシェに割り当てるが、予測精度を向上させるために長期記憶ニューラルネットワークを使用する。
次に、メタトレーダは、各トランシェ内の即時流動性に適した短期サブゴアを選択してミニトランシェを形成する。
その結果、マイクロトレーダーは、即時市場状態を抽出し、最低の取引コストでサブゴールを満たす。
上海証券取引所に上場した株式に対する実験では、VWAPスリップの基準値よりも高い性能を示し、最適基準値と比較すると平均コストは1.16ポイントである。
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