論文の概要: Optimal Execution Using Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17178v1
- Date: Mon, 19 Jun 2023 07:09:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-09 14:08:25.225296
- Title: Optimal Execution Using Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習を用いた最適実行
- Authors: Cong Zheng and Jiafa He and Can Yang
- Abstract要約: この作業は最適な順序実行に関するもので、大規模な順序をいくつかの小さな順序に分割して実装不足を最大化する。
暗号通貨取引所の多様性に基づいて、複数の取引所からのデータを初めて整列させて、相互交換信号の抽出を試みる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.905391624417593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work is about optimal order execution, where a large order is split into
several small orders to maximize the implementation shortfall. Based on the
diversity of cryptocurrency exchanges, we attempt to extract cross-exchange
signals by aligning data from multiple exchanges for the first time. Unlike
most previous studies that focused on using single-exchange information, we
discuss the impact of cross-exchange signals on the agent's decision-making in
the optimal execution problem. Experimental results show that cross-exchange
signals can provide additional information for the optimal execution of
cryptocurrency to facilitate the optimal execution process.
- Abstract（参考訳）: この作業は最適な順序実行に関するもので、大規模な順序をいくつかの小さな順序に分割して実装不足を最大化する。
暗号通貨取引所の多様性に基づき、複数の取引所からデータを初めて整列することにより、相互交換信号を抽出する。
単一交換情報の利用に焦点を当てた従来の研究とは異なり、最適な実行問題におけるエージェントの意思決定に対するクロス交換信号の影響について論じる。
実験結果から, 相互交換信号は, 暗号通貨の最適実行のための追加情報を提供し, 最適実行プロセスを容易にすることがわかった。
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