論文の概要: Integrating Tick-level Data and Periodical Signal for High-frequency
Market Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17179v1
- Date: Mon, 19 Jun 2023 07:10:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-09 14:08:37.009540
- Title: Integrating Tick-level Data and Periodical Signal for High-frequency
Market Making
- Title(参考訳): 高周波市場形成のためのtickレベルデータと周期信号の統合
- Authors: Jiafa He, Cong Zheng and Can Yang
- Abstract要約: 我々は,より正確で堅牢な市場形成戦略を開発するために,定期的な予測信号でギグレベルのデータを融合する深層強化学習手法を提案する。
提案手法は,収益性やリスク管理の観点から既存手法よりも優れていた。
- 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: We focus on the problem of market making in high-frequency trading. Market
making is a critical function in financial markets that involves providing
liquidity by buying and selling assets. However, the increasing complexity of
financial markets and the high volume of data generated by tick-level trading
makes it challenging to develop effective market making strategies. To address
this challenge, we propose a deep reinforcement learning approach that fuses
tick-level data with periodic prediction signals to develop a more accurate and
robust market making strategy. Our results of market making strategies based on
different deep reinforcement learning algorithms under the simulation scenarios
and real data experiments in the cryptocurrency markets show that the proposed
framework outperforms existing methods in terms of profitability and risk
management.
- Abstract(参考訳): 高周波取引における市場形成の問題に焦点を当てる。
市場は資産の売買によって流動性を提供する金融市場において重要な機能である。
しかし、金融市場の複雑さが増し、ダニレベルのトレーディングが生み出すデータ量が増加しているため、効果的な市場作り戦略の開発は困難である。
そこで本研究では,ダニレベルのデータを周期的予測信号と融合して,より正確かつ堅牢な市場形成戦略を展開する深層強化学習手法を提案する。
シミュレーションシナリオに基づく異なる深層強化学習アルゴリズムに基づく市場構築戦略と暗号通貨市場における実データ実験の結果,提案手法が既存手法よりも利益率とリスク管理の面で優れていることが示された。
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