論文の概要: JAX-LOB: A GPU-Accelerated limit order book simulator to unlock large scale reinforcement learning for trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13289v1
• Date: Fri, 25 Aug 2023 10:26:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 14:20:53.762183
• Title: JAX-LOB: A GPU-Accelerated limit order book simulator to unlock large scale reinforcement learning for trading
• Title（参考訳）: JAX-LOB:取引用大規模強化学習を開放するGPU加速リミットオーダーブックシミュレータ
• Authors: Sascha Frey, Kang Li, Peer Nagy, Silvia Sapora, Chris Lu, Stefan Zohren, Jakob Foerster and Anisoara Calinescu
• Abstract要約: 金融取引所はリミット・オーダー・ブック(LOB)を使用して注文を処理し、取引にマッチする。 多くのアプリケーションでは、ABMの校正やRLエージェントの訓練のために複数の書籍を処理する必要がある。 我々は,数千冊の書籍を並列に処理できるGPU対応LOBシミュレータを初めて紹介し,メッセージ単位の処理時間を著しく短縮した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.884142720013081
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial exchanges across the world use limit order books (LOBs) to process orders and match trades. For research purposes it is important to have large scale efficient simulators of LOB dynamics. LOB simulators have previously been implemented in the context of agent-based models (ABMs), reinforcement learning (RL) environments, and generative models, processing order flows from historical data sets and hand-crafted agents alike. For many applications, there is a requirement for processing multiple books, either for the calibration of ABMs or for the training of RL agents. We showcase the first GPU-enabled LOB simulator designed to process thousands of books in parallel, with a notably reduced per-message processing time. The implementation of our simulator - JAX-LOB - is based on design choices that aim to best exploit the powers of JAX without compromising on the realism of LOB-related mechanisms. We integrate JAX-LOB with other JAX packages, to provide an example of how one may address an optimal execution problem with reinforcement learning, and to share some preliminary results from end-to-end RL training on GPUs.
• Abstract（参考訳）: 世界中の金融取引所は注文の処理や取引のマッチングに限定注文書(lob)を使用している。 研究目的のためには、LOBダイナミクスの大規模効率的なシミュレータを持つことが重要である。 LOBシミュレータは、エージェントベースモデル(ABM)、強化学習(RL)環境、生成モデル、過去のデータセットや手作りエージェントからの注文フローの処理といった文脈で実装されている。 多くのアプリケーションでは、ABMの校正やRLエージェントの訓練のために複数の書籍を処理する必要がある。 我々は,数千冊の書籍を並列に処理できるGPU対応LOBシミュレータを初めて紹介し,メッセージ単位の処理時間を著しく短縮した。 我々のシミュレータ - JAX-LOB の実装は、LOB 関連メカニズムの現実性を損なうことなく JAX の力を最大限活用することを目的とした設計選択に基づいている。 JAX-LOBを他のJAXパッケージと統合し、強化学習で最適な実行問題に対処する方法の例を示し、GPU上でのエンドツーエンドRLトレーニングの予備的な結果を共有する。

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