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• A Multi-agent Market Model Can Explain the Impact of AI Traders in Financial Markets -- A New Microfoundations of GARCH model [3.655221783356311]
  本稿では,ノイズトレーダー,基本トレーダー,AIトレーダーの3種類のエージェントを組み込んだマルチエージェント市場モデルを提案する。 我々は,このモデルをマルチエージェントシミュレーションにより検証し,金融市場のスタイル化された事実を再現する能力を確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T07:14:13Z)
• When AI Meets Finance (StockAgent): Large Language Model-based Stock Trading in Simulated Real-world Environments [55.19252983108372]
  LLMによって駆動される、StockAgentと呼ばれるマルチエージェントAIシステムを開発した。 StockAgentを使えば、ユーザーはさまざまな外部要因が投資家取引に与える影響を評価することができる。 AIエージェントに基づく既存のトレーディングシミュレーションシステムに存在するテストセットのリーク問題を回避する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T06:49:30Z)
• Modelling Opaque Bilateral Market Dynamics in Financial Trading: Insights from a Multi-Agent Simulation Study [15.379345372327375]
  本稿では,オーストラリア国債取引における不透明な二国間市場を表現することを目的とする。 交渉された取引と限られた数のエージェントによって特徴づけられる二国間市場の特異性は、エージェントベースのモデリングと量的金融に価値ある洞察をもたらす。 市場構造における市場剛性の影響を考察し,市場設計における安定性の要素について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T08:42:20Z)
• A Network Simulation of OTC Markets with Multiple Agents [3.8944986367855963]
  我々は、取引が市場メーカによってのみ仲介される、オーバー・ザ・カウンタ(OTC)金融市場をシミュレートするための新しいアプローチを提案する。 本稿では,ネットワークモデルを用いて市場構造が価格変動に与える影響について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T20:45:00Z)
• Modelling crypto markets by multi-agent reinforcement learning [0.0]
  本研究では,暗号市場を模擬したマルチエージェント強化学習(MARL)モデルを提案する。 2018年から2022年にかけて継続的に取引された暗号通貨の1日当たり終値153ドルに調整されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T16:28:58Z)
• Integrating Tick-level Data and Periodical Signal for High-frequency Market Making [6.905391624417593]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T07:10:46Z)
• Finding Regularized Competitive Equilibria of Heterogeneous Agent Macroeconomic Models with Reinforcement Learning [151.03738099494765]
  労働市場に参入する世帯や企業を無限に数える異種エージェントマクロ経済モデルについて検討する。 本稿では,モデルの正規化競争均衡を求めるデータ駆動強化学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T17:16:27Z)
• Parity in Markets -- Methods, Costs, and Consequences [109.5267969644294]
  我々は、市場デザイナーがフィッシャー市場の税や補助金を使って、市場均衡の結果が一定の制約内に収まることを確実にする方法を示します。 我々は、既存の文献で提案されている様々な公正性制約を市場ケースに適用し、その制約から誰が利益を得るか、誰を失うかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-05T22:27:44Z)
• Finding General Equilibria in Many-Agent Economic Simulations Using Deep Reinforcement Learning [72.23843557783533]
  本研究では,エージェント種別のメタゲームに対して,エプシロン・ナッシュ平衡である安定解を求めることができることを示す。 私たちのアプローチはより柔軟で、例えば市場クリア化のような非現実的な仮定は必要ありません。 当社のアプローチは、実際のビジネスサイクルモデル、DGEモデルの代表的なファミリー、100人の労働者消費者、10社の企業、税金と再分配を行う政府で実証しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T17:00:17Z)
• Deep Q-Learning Market Makers in a Multi-Agent Simulated Stock Market [58.720142291102135]
  本稿では,エージェント・ベースの観点から,これらのマーケット・メーカーの戦略に関する研究に焦点をあてる。 模擬株式市場における知的市場マーカー作成のための強化学習(Reinforcement Learning, RL)の適用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:55:21Z)
• Reinforcement-Learning based Portfolio Management with Augmented Asset Movement Prediction States [71.54651874063865]
  ポートフォリオマネジメント(PM)は、最大利益や最小リスクといった投資目標を達成することを目的としている。 本稿では,PMのための新しいステート拡張RLフレームワークであるSARLを提案する。 当社の枠組みは, 金融PMにおける2つのユニークな課題に対処することを目的としている。(1) データの異種データ -- 資産毎の収集情報は通常, 多様性, ノイズ, 不均衡(ニュース記事など), (2) 環境の不確実性 -- 金融市場は多様で非定常である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T08:10:03Z)

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