論文の概要: VWAP Execution with Signature-Enhanced Transformers: A Multi-Asset Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02680v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 14:50:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:39.614447
• Title: VWAP Execution with Signature-Enhanced Transformers: A Multi-Asset Learning Approach
• Title（参考訳）: 符号強化変換器を用いたVWAP実行:マルチアセット学習アプローチ
• Authors: Remi Genet,
• Abstract要約: 本稿では,VWAP(Volume Weighted Average Price)の実行に対する新しいアプローチを提案する。 私は、複数のアセットにまたがってトレーニングされた1つのニューラルネットワークが、従来のアセット固有のモデルに匹敵するパフォーマンスを達成できることを実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper I propose a novel approach to Volume Weighted Average Price (VWAP) execution that addresses two key practical challenges: the need for asset-specific model training and the capture of complex temporal dependencies. Building upon my recent work in dynamic VWAP execution arXiv:2502.18177, I demonstrate that a single neural network trained across multiple assets can achieve performance comparable to or better than traditional asset-specific models. The proposed architecture combines a transformer-based design inspired by arXiv:2406.02486 with path signatures for capturing geometric features of price-volume trajectories, as in arXiv:2406.17890. The empirical analysis, conducted on hourly cryptocurrency trading data from 80 trading pairs, shows that the globally-fitted model with signature features (GFT-Sig) achieves superior performance in both absolute and quadratic VWAP loss metrics compared to asset-specific approaches. Notably, these improvements persist for out-of-sample assets, demonstrating the model's ability to generalize across different market conditions. The results suggest that combining global parameter sharing with signature-based feature extraction provides a scalable and robust approach to VWAP execution, offering significant practical advantages over traditional asset-specific implementations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,資産固有のモデルトレーニングの必要性と複雑な時間的依存関係の捕捉という,2つの重要な課題に対処する,VWAP(Volume Weighted Average Price)実行に対する新しいアプローチを提案する。 動的VWAP実行 arXiv:2502.18177の最近の研究に基づいて、複数のアセットにまたがってトレーニングされた1つのニューラルネットワークが、従来のアセット固有のモデルに匹敵するパフォーマンスを達成できることを実演します。 提案アーキテクチャは、arXiv:2406.02486にインスパイアされたトランスフォーマーベースの設計と、arXiv:2406.17890のように、価格体積軌跡の幾何学的特徴を捉えるパスシグネチャを組み合わせたものである。 80の取引ペアから時間単位の暗号通貨取引データを用いて行われた実証分析により、GFT-Sigは、資産固有のアプローチと比較して絶対的かつ二次的なVWAP損失指標において優れた性能を発揮することが示された。 特に、これらの改善はサンプル外資産に留まり、異なる市場条件にまたがってモデルを一般化する能力を示している。 その結果、グローバルパラメータ共有とシグネチャベースの特徴抽出を組み合わせることで、VWAP実行に対するスケーラブルで堅牢なアプローチが実現し、従来のアセット固有の実装よりも実用的なメリットが期待できることが示唆された。

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