Fugu-MT 論文翻訳(概要): Market Making Strategies with Reinforcement Learning

論文の概要: Market Making Strategies with Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18680v1
Date: Thu, 24 Jul 2025 16:17:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.704323
Title: Market Making Strategies with Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習による市場形成戦略
Authors: Óscar Fernández Vicente,
Abstract要約: 市場メーカー(MM)は流動性の提供において基本的な役割を担っているが、在庫リスク、競争、非定常市場ダイナミクスから生じる重大な課題に直面している。本研究は, 自律的, 適応的, 収益的な市場形成戦略を開発するために, 強化学習をいかに活用できるかを考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This thesis presents the results of a comprehensive research project focused on applying Reinforcement Learning (RL) to the problem of market making in financial markets. Market makers (MMs) play a fundamental role in providing liquidity, yet face significant challenges arising from inventory risk, competition, and non-stationary market dynamics. This research explores how RL, particularly Deep Reinforcement Learning (DRL), can be employed to develop autonomous, adaptive, and profitable market making strategies. The study begins by formulating the MM task as a reinforcement learning problem, designing agents capable of operating in both single-agent and multi-agent settings within a simulated financial environment. It then addresses the complex issue of inventory management using two complementary approaches: reward engineering and Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL). While the former uses dynamic reward shaping to guide behavior, the latter leverages Pareto front optimization to explicitly balance competing objectives. To address the problem of non-stationarity, the research introduces POW-dTS, a novel policy weighting algorithm based on Discounted Thompson Sampling. This method allows agents to dynamically select and combine pretrained policies, enabling continual adaptation to shifting market conditions. The experimental results demonstrate that the proposed RL-based approaches significantly outperform traditional and baseline algorithmic strategies across various performance metrics. Overall, this research thesis contributes new methodologies and insights for the design of robust, efficient, and adaptive market making agents, reinforcing the potential of RL to transform algorithmic trading in complex financial systems.
Abstract（参考訳）: 本論文は、金融市場における市場形成問題に対する強化学習(RL)の適用に焦点を当てた総合的な研究プロジェクトの結果を提示する。市場メーカー(MM)は流動性の提供において基本的な役割を担っているが、在庫リスク、競争、非定常市場ダイナミクスから生じる重大な課題に直面している。本研究では,RL,特にDep Reinforcement Learning(DRL)を用いて,自律的,適応的,利益性の高い市場形成戦略を開発する方法について検討する。この研究は、MMタスクを強化学習問題として定式化し、シミュレーションされた金融環境内で単エージェントと多エージェントの両方で動作可能なエージェントを設計することから始まった。次に、報酬工学とMORL(Multi-Objective Reinforcement Learning)という2つの補完的なアプローチを用いて、在庫管理の複雑な問題に対処する。前者は動的報酬のシェーピングを使って振る舞いを誘導するが、後者はParetoのフロント最適化を活用して競合する目的を明確にバランスさせる。非定常性の問題に対処するために、この研究は、非定常トンプソンサンプリングに基づく新しいポリシー重み付けアルゴリズムであるPOW-dTSを導入する。この方法は、エージェントが動的に事前訓練されたポリシーを選択し、組み合わせることを可能にし、市場の状況の変化への継続的な適応を可能にする。実験結果から,提案手法は従来のアルゴリズムとベースラインのアルゴリズム戦略を,様々な性能指標で大きく上回っていることがわかった。全体として、この論文は、複雑な金融システムにおけるアルゴリズム取引を変革するRLの可能性を強化し、ロバストで効率的で適応的な市場形成エージェントの設計のための新しい方法論と洞察に貢献している。

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