Торговые роботы с гибкой ликвидностью: новый подход к автоматизированному рынку
![В рамках стационарного приближения AR(1) исследуется функция потерь [latex]\mathbb{E}[((1-\lambda)^{2}+\gamma\lambda)g^{2}][/latex] при [latex]\gamma = 4[/latex], что позволило определить асимптотический оптимизатор [latex]\lambda^{\ast}(\gamma)[/latex] для [latex]\gamma \in [0, 10][/latex].](https://arxiv.org/html/2602.09887v1/x2.png)
В статье представлен новый класс автоматизированных маркет-мейкеров, позволяющий оптимизировать скорость перебалансировки и снизить риски для поставщиков ликвидности.
Наука
Баланс между стабильностью и адаптивностью: новый алгоритм для задач с многорукими бандитами
Исследователи предлагают инновационный подход к управлению рисками в сценариях принятия решений, где важны как долгосрочная стабильность, так и быстрая адаптация к меняющимся условиям.
Покер будущего: как предсказывать ходы противника
Новый подход к обучению агентов в сложных играх с долгосрочной перспективой позволяет им учитывать стратегический контекст и прогнозировать поведение оппонентов.
Обучение роботов: Преодоление Несоответствий в Данных
![Предложенная система решает проблему несоответствия распределений данных посредством трех последовательных этапов: расширения обучающей выборки с использованием эвристического алгоритма DAgger и пространственно-временной аугментации на этапе [latex]P_{\text{train}}[/latex], объединения взаимодополняющих политик в весовом пространстве с учетом специфики этапа при помощи Model Arithmetic на этапе [latex]Q_{\text{model}}[/latex], и обеспечения точности выполнения посредством временного сглаживания и закрытого циклического улучшения на основе DAgger на этапе [latex]P_{\text{test}}[/latex].](https://arxiv.org/html/2602.09021v1/x1.png)
Новый подход позволяет роботам надежно выполнять сложные задачи манипулирования, несмотря на неточности в данных и ограниченные ресурсы.
Неустойчивость в алгоритмах выбора: цена оптимальности
Новое исследование показывает, что стремление к минимальным потерям в задачах выбора может привести к непредсказуемости и изменчивости в распределении ресурсов.