Автор: Денис Аветисян
Как алгоритмы, обученные с помощью обучения с подкреплением, взаимодействуют с трейдерами, выполняющими крупные ордера, и не ухудшают ли они условия исполнения.
"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.
Бесплатный Телеграм канал
Исследование взаимодействия агентов, основанных на обучении с подкреплением, с крупными ордерами в моделируемой рыночной среде.
Несмотря на растущую распространенность алгоритмической торговли, механизмы взаимодействия между агентами, использующими обучение с подкреплением, и трейдерами средней частоты остаются недостаточно изученными. В работе ‘When AI Trading Agents Compete: Adverse Selection of Meta-Orders by Reinforcement Learning-Based Market Making’ исследуется, как агенты, реализующие рыночное обеспечение на основе обучения с подкреплением, взаимодействуют с трейдерами, исполняющими мета-ордера, в симулированной рыночной среде. Полученные результаты показывают, что агент действительно обучается извлекать прибыль, но это не обязательно приводит к значительному увеличению проскальзывания для трейдера мета-ордера. Какие дальнейшие исследования необходимы для полного понимания влияния алгоритмической торговли на эффективность и стабильность финансовых рынков?
Исполнение Ордеров: Суть Проскальзывания
В современных финансовых рынках исполнение крупных ордеров без значительного влияния на цену остается критически важной задачей. Неспособность минимизировать это влияние ведет к снижению прибыли. Проскальзывание – разница между ожидаемой и фактической ценой исполнения – напрямую влияет на прибыльность. Традиционные стратегии часто не учитывают динамическое взаимодействие потока ордеров и рыночного влияния, что приводит к значительным убыткам.
Существующие подходы к минимизации проскальзывания – это компромисс между точностью и практичностью. Истинная элегантность решения – в способности уступить удобству без потери сути.
Моделирование Рыночной Динамики: Сила Симуляции
Эффективная оптимизация исполнения ордеров требует детальной симуляции книги лимитных ордеров (КЛО). Этот подход позволяет контролируемо изучать поток ордеров и их влияние на цену, предоставляя информацию, недоступную при анализе реальных данных. Симуляция КЛО воссоздает микроструктуру рынка, позволяя тестировать стратегии в безрисковой среде. Точное моделирование поведения участников и механизмов ценообразования – ключевой аспект данной методологии.
Использование симуляции КЛО позволяет оценить влияние различных параметров ордеров на итоговую цену исполнения и общую стоимость транзакции, что дает возможность разработать более эффективные алгоритмы, минимизирующие проскальзывание и максимизирующие ликвидность.
Поток Ордеров: Самовозбуждающийся Процесс
Процесс Хоукса предоставляет мощную основу для моделирования самовозбуждающейся природы потока ордеров в симуляции книги заявок (LOB). Он точно отражает тенденцию появления новых ордеров после предыдущих, что соответствует каскадному эффекту рыночной активности. В отличие от традиционных методов, предполагающих случайные прибытия ордеров, процесс Хоукса учитывает временную зависимость между событиями, повышая реалистичность симуляции.
Интегрируя процесс Хоукса в симуляцию LOB, удается генерировать реалистичные прибытия ордеров, повышая точность и прогностическую способность модели. Параметры процесса Хоукса могут быть откалиброваны на основе исторических данных, что позволяет адаптировать модель к различным рыночным условиям и активам. Таким образом, исследователи и трейдеры могут проводить более достоверный анализ и тестировать стратегии.
Использование процесса Хоукса в моделировании LOB позволяет учитывать эффект самовозбуждения, когда прибытие одного ордера увеличивает вероятность прибытия других, особенно в периоды высокой волатильности и ликвидности.
Оптимизация Исполнения Крупных Ордеров: Мета-Ордер
Для минимизации проскальзывания при исполнении крупных ордеров широко применяется стратегия разбиения ордера на более мелкие компоненты, известные как мета-ордер. Этот подход позволяет исполнять ордер постепенно, снижая его немедленное влияние на рыночную цену.
Результаты исследования демонстрируют, что маркет-мейкер, основанный на обучении с подкреплением, способен извлекать выгоду из исполнения мета-ордеров, увеличивая свой коэффициент Шарпа во время фаз покупок. В частности, проскальзывание TWAP снижается до 0.24 базисных пунктов во время фаз покупок по сравнению с 7.05 базисных пунктов при самостоятельной торговле, и до 2.31 базисных пунктов во время фаз продаж по сравнению с 10.36 базисных пунктов при самостоятельной торговле.
Пусть N стремится к бесконечности – что останется устойчивым? Только способность адаптироваться к потоку ордеров, как вода находит свой путь вокруг камней.
Исследование взаимодействия агентов, основанных на обучении с подкреплением, с трейдерами, использующими мета-приказы, демонстрирует стремление к математической чистоте в алгоритмической торговле. Хотя агент и обучается извлекать прибыль, отсутствие ухудшения стоимости исполнения мета-приказов подчеркивает важность асимптотической устойчивости. Как заметил Томас Гоббс: «Человеческая природа — это стремление к власти, а не к удовлетворению». В данном контексте, «власть» можно интерпретировать как способность агента к прибыльной торговле, однако, исследование указывает на то, что стремление к этой «власти» не обязательно должно приводить к неблагоприятным последствиям для других участников рынка. Акцент делается на масштабируемость и устойчивость алгоритмов, а не просто на их работоспособность в ограниченных тестовых условиях.
Что впереди?
Представленная работа, демонстрируя возможность обучения агента, оперирующего в книге лимитных ордеров, лишь косвенно затрагивает фундаментальный вопрос о детерминированности и воспроизводимости результатов. Успех агента в извлечении прибыли не является достаточным условием для признания алгоритма валидным. Необходимо строгое доказательство сходимости и устойчивости к незначительным изменениям в параметрах симуляции. Отсутствие ухудшения стоимости исполнения для трейдеров, оперирующих мета-приказами, представляется скорее случайностью, чем закономерностью.
Будущие исследования должны быть направлены на формальное описание и верификацию стратегий агентов. Использование инструментов формальной верификации, позволяющих доказать корректность алгоритма, представляется более продуктивным путем, чем эмпирическая оценка на тестовых данных. Необходимо разработать метрики, позволяющие оценивать не только прибыль, но и степень предсказуемости поведения агента в различных рыночных условиях.
Игнорирование вопроса о воспроизводимости результатов в области машинного обучения в трейдинге – это не просто научная небрежность, а потенциальная угроза для стабильности финансовых рынков. Алгоритм, который «работает» сегодня, но не может быть гарантированно воспроизведен завтра, является аномалией, а не решением.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.27334.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/