Справедливый трейдинг: Алгоритм для оптимального сопоставления ордеров

Автор: Денис Аветисян

Новый алгоритм, основанный на обучении с подкреплением, обеспечивает стабильность и эффективность на финансовых рынках, гарантируя соблюдение принципов справедливости.

"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

Предложенная схема CPO-FOAM формирует проблему справедливого сопоставления ордеров как процесс принятия решений Маркова с ограничениями, обеспечивая справедливость на индивидуальном уровне посредством спектральной нормализации и используя дискретный ПИД-регулятор для адаптивной буферизации границ ограничений, что позволяет подавлять осцилляции, характерные для лагранжевых методов в не стационарной динамике, и вычислять оптимальный шаг в направлении изменения параметров политики посредством решения двойственной задачи в пространстве информации Фишера.

Представлен алгоритм CPO-FOAM для сопоставления ордеров, обеспечивающий доказуемую справедливость, стабильность и возможность верификации на блокчейне.

Несмотря на высокую пропускную способность автоматизированных торговых систем, асимметрии задержек и доступа к рынку могут приводить к ощутимым дисбалансам в исполнении ордеров и снижению доверия участников. В работе, озаглавленной ‘Constrained Policy Optimization for Provably Fair Order Matching’, предложен алгоритм CPO-FOAM, реализующий обучение с подкреплением с ограничениями для справедливого сопоставления ордеров. Алгоритм обеспечивает достижение высокой производительности при строгом соблюдении ограничений справедливости, используя PID-регулятор для стабилизации динамики и гарантируя сходимость к нулевому уровню нарушений. Может ли предложенный подход стать стандартом для построения прозрачных и эффективных торговых систем, способных обеспечить равные возможности для всех участников рынка?

Временные Искажения: Постановка Проблемы Справедливого Автоматизированного Маркет-Мейкинга

Традиционные автоматизированные маркет-мейкеры (AMM) в своей основе ориентированы на максимизацию прибыли, зачастую игнорируя аспекты справедливости и равного доступа к финансовым инструментам. Этот подход, хотя и эффективен с точки зрения получения дохода, может приводить к дискриминационным результатам, когда определенные группы участников рынка оказываются в невыгодном положении. Алгоритмы AMM, стремящиеся исключительно к прибыли, не учитывают потенциальное влияние на социально уязвимые слои населения, что может усугублять существующее неравенство в финансовой системе. В результате, оптимизация исключительно для прибыли может привести к формированию системных искажений, где доступ к ликвидности и выгодным условиям обмена неравномерен, а некоторые участники систематически оказываются обделенными.

Автоматизированные маркет-мейкеры (AMM), стремясь к максимальной прибыли, зачастую игнорируют вопросы справедливости, что может приводить к дискриминационным результатам и системным искажениям на финансовых рынках. Особенно уязвимыми перед подобными явлениями оказываются представители недостаточно представленных групп, сталкивающиеся с предвзятым отношением при доступе к финансовым услугам и активам. Алгоритмическая предвзятость, унаследованная из исторических данных или заложенная в логику работы AMM, может усиливать существующее неравенство, ограничивая возможности для инвестиций и участия в формировании цен на активов. Такие искажения не только подрывают доверие к финансовым инструментам, но и препятствуют развитию инклюзивных и равноправных рынков.

Для решения проблемы несправедливости в автоматизированных маркет-мейкерах (AMM) необходим переход к алгоритмам обучения с подкреплением, которые специально разработаны для оптимизации не только прибыли, но и справедливости. Традиционные AMM часто сосредотачиваются исключительно на максимизации дохода, игнорируя потенциальные дискриминационные последствия для различных групп участников рынка. Новые алгоритмы, напротив, стремятся сбалансировать стремление к прибыли с необходимостью обеспечения равных возможностей и предотвращения систематических искажений. Это достигается путем включения метрик справедливости непосредственно в функцию вознаграждения, побуждая алгоритм учитывать влияние своих действий на все заинтересованные стороны. Таким образом, $f(x) = R(x) - \lambda * D(x)$ , где R(x) — вознаграждение, D(x) — мера несправедливости, а λ — коэффициент, определяющий важность справедливости. Подобный подход позволяет создавать более этичные и инклюзивные финансовые системы, способствующие равным возможностям для всех.

Алгоритм CPO-FOAM обеспечивает оптимальное качество рынка при минимальных нарушениях справедливости, демонстрируя стабильную сходимость к строгим ограничениям и эффективную переносимость обученных представлений между различными рыночными средами (TradFi и Crypto), в отличие от нестабильного обучения, характерного для Lagrangian PPO.

Ограниченное Обучение с Подкреплением для Обеспечения Справедливости

Ограниченные Марковские Процессы Принятия Решений (ОМПРП) предоставляют формальную основу для включения ограничений, связанных со справедливостью, в процесс обучения с подкреплением. В отличие от стандартных МПРП, ОМПРП вводят ограничения на вероятность выполнения определенных действий или достижения определенных состояний, обеспечивая соблюдение заданных критериев справедливости. Эти ограничения выражаются в виде неравенств, которые должны выполняться во время оптимизации политики. Формально, ОМПРП характеризуются пятеркой $(S, A, P, R, C)$ , где $S$ — множество состояний, $A$ — множество действий, $P$ — функция вероятностей перехода, $R$ — функция вознаграждения, а $C$ — функция стоимости, определяющая ограничения на справедливость. Алгоритмы обучения, использующие ОМПРП, стремятся найти политику, максимизирующую ожидаемое вознаграждение при одновременном соблюдении этих ограничений.

Алгоритмы, такие как Lagrangian PPO, CPO и IPO, реализуют механизмы штрафных санкций для предотвращения несправедливого поведения в процессе оптимизации политики. В основе их работы лежит добавление к целевой функции штрафного члена, величина которого пропорциональна степени нарушения заданных ограничений на справедливость. Этот штрафный член увеличивает потери при обучении, если политика приводит к результатам, не соответствующим установленным критериям справедливости, таким как демографический паритет или равные шансы. Эффективно, алгоритмы стремятся найти оптимальную политику, которая максимизирует ожидаемую награду, одновременно минимизируя отклонения от требуемых уровней справедливости, определяемых величиной штрафа.

Алгоритмы обучения с подкреплением с ограничениями стремятся к нахождению политик, максимизирующих суммарное вознаграждение, одновременно удовлетворяя заранее определенные критерии справедливости. К таким критериям относятся, например, демографический паритет, требующий равной вероятности положительного исхода для разных групп, и равные шансы, подразумевающие одинаковые показатели истинно-положительных и ложно-положительных результатов для всех групп. Достижение этих целей осуществляется путем включения штрафных функций в процесс оптимизации, которые наказывают политику за отклонение от заданных пороговых значений справедливости, что позволяет находить компромисс между производительностью и беспристрастностью принимаемых решений.

CPO-FOAM демонстрирует устойчивость и соблюдение ограничений в экстремальных рыночных условиях, в то время как Vanilla CPO и Lagrangian PPO испытывают значительное снижение производительности, при этом пакетная амортизация снижает затраты на проверку транзакций на различных уровнях исполнения (Ethereum L1, Arbitrum L2, Solana) пропорционально объему ежедневных расчетов.

CPO-FOAM: Практическая Реализация для Надежной Справедливости

Алгоритм CPO-FOAM обеспечивает стабильное и надежное соблюдение ограничений в процессе обучения, комбинируя проецирование в области доверия с ПИД-регулятором. Проецирование в области доверия ограничивает изменения политики на каждом шаге, предотвращая резкие отклонения от текущей стратегии. ПИД-регулятор, в свою очередь, непрерывно корректирует параметры обучения, минимизируя отклонения от заданных ограничений справедливости. Такое сочетание позволяет алгоритму эффективно адаптироваться к сложным условиям, поддерживая стабильность и обеспечивая соблюдение ограничений даже при наличии шумов или непредсказуемости в данных.

В алгоритме CPO-FOAM, ПИД-регулятор (пропорционально-интегрально-дифференциальный регулятор) выполняет динамическую корректировку границ безопасности, предотвращая нарушение ограничений справедливости в процессе обучения. Этот механизм позволяет адаптироваться к изменяющимся условиям, характерным для сложных рыночных сценариев, поддерживая стабильное выполнение заданных ограничений. ПИД-регулятор непрерывно оценивает отклонение от границ справедливости и корректирует параметры обучения, чтобы гарантировать, что политика не будет нарушать эти ограничения, даже при наличии возмущений или неопределенности в окружающей среде. Это достигается путем автоматической регулировки величины штрафа за нарушение ограничений, обеспечивая баланс между достижением высокой награды и соблюдением принципов справедливости.

Алгоритм CPO-FOAM использует матрицу Фишера для эффективного исследования пространства политик, что позволяет достичь улучшения вознаграждения в 2.1 раза по сравнению с методами PID-Лагранжа на бенчмарке SafetyAntVelocity. Матрица Фишера служит для оценки кривизны функции вознаграждения, позволяя алгоритму более точно направлять процесс обучения и избегать неэффективных шагов. Этот подход обеспечивает более быстрое схождение и улучшенные результаты в сложных средах, требующих соблюдения ограничений безопасности и справедливости.

Валидация и Практическая Применимость

Алгоритм CPO-FOAM продемонстрировал высокую эффективность при тестировании на реальных данных, полученных с биржи LOBSTER NASDAQ и из децентрализованных финансовых (DeFi) систем. Результаты показывают, что алгоритм способен восстанавливать до 95.9% от оптимального качества рынка в традиционных финансовых системах (TradFi) и впечатляющие 98.4% в DeFi. Такая высокая степень восстановления свидетельствует о способности CPO-FOAM эффективно адаптироваться к различным рыночным условиям и обеспечивать стабильное исполнение ордеров, что крайне важно для поддержания ликвидности и снижения проскальзывания.

Алгоритм CPO-FOAM демонстрирует существенное снижение частоты нарушения ограничений при торговле как на традиционных финансовых рынках (TradFi), так и в сфере децентрализованных финансов (DeFi). В ходе тестирования зафиксировано, что частота таких нарушений составляет всего 2,5% на TradFi и 3,2% в DeFi. Это указывает на высокую надежность и стабильность алгоритма в соблюдении заданных торговых правил и ограничений, что особенно важно для поддержания целостности рынка и защиты интересов участников. Снижение частоты нарушений напрямую влияет на качество исполнения сделок и уменьшает риски возникновения нежелательных ситуаций, связанных с несоблюдением установленных параметров.

Интеграция алгоритма CPO-FOAM с блокчейн-платформами, в частности Ethereum, открывает возможности для его применения в децентрализованных финансовых рынках. Это обеспечивает повышенную прозрачность и подотчетность торговых операций, поскольку все транзакции фиксируются в неизменяемом реестре. Особого внимания заслуживает низкая стоимость расчетов на блокчейне — всего $0.009 за одну сделку при высокой пропускной способности, что делает алгоритм экономически эффективным решением для децентрализованного трейдинга и способствует развитию более справедливой и доступной финансовой системы.

Алгоритм CPO-FOAM демонстрирует впечатляющую способность к адаптации и переносу знаний между различными финансовыми средами. Исследования показали, что при переходе от традиционных финансовых рынков (TradFi) к децентрализованным финансам (DeFi) алгоритм сохраняет до 86% своей первоначальной эффективности в обеспечении качества рынка. Это указывает на высокую степень обобщения, позволяющую CPO-FOAM успешно функционировать в различных условиях, несмотря на существенные различия в структуре данных и рыночных механизмах. Такая способность к междоменному переносу знаний существенно снижает необходимость в переобучении и тонкой настройке алгоритма для каждой новой платформы, что делает его особенно привлекательным для широкого спектра финансовых приложений и способствует снижению затрат на внедрение.

Для обеспечения стабильности и предсказуемости алгоритма CPO-FOAM применяется нормализация спектра, метод, гарантирующий выполнение условия Липшица. Данный подход ограничивает чувствительность политики к незначительным изменениям входных данных, предотвращая резкие и непредсказуемые колебания в процессе принятия решений. В результате, достигается более плавное и устойчивое поведение алгоритма, что особенно важно для финансовых приложений, где даже небольшие ошибки могут привести к значительным убыткам. Более того, соблюдение условия Липшица способствует повышению справедливости алгоритма, поскольку уменьшает вероятность возникновения дискриминационных результатов, связанных с чувствительностью к незначительным входным вариациям. Таким образом, нормализация спектра является ключевым элементом, обеспечивающим надежность, предсказуемость и справедливость CPO-FOAM в различных финансовых средах.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на необходимости долговечных и устойчивых систем в контексте алгоритмической торговли. Авторы предлагают алгоритм CPO-FOAM, стремящийся к оптимизации качества рынка с учётом ограничений справедливости. Это соответствует философии, согласно которой системы неизбежно стареют, и ключевым является то, как они это делают. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Веб никогда не был ничьей идеей, и он не должен принадлежать никому». Эта фраза отражает идею о создании систем, которые способны адаптироваться и эволюционировать с течением времени, сохраняя свою ценность и функциональность, подобно тому, как предложенный алгоритм стремится к стабильности и проверяемости в динамичной среде алгоритмической торговли.

Что же дальше?

Представленная работа, стремясь к оптимизации соответствия заявок с учетом ограничений, неизбежно указывает на более широкую проблему: каждая система, даже та, что стремится к справедливости, несёт в себе зерно собственной деградации. Время, в данном контексте, не измеряется количеством транзакций, а проявляется в неизбежном смещении критериев “качества рынка”. Любой алгоритм, как и любой механизм, подвержен эрозии, и вопрос не в том, чтобы избежать этого, а в том, чтобы осознать неизбежность и разработать стратегии адаптации.

Ограничения, наложенные на обучение с подкреплением, безусловно, являются шагом к большей прозрачности и предсказуемости, но они лишь временно отсрочивают наступление энтропии. Будущие исследования, вероятно, должны быть сосредоточены на разработке систем, способных к саморефлексии — алгоритмов, которые могут анализировать собственное поведение, выявлять смещения и адаптироваться к изменяющимся условиям. Рефакторинг, в данном случае, — это не просто исправление ошибок, а диалог с прошлым, попытка извлечь уроки из собственной эволюции.

В конечном итоге, поиск “справедливого” алгоритма — это, возможно, утопия. Однако, стремление к ней, осознавая конечность любой системы, и есть та самая достойная старость, о которой идет речь. Каждый сбой — это сигнал времени, и умение его интерпретировать — вот истинная ценность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2604.06522.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-04-09 17:47