Торги по закрытию: как нейросети учатся быть маркет-мейкерами

Автор: Денис Аветисян

В новой работе исследователи предлагают подход на основе обучения с подкреплением для оптимизации стратегий маркет-мейкинга, учитывающий динамику торгов по закрытию.

"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

Анализ процесса обучения демонстрирует динамику, позволяющую оценить эффективность и стабильность алгоритма в ходе оптимизации.

Предложенная модель на основе Deep Q-Networks демонстрирует улучшенные результаты по сравнению с традиционными методами и теоретическими ориентирами, эффективно управляя рисками инвентаря и динамикой книги ордеров.

Традиционные модели оптимизации маркет-мейкинга зачастую игнорируют значимость заключительных аукционов, упуская возможности управления рисками в конце торговой сессии. В работе ‘Learning Market Making with Closing Auctions’ предложен подход, основанный на обучении с подкреплением и глубоких Q-сетях, позволяющий учитывать механизм заключительного аукциона при разработке стратегий маркет-мейкинга. Разработанная методика демонстрирует улучшенные результаты по сравнению с классическими подходами и теоретическими бенчмарками, особенно в условиях стохастической динамики цен и исторических данных активов S&P 500. Способны ли подобные алгоритмы адаптироваться к различным типам активов и рыночным условиям, обеспечивая стабильную прибыльность в долгосрочной перспективе?

Ликвидность как Основа Финансовой Стабильности

Эффективное рыночное обеспечение ликвидности играет важнейшую роль в функционировании финансовых рынков, позволяя участникам быстро и с минимальными издержками совершать сделки. Однако, поддержание достаточной ликвидности сопряжено со значительными трудностями. Рыночные обеспечения сталкиваются с необходимостью постоянно адаптироваться к меняющемуся потоку ордеров, управлять рисками, связанными с накоплением или дефицитом активов, и избегать неблагоприятного отбора — ситуации, когда сделки совершаются преимущественно с информированными участниками рынка. Успешное преодоление этих вызовов требует от рыночных обеспечений не только глубокого понимания рыночной динамики, но и применения сложных стратегий ценообразования и управления запасами, что в конечном итоге определяет стабильность и эффективность функционирования всего финансового рынка.

Традиционные методы обеспечения ликвидности на финансовых рынках сталкиваются с серьезными трудностями, обусловленными сложным взаимодействием потока ордеров, рисками, связанными с поддержанием запасов активов, и проблемой неблагоприятного отбора. Поток ордеров, постоянно меняющийся по интенсивности и направленности, требует от маркет-мейкера оперативной корректировки котировок, что сопряжено с затратами. Одновременно, поддержание достаточного запаса активов для исполнения ордеров влечет за собой риск убытков при неблагоприятном изменении цен. Особенно остро стоит проблема неблагоприятного отбора, когда маркет-мейкер сталкивается с преобладанием ордеров от информированных трейдеров, обладающих более полной информацией о реальной стоимости актива. В результате, традиционные стратегии часто оказываются неспособными эффективно балансировать между обеспечением ликвидности и минимизацией рисков, что приводит к увеличению транзакционных издержек и снижению эффективности рынка.

Эффективное преодоление рисков, связанных с поддержанием ликвидности, требует от маркет-мейкеров применения сложных стратегий ценообразования и управления запасами. Они должны не только точно оценивать текущий спрос и предложение, но и прогнозировать будущие изменения, чтобы предлагать конкурентоспособные цены и избегать накопления нежелательных позиций. Ключевым элементом является динамическое формирование спреда, учитывающее не только транзакционные издержки, но и асимметричную информацию, а также стоимость удержания запасов. Помимо этого, продвинутые алгоритмы используют методы управления рисками, такие как хеджирование и лимитирование позиций, для минимизации потенциальных убытков от неблагоприятных рыночных движений. В конечном итоге, успех маркет-мейкера зависит от способности адаптироваться к постоянно меняющимся условиям и оптимизировать свои стратегии для поддержания прибыльности и обеспечения стабильной ликвидности на рынке.

Обучение с Подкреплением: Новый Инструмент Оптимального Исполнения

Обучение с подкреплением (RL) представляет собой эффективный инструментарий для оптимизации стратегий маркет-мейкинга посредством накопления опыта. В отличие от традиционных алгоритмов, требующих заранее заданных правил, RL позволяет агенту обучаться взаимодействуя с рыночной средой и максимизируя вознаграждение, определяемое, например, прибылью от сделок. Этот подход предполагает построение модели, описывающей динамику рынка и поведение участников, а также разработку алгоритма, который итеративно улучшает торговую стратегию на основе полученных результатов. Использование RL особенно эффективно в динамичных рыночных условиях, где адаптация к изменениям является критически важной для поддержания прибыльности и ликвидности.

Использование обучения с подкреплением (RL) позволяет алгоритмам адаптировать стратегии торговли к меняющимся рыночным условиям, особенно в контексте закрытия торгов. В отличие от статических стратегий, RL-алгоритмы способны динамически корректировать свои действия на основе получаемого опыта, максимизируя прибыль и минимизируя риски. Это достигается путем непрерывного обучения на исторических и текущих данных, что позволяет учитывать такие факторы, как волатильность, объем торгов и поведение других участников рынка. В частности, применительно к закрытию торгов, RL-алгоритмы могут оптимизировать исполнение ордеров, учитывая ограниченное время и необходимость достижения наилучшей цены.

Применение обучения с подкреплением (RL) в задачах оптимального исполнения требует глубокого понимания стохастического управления для эффективной навигации в условиях неопределенности и максимизации вознаграждения. Стохастическое управление предоставляет математический аппарат для моделирования и контроля систем, подверженных случайным воздействиям, что критически важно для торговых алгоритмов, работающих на непредсказуемых рынках. Успешное применение RL предполагает разработку алгоритмов, способных оценивать вероятностные распределения будущих состояний рынка и оптимизировать действия, основываясь на ожидаемых наградах, что требует использования методов динамического программирования, уравнений Беллмана и других инструментов стохастического управления для достижения стабильной и прибыльной стратегии.

NFQ: Глубокое Обучение для Продвинутого Маркет-Мейкинга

Алгоритм Neural-Fitted Q-learning (NFQ) представляет собой практическую реализацию глубокого обучения с подкреплением, предназначенную для задач маркет-мейкинга. В отличие от традиционных подходов, NFQ использует глубокие нейронные сети для аппроксимации Q-функции, что позволяет эффективно обрабатывать высокоразмерные пространства состояний и сложные рыночные сценарии. Это обеспечивает возможность оптимизации управления запасами и стратегий исполнения ордеров, что позволяет агенту адаптироваться к динамичным условиям рынка и потенциально превосходить по производительности существующие методы, такие как теоретическая модель Avellaneda-Stoikov и стратегия Time-Weighted Average Price (TWAP).

Алгоритм NFQ использует глубокие нейронные сети для аппроксимации Q-функции, что позволяет эффективно обрабатывать многомерные пространства состояний и сложные рыночные сценарии. В контексте маркет-мейкинга, состояние рынка может включать в себя данные о ценах, объемах торгов, глубине книги заявок и других релевантных факторах. Традиционные методы, такие как табличные Q-learning, не масштабируются при увеличении размерности пространства состояний. Глубокие нейронные сети, благодаря своей способности к обобщению и представлению сложных зависимостей, позволяют NFQ эффективно оценивать оптимальные действия (например, выставление ордеров на покупку или продажу) в каждом состоянии рынка, даже при большом количестве входных параметров. Архитектура нейронной сети позволяет моделировать нелинейные взаимосвязи между входными данными и ожидаемой прибылью от различных действий.

Алгоритм NFQ обеспечивает оптимизацию стратегий управления запасами и исполнения ордеров за счет использования глубоких нейронных сетей для аппроксимации Q-функции. Это позволяет агенту динамически корректировать размер позиций и выбирать оптимальные цены для заявок, учитывая текущее состояние рынка и прогнозируемые изменения. В отличие от традиционных методов, таких как фиксированные стратегии управления запасами или простые алгоритмы исполнения, NFQ адаптируется к сложным рыночным условиям, что приводит к повышению доходности и снижению рисков. Оптимизация касается не только поддержания целевого уровня запасов, но и выбора времени и цены для исполнения ордеров, что особенно важно в условиях быстро меняющихся цен и объемов торгов.

В представленном исследовании агент, использующий алгоритм Neural-Fitted Q-learning (NFQ), демонстрирует превосходство над теоретическим бенчмарком Avellaneda-Stoikov (AS) и стратегией Time-Weighted Average Price (TWAP) в различных рыночных сценариях. Эффективность NFQ была подтверждена как в симулированных условиях, так и при использовании исторических рыночных данных. Результаты показывают, что NFQ обеспечивает более высокую доходность по сравнению с обоими конкурентами, что свидетельствует о его потенциале для улучшения стратегий маркет-мейкинга в реальных торговых условиях.

Алгоритм NFQ демонстрирует более высокую среднюю доходность по сравнению с теоретическим бенчмарком Avellaneda-Stoikov (AS) и стратегией Time-Weighted Average Price (TWAP). В ходе фазы непрерывного стакана лимитных ордеров (CLOB) наблюдается стабильный процесс обучения, что подтверждается стабильными значениями функции потерь. Данный результат указывает на способность NFQ к эффективной адаптации и оптимизации стратегии торговли в динамической рыночной среде, обеспечивая более предсказуемую и высокую доходность по сравнению с альтернативными подходами.

В ходе тестирования алгоритма NFQ было зафиксировано существенное вознаграждение на фазе закрытия торгов (closing auction). Данный этап вносит значительный вклад в общее улучшение производительности, поскольку алгоритм эффективно использует информацию о приближающемся закрытии для оптимизации ордеров и максимизации прибыли. Анализ результатов показал, что вознаграждение, полученное на фазе закрытия, является существенным компонентом общей доходности, превосходящим показатели как теоретического бенчмарка Avellaneda-Stoikov (AS), так и стратегии Time-Weighted Average Price (TWAP) в различных рыночных сценариях.

Влияние и Перспективы Развития Автоматизированного Маркет-Мейкинга

Интеграция обучения с подкреплением в алгоритмы маркет-мейкинга демонстрирует значительное снижение влияния ордеров на цену актива и повышение эффективности их исполнения. Традиционные алгоритмы часто приводят к краткосрочным колебаниям цены при размещении крупных ордеров, что негативно сказывается на общей ликвидности рынка. В отличие от них, алгоритмы, использующие обучение с подкреплением, способны адаптироваться к динамике рынка и оптимизировать стратегию размещения ордеров таким образом, чтобы минимизировать ценовое воздействие и максимизировать вероятность успешного исполнения по выгодной цене. В результате, такие алгоритмы способствуют более стабильной и эффективной торговле, улучшая условия для всех участников рынка и повышая общую эффективность ценообразования.

Алгоритмы, использующие обучение с подкреплением в маркет-мейкинге, демонстрируют способность поддерживать стабильность и эффективность рынков благодаря динамической корректировке котировок и управлению запасами. Вместо использования фиксированных стратегий, эти алгоритмы непрерывно адаптируются к текущим рыночным условиям, оптимизируя цены спроса и предложения для минимизации влияния на цену активов при совершении сделок. Эффективное управление запасами позволяет алгоритмам избегать ситуаций дефицита или избытка, что, в свою очередь, снижает волатильность и способствует более плавному ценообразованию. Такой подход обеспечивает более узкие спреды, улучшает ликвидность и создает более предсказуемую торговую среду для всех участников рынка.

Перспективные исследования в области алгоритмического маркет-мейкинга направлены на преодоление ограничений существующих моделей и адаптацию к более сложным рыночным условиям. В частности, планируется интеграция более продвинутых архитектур глубокого обучения, способных учитывать нелинейные зависимости и долгосрочные тренды. Это позволит алгоритмам не только динамически корректировать котировки и управлять запасами, но и предвидеть изменения в рыночном настроении и адаптироваться к различным типам активов, включая те, которые характеризуются высокой волатильностью или низкой ликвидностью. Кроме того, особое внимание уделяется учету факторов, таких как макроэкономические показатели, новости и настроения инвесторов, для создания более устойчивых и эффективных стратегий маркет-мейкинга, способных функционировать в условиях неопределенности и быстро меняющейся рыночной конъюнктуры.

Внедрение передовых алгоритмов, основанных на обучении с подкреплением и глубоком анализе данных, предвещает новую эпоху автоматизированного рыночного обеспечения ликвидности. Эти разработки позволяют не только оптимизировать исполнение ордеров и снижать влияние на рынок, но и создавать более стабильную и эффективную торговую среду. В конечном итоге, автоматизированное рыночное обеспечение ликвидности, управляемое данными, способно принести пользу как участникам торгов, предоставляя им лучшие цены и более быстрое исполнение, так и инвесторам, обеспечивая более предсказуемые и выгодные условия для вложений.

Исследование демонстрирует, что оптимизация стратегий маркет-мейкинга с использованием обучения с подкреплением, особенно с учётом закрытых аукционов, требует не просто максимизации прибыли, но и управления рисками, связанными с инвентарём и динамикой книги ордеров. Этот подход созвучен идее о том, что прогресс без этики ведёт к непредсказуемым последствиям. Как отмечал Поль Фейерабенд: «Метод — это не абсолютное правило, а лишь инструмент, который следует использовать с осторожностью и критическим мышлением». Подобно тому, как алгоритмы кодируют мировоззрение, стратегии маркет-мейкинга отражают приоритеты и ценности, заложенные в их разработку. Только контроль над этими ценностями и осознанное управление рисками делают систему действительно безопасной и устойчивой.

Куда Дальше?

Представленная работа демонстрирует потенциал обучения с подкреплением в оптимизации стратегий маркет-мейкинга, учитывающих особенности закрытия торгов. Однако, стоит признать, что успех алгоритма — это лишь отражение мировоззрения разработчика, закодированного в функциях вознаграждения и структуре сети. Масштабируемость без этической оценки последствий — это ускорение к хаосу, где оптимизация прибыли становится самоцелью, игнорируя стабильность рынка и защиту участников.

Необходимо углубить исследования в области робастности этих алгоритмов к манипуляциям и непредсказуемым событиям. Конфиденциальность данных — это не галочка в списке требований, а основополагающий принцип проектирования, особенно в контексте автоматизированных торговых систем. Внимание к инвентарным рискам, безусловно, важно, но не менее значимо понимание того, как алгоритмы влияют на ликвидность рынка в долгосрочной перспективе.

Будущие исследования должны сместить фокус с простой максимизации прибыли на создание алгоритмов, способных к адаптации, обучению на ошибках и учету неявных социальных норм. В конечном итоге, алгоритмы маркет-мейкинга — это не просто инструменты для совершения сделок, а агенты, формирующие саму структуру рынка, и ответственность за их поведение лежит на тех, кто их создает.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.17247.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-27 11:54