Торговые роботы учатся: глубокое обучение для оптимального исполнения заявок

Автор: Денис Аветисян

Новый подход, основанный на глубоком обучении с подкреплением, демонстрирует значительное превосходство над традиционными стратегиями исполнения заявок на финансовых рынках.

"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

Представленная схема демонстрирует архитектуру модели глубокого обучения с подкреплением, использованной в данном исследовании для решения задачи управления и оптимизации поведения агента в сложной среде.

Исследование показывает, что алгоритмы глубокого обучения с подкреплением позволяют минимизировать риски и максимизировать прибыль при исполнении заявок, превосходя стратегии VWAP и TWAP в различных рыночных условиях.

Оптимальное исполнение ордеров, критически важное для финансовых институтов, зачастую рассматривается фрагментарно, уделяя внимание либо максимизации доходности, либо минимизации риска. В данной работе, ‘Deep Reinforcement Learning for Optimum Order Execution: Mitigating Risk and Maximizing Returns’, предложен инновационный подход, использующий обучение с подкреплением (DRL) для целостного решения этой задачи на американском рынке. Экспериментальные результаты демонстрируют, что предложенная DRL-модель стабильно превосходит традиционные стратегии VWAP и TWAP как по доходности инвестиций, так и по управлению рисками. Сможет ли этот подход стать стандартом для автоматизированного исполнения ордеров в условиях высокой волатильности и непредсказуемости рынка?

Вызовы Оптимального Исполнения Торговых Приказов

Эффективное исполнение торговых приказов имеет решающее значение для максимизации прибыли, однако традиционные методы часто сталкиваются с трудностями в условиях сложной рыночной динамики. Современные рынки характеризуются высокой волатильностью, фрагментацией ликвидности и постоянно меняющимися алгоритмами, что делает традиционные стратегии, основанные на простых лимитных или рыночных ордерах, неэффективными. Неспособность быстро адаптироваться к этим изменениям приводит к увеличению транзакционных издержек, проскальзыванию цен и, в конечном итоге, к снижению доходности инвестиций. Более того, недостаточный учет микроструктуры рынка и особенностей поведения различных участников торговли усугубляет проблему, требуя разработки и внедрения более сложных и адаптивных алгоритмов исполнения.

Минимизация влияния на цену и одновременное снижение рисков в условиях изменчивых рынков представляет собой сложную задачу для трейдеров и финансовых институтов. Поскольку крупные сделки неизбежно оказывают давление на цену актива, возникает необходимость в стратегиях, позволяющих разделить ордер на более мелкие части и исполнить их в течение определенного периода времени, избегая резких скачков цены. Кроме того, динамичная рыночная среда, характеризующаяся высокой волатильностью и непредсказуемостью, требует от трейдеров адаптации к меняющимся условиям и использования продвинутых алгоритмов, способных оценивать и управлять рисками в режиме реального времени. Эффективное решение этой задачи требует сочетания передовых технологий, глубокого понимания рыночных механизмов и точного прогнозирования поведения участников торгов.

Анализ рыночных сделок показывает, что разработанная модель демонстрирует схожие с VWAP результаты в периоды высокой волатильности, такие как инфляция и война ([latex]AAPL[/latex]), первая волна Covid-19 ([latex]FLEX[/latex]), и нормальная рыночная конъюнктура ([latex]ENDP[/latex]). — Анализ рыночных сделок показывает, что разработанная модель демонстрирует схожие с VWAP результаты в периоды высокой волатильности, такие как инфляция и война ( $AAPL$ ), первая волна Covid-19 ( $FLEX$ ), и нормальная рыночная конъюнктура ( $ENDP$ ).

Глубокое Обучение с Подкреплением: Новый Подход к Исполнению

Глубокое обучение с подкреплением (DRL) представляет собой перспективный подход к решению задач оптимального исполнения сделок, позволяющий агентам обучаться непосредственно на исторических и текущих рыночных данных. В отличие от традиционных алгоритмических стратегий, требующих ручной разработки и настройки, DRL-агенты способны самостоятельно выявлять оптимальные паттерны поведения, анализируя большие объемы данных о ценах, объемах торгов и других рыночных индикаторах. Обучение происходит путем максимизации вознаграждения, определяемого прибыльностью сделок с учетом издержек, таких как проскальзывание и комиссионные. Такой подход позволяет адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и потенциально превосходить традиционные стратегии в динамичной торговой среде.

Агенты глубокого обучения с подкреплением (DRL) способны обучаться адаптации к рыночной динамике, оптимизируя баланс между скоростью исполнения ордера, объемом торгов и ценовым воздействием. Обучение происходит на исторических данных, позволяя агенту выявлять взаимосвязи между этими параметрами и формировать стратегии, минимизирующие совокупные издержки транзакций. Агент оценивает влияние каждого ордера на цену актива и соответствующим образом корректирует скорость и объем исполнения, стремясь к оптимальному соотношению между немедленным исполнением и минимизацией проскальзывания. Такой подход позволяет эффективно реагировать на изменения ликвидности и волатильности рынка, обеспечивая более выгодное исполнение крупных ордеров по сравнению с традиционными алгоритмами.

Архитектура сети «Актер-Критик» представляет собой комбинацию двух основных компонентов: «актера», который определяет политику действий, и «критика», который оценивает ценность этих действий. «Актер» генерирует действия на основе текущего состояния среды, а «критик» оценивает, насколько хорошим было это действие, предоставляя сигнал обучения для улучшения политики «актера». Использование как политики (policy), так и функции ценности (value function) позволяет агенту эффективно исследовать пространство действий и быстро обучаться оптимальной стратегии. Критик предоставляет информацию о долгосрочной награде, что помогает актеру избегать локальных оптимумов и принимать решения, максимизирующие суммарное вознаграждение. Такая комбинация обеспечивает более стабильное и быстрое обучение по сравнению с методами, использующими только политику или только функцию ценности.

Анализ показывает, что в периоды высокой волатильности (например, для акций AAPL во время инфляции и войны, FLEX во время первого всплеска Covid-19 и ENDP в условиях нормального рынка) стратегия DRL обеспечивает стабильный объем торгов, сопоставимый с общим рыночным объемом.

Формирование Сигнала Обучения: Вознаграждение и Рыночный Контекст

В обучении с подкреплением (DRL) функция вознаграждения (Reward Function) является ключевым компонентом, количественно оценивающим успешность каждого торгового действия. Она определяет, насколько эффективно агент достигает поставленных целей — максимизации прибыли и минимизации риска. Вознаграждение, получаемое агентом после каждого действия, представляет собой числовое значение, отражающее изменение капитала или другой целевой метрики. Положительное вознаграждение стимулирует повторение действий, приводящих к желаемому результату, в то время как отрицательное вознаграждение, как правило, препятствует повторению нежелательных действий. Конструирование функции вознаграждения требует тщательного учета не только потенциальной прибыли, но и сопутствующих рисков, таких как проскальзывание, комиссии и волатильность рынка. $R = P - C - \alpha V$ , где R — вознаграждение, P — прибыль от сделки, C — комиссии, а αV — штраф за риск, пропорциональный волатильности (V).

Успешное применение обучения с подкреплением (DRL) в торговых системах напрямую зависит от учета влияния внешних факторов, таких как общий объем рыночных продаж и временной горизонт исполнения ордеров. Общий объем рыночных продаж определяет ликвидность и потенциальное проскальзывание, влияя на реалистичность исполнения ордеров по ожидаемой цене. Временной горизонт исполнения, определяющий период, в течение которого агент может совершать и удерживать сделки, влияет на стратегию управления рисками и возможность захвата краткосрочных или долгосрочных трендов. Неправильная калибровка этих параметров может привести к неоптимальным торговым стратегиям и снижению прибыльности, даже при хорошо настроенной функции вознаграждения.

Нестабильные рыночные условия, вызванные такими факторами, как инфляция или военные действия, оказывают существенное влияние на оптимальные стратегии исполнения сделок. В периоды повышенной волатильности и неопределенности традиционные алгоритмы, основанные на исторических данных, могут демонстрировать сниженную эффективность. Для поддержания прибыльности и минимизации рисков в таких ситуациях требуется использование адаптивного обучения, позволяющего агенту динамически корректировать свою стратегию, учитывая текущую рыночную конъюнктуру и изменяющиеся параметры риска. Это включает в себя пересмотр весов в функциях вознаграждения, а также модификацию параметров, определяющих частоту и размер сделок, с целью обеспечения устойчивости к внешним шокам и сохранения положительной доходности.

Анализ максимального объема продаж в минуту на протяжении всех 390 торговых минут для акций AAPL (в период инфляции и военных действий), FLEX (в период первой волны Covid-19) и ENDP (в период нормальной рыночной конъюнктуры) показал различия в поведении стратегий VWAP и DRL.

Валидация и Влияние на Современную Торговлю

Применение модели обучения с подкреплением (DRL) продемонстрировало ее устойчивое превосходство над традиционными стратегиями торговли. В ходе исследований было установлено, что DRL обеспечивает прирост средней доходности на 0.1779% по сравнению с ценовой стратегией Time Weighted Average Price (TWAP). Этот результат указывает на способность модели более эффективно использовать рыночные данные для принятия торговых решений, что позволяет получать стабильную дополнительную прибыль. Данное преимущество особенно заметно на высококонкурентных рынках, где даже незначительное повышение доходности может существенно повлиять на общую прибыльность торговой стратегии. Полученные данные подтверждают потенциал DRL как перспективного инструмента для автоматизированной торговли и управления активами.

В архитектуре модели, основанной на обучении с подкреплением (DRL), применение сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) играет ключевую роль в повышении точности прогнозирования. LSTM позволяет модели учитывать временные зависимости в данных рынка, то есть анализировать не только текущую ситуацию, но и учитывать предшествующие изменения и тренды. Это особенно важно в динамичной среде торговли, где прошлые данные могут существенно влиять на будущие колебания цен. Способность LSTM сохранять и использовать информацию о прошлых состояниях рынка позволяет модели более эффективно выявлять закономерности и делать более точные прогнозы, что, в свою очередь, способствует улучшению результатов торговли по сравнению с традиционными методами, не учитывающими временную составляющую данных.

Результаты исследования демонстрируют, что разработанная модель обучения с подкреплением (DRL) не только превосходит традиционные стратегии торговли, но и обеспечивает стабильное преимущество над алгоритмом взвешенной по объему средней цены (VWAP), в среднем на 0.0342%. Особого внимания заслуживает способность модели адаптироваться к различным рыночным условиям: в период пандемии COVID-19 DRL показал прирост доходности на 0.38% по акциям Perion Network (PERI), а во время резкого падения стоимости акций Meta (FB) — на 0.1%. Данные результаты свидетельствуют о потенциале модели DRL для повышения эффективности торговых стратегий в условиях высокой волатильности и непредсказуемости рынка, подтверждая её устойчивость и гибкость в различных экономических сценариях.

Исследование демонстрирует, что применение алгоритмов глубокого обучения с подкреплением в процессе исполнения ордеров позволяет достичь стабильно высоких результатов, превосходя традиционные стратегии, такие как VWAP и TWAP. Этот подход особенно эффективен в условиях повышенной волатильности и стрессовых ситуаций на рынке, что подтверждает важность адаптивных систем, способных к обучению и оптимизации. Как однажды заметил Альберт Эйнштейн: «Самое главное — не переставать задавать вопросы». Подобно тому, как DRL-агент постоянно исследует пространство стратегий для максимизации прибыли и минимизации рисков, научный поиск требует непрерывного исследования и переосмысления существующих парадигм. Понимание структуры рынка и закономерностей, лежащих в основе поведения цен, является ключом к успешной торговле, а DRL предоставляет инструменты для выявления и использования этих зависимостей.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, демонстрируя превосходство глубокого обучения с подкреплением в алгоритмическом исполнении ордеров, неизбежно ставит вопрос о границах этого превосходства. Повышенная эффективность, особенно в периоды рыночной турбулентности, не является самоцелью. Более того, необходимо осознать, что кажущаяся оптимальность может быть артефактом конкретной модели рынка и параметров обучения. Каждое отклонение от идеальной реализации, каждое «выброс», является потенциальным сигналом о скрытых зависимостях, которые требуют дальнейшего изучения.

Перспективным направлением представляется исследование адаптивности алгоритмов к меняющимся режимам рынка. Статичная модель, даже самая изощренная, не сможет устоять перед непредсказуемостью реальных торгов. Интересно также рассмотреть гибридные подходы, объединяющие преимущества DRL с классическими стратегиями исполнения ордеров, такими как VWAP и TWAP — возможно, в качестве своеобразного «страхового фонда» на случай непредвиденных обстоятельств.

В конечном счете, задача состоит не в создании «идеального» алгоритма, а в углублении понимания тех закономерностей, которые формируют поведение рынка. Именно в этом исследовании, в выявлении и анализе аномалий, заключается истинный прогресс.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04896.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-09 08:02