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多代理经销商市场中做市的强化学习

作者

上市的：
  • 苏米特拉·加内什
  • 纳尔逊·瓦多里
  • 许梦达
  • 华正
  • Prashant Reddy公司
  • 曼勒·维罗索

摘要

做市商在为市场提供流动性方面发挥着重要作用，他们不断地报价，以自己愿意的价格进行买卖，并管理库存风险。在本文中，我们构建了一个经销商市场的多智能体仿真，并证明它可以用于理解基于强化学习（RL）的做市商智能体的行为。我们使用模拟器对基于RL的做市商代理进行培训，以了解不同的竞争场景、奖励公式和市场价格趋势（漂移）。我们表明，强化学习代理能够了解其竞争对手的定价策略；它还学会了通过明智地选择买卖双方的不对称价格（倾斜）来管理库存，并根据市场价格漂移是正（还是负）来维持正（或负）库存。最后，我们提出并测试了创建基于风险规避RL的做市商代理的奖励公式。

建议引用

  • Sumitra Ganesh、Nelson Vadori、Mengda Xu、Hua Zheng、Prashant Reddy和Manuela Veloso，2019年。"多代理经销商市场中做市的强化学习,"论文1911.05892，arXiv.org。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：1911.05892
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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