Gray-Box-Angriffe: Bedrohungen für Deep Reinforcement Learning im Trading

Deep Reinforcement Learning (Deep RL) ist zu einem nützlichen Werkzeug in verschiedenen Bereichen geworden, einschliesslich Spielen, selbstfahrenden Autos und Chatbots. Kürzlich war eine der interessanten Anwendungen dieser Technologie der automatisierte Aktienhandel. Aber wie bei jedem automatisierten System können Handelsagenten von Konkurrenten manipuliert werden. Daher ist es notwendig zu untersuchen, wie diese Agenten solchen Angriffen standhalten können, um ihre Effektivität im tatsächlichen Handel zu gewährleisten.

Typischerweise nutzen Forscher eine Methode, die als White-Box-Angriff bezeichnet wird, um die Stärke von Reinforcement-Learning-Agenten zu analysieren. Das bedeutet, sie haben vollständigen Zugriff auf die internen Abläufe des Agenten. In realen Handelsszenarien sind Handelsagenten jedoch oft durch sichere Systeme geschützt, was solche Methoden unpraktisch macht. Diese Forschung konzentriert sich auf einen anderen Ansatz, der als „Gray-Box“-Angriff bekannt ist. Bei dieser Methode agiert ein Gegner oder Konkurrent im selben Handelsmarkt, ohne direkten Zugang zu den internen Details des Handelsagenten zu benötigen.

#Konzept der Gray-Box-Angriffe

Ein Gray-Box-Angriff beinhaltet, dass ein Gegner nur die sichtbaren Informationen in einer Handelsumgebung nutzt, wie zum Beispiel Marktpreise und die Handelsentscheidungen des Agenten. Die Studie zeigt, dass es möglich ist, dass ein Gegner die Entscheidungsfindung eines Deep RL-basierten Handelsagenten beeinflussen kann, indem er einfach am selben Markt teilnimmt.

Bei diesem Ansatz nutzt der Gegner ein hybrides tiefes neuronales Netzwerk als seine Strategie. Diese Art von Netzwerk umfasst fortschrittliche Schichten, die Informationen effizient verarbeiten. Durch Simulation wurde festgestellt, dass dieser Gegner die Belohnungen für den Handelsagenten erheblich reduzieren kann, was sich auf dessen Gewinne auswirkt.

#Bedeutung der Untersuchung der Robustheit von Handelsagenten

Zu verstehen, wie Handelsagenten auf gegnerische Handlungen reagieren, ist entscheidend. Ein Gegner kann als Trader agieren und potenziell den Markt gegen einen bestimmten Konkurrenten manipulieren. Die Schwachstellen von Handelsagenten zu erkennen, ist der erste Schritt, um sie widerstandsfähiger zu machen.

Der vorgeschlagene Gray-Box-Rahmen zielt darauf ab, gegnerische Einflüsse zu erzeugen, die den Bedingungen des tatsächlichen Aktienmarkts ähnlich sind. Da die Details des Handelsagenten, wie Quellcode und Strategie, dem Gegner verborgen bleiben, besteht die Notwendigkeit, Wege zu finden, um den Agenten nur auf Basis der im Markt beobachtbaren Informationen zu beeinflussen.

#Deep Reinforcement Learning im Handel

Im Handel kann das Problem als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) formuliert werden. Das Ziel des Handelsagenten ist es, die Gewinne während der Handelssitzungen zu maximieren. Die Komponenten dieses Problems umfassen:

• Zustand: Dazu gehören Details wie das verbleibende Bargeld des Agenten, besessene Aktien, aktuelle Aktienpreise und verschiedene Indikatoren, die bei der Entscheidungsfindung helfen.
• Aktion: Die Entscheidungen, die der Agent treffen kann, wie z.B. Aktien kaufen, verkaufen oder halten.
• Belohnung: Eine Messung des Erfolgs des Agenten bei der Erreichung seiner Ziele basierend auf seinen Entscheidungen.
• Politik: Ein tiefes neuronales Netzwerk, das dem Agenten hilft, die beste Aktion basierend auf dem aktuellen Zustand zu entscheiden.

Es stehen mehrere beliebte Algorithmen für Deep RL-Anwendungen im Handel zur Verfügung. Diese fallen normalerweise in verschiedene Kategorien, wie z.B. Actor-Critic-Methoden, bei denen zwei Netzwerke gleichzeitig lernen. Ein Netzwerk sagt die beste Aktion voraus, während das andere die erwarteten Belohnungen schätzt.

#Die Verwundbarkeit von Handelsagenten

Trotz der Fortschritte in diesen Algorithmen können Handelsagenten weiterhin von gegnerischen Handlungen beeinflusst werden. Frühere Studien haben gezeigt, dass Deep RL-Agenten anfällig für gegnerische Beispiele sind, was zu falschen Entscheidungen führen kann. Viele dieser früheren Studien zur Robustheit von Agenten betrafen Situationen, in denen der Angreifer direkten Zugriff auf die Eingaben oder internen Abläufe des Agenten hatte.

In realen Handelsszenarien ist jedoch dieses Niveau an Zugriff praktisch unmöglich. Stattdessen ist es möglich, eine Methode zu entwickeln, bei der der Gegner mit der Handelsumgebung interagiert, ähnlich wie ein anderer Spieler. Das Ziel ist es, diese Interaktionen zu nutzen, um die Entscheidungen des Handelsagenten zu beeinflussen, ohne direkte Manipulation.

#Implementierung des Gegneransatzes

Das Ziel hier ist es, einen gegnerischen Ansatz zu schaffen, der Deep RL-Handelsagenten innerhalb einer Umgebung beeinflusst, die realen Handelsbedingungen nachempfunden ist. Der Gegner hat keinen Zugriff auf interne Details des betroffenen Handelsagenten, kann aber die Handelsumgebung und die öffentlichen Entscheidungen des Agenten beobachten.

Eine Handelsmarktsimulation namens ABIDES wird verwendet, um dieses Framework zu testen. Diese Simulation ermöglicht eine dynamische Umgebung, in der verschiedene Agenten handeln können, ähnlich wie in einem echten Aktienmarkt. Während der Experimente wurde der gegnerische Agent so gestaltet, dass er basierend auf beobachtbaren Informationen handelt.

Das bedeutet, dass er Strategien entwickeln muss, die den Entscheidungsprozess der Handelsagenten beeinflussen können. Der Erfolg dieser gegnerischen Politik kann anhand mehrerer Forschungsfragen bewertet werden.

#Forschungsfragen

1. Effektivität des Gegners: Wie gut kann der vorgeschlagene Gegner die Entscheidungen der Handelsagenten beeinflussen?
2. Gewinnauswirkungen: Inwieweit kann der Gegner die Gewinne der Handelsagenten verändern?
3. Kosten des Angriffs: Wie effektiv kann der Gegner den Handelsagenten manipulieren, ohne übermässige Kosten zu verursachen?

#Experimentelle Bewertung

Der vorgeschlagene Ansatz durchläuft mehrere Bewertungen mit verschiedenen Handelsagenten. Dazu gehören ein Basisagent, ein Ensemble-Agent und ein Industrieagent. Jeder Agent funktioniert anders, mit dem Ziel, zu bewerten, wie gut der Gegner ihre Entscheidungen und Gewinne beeinflussen kann.

Der erste Aspekt, der untersucht wird, ist die Effektivität des gegnerischen Agents beim Ändern der Entscheidungen des Handelsagenten. Dies beinhaltet den direkten Vergleich der Ausgaben des Handelsagenten vor und nach der Anwesenheit des Gegners. Die Bewertung konzentriert sich darauf, ob der Gegner den Entscheidungsprozess ändern kann, sodass der Handelsagent anfängt, weniger profitable Geschäfte zu machen.

Als nächstes wird die Auswirkung auf die Gewinne untersucht. Hier werden die Renditen des Handelsagenten während der Handelssitzungen mit und ohne den Gegner untersucht. Dies gibt einen Einblick in den Erfolg des Gegners, den Handelsagenten im Laufe der Zeit zu weniger vorteilhaften Entscheidungen zu bewegen.

Zuletzt wird die Ressourcennutzung des Gegners untersucht. Erfolgreiche Manipulation hängt nicht nur von der Effektivität ab, sondern auch von den Kosten, die beim Handel anfallen. Das Ziel ist es, dass der Gegner dem Handelsagenten Verlustgeschäfte aufbürdet, während er selbst angemessene Kosten für seine eigenen Operationen aufrechterhält.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Ergebnisse dieser Experimente zeigen, dass die vorgeschlagene gegnerische Methode die normalen Funktionen der Handelsagenten erheblich stören kann.

• Gegnerische Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung: Die Handelsagenten zeigten einen deutlichen Rückgang ihrer durchschnittlichen Belohnungen unter dem Einfluss des Gegners. Das deutet darauf hin, dass der Gegner erfolgreich war, die Handelsagenten dazu zu bringen, falsche Geschäfte zu tätigen.

• Reduzierung der Gewinne: Die Experimente zeigten, dass der Gegner die Renditen der Handelsagenten effektiv senken konnte. Der Betrag des Gewinnverlusts variierte je nachdem, welcher Handelsagent angegriffen wurde, aber insgesamt führten die gegnerischen Massnahmen zu erheblichen finanziellen Auswirkungen.

• Ressourcenmanagement: Während der Gegner in der Lage war, den Handelsagenten erhebliche Verluste zuzufügen, erreichte er dies mit einem geringeren Einsatz seiner eigenen Ressourcen als das, was die Opfer verloren haben.

#Auswirkungen auf Handelssysteme

Die Erkenntnisse aus dieser Forschung haben wichtige Auswirkungen auf die Entwicklung von Handelssystemen. Während die Handelstechnologie immer ausgefeilter wird, tun es auch die Methoden der Konkurrenten, die versuchen, Schwächen auszunutzen. Zu verstehen, wie gegnerische Handlungen automatisierte Handelsagenten beeinflussen können, ist entscheidend, um robustere und zuverlässigere Systeme zu schaffen.

Zukünftige Arbeiten könnten sich darauf konzentrieren, Erkenntnisse aus dieser Forschung zu nutzen, um Abwehrmethoden gegen Gegner zu entwickeln. Eine weitere Forschungsrichtung könnte die Schulung von Agenten umfassen, um potenzielle Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und die Handelssysteme darüber zu alarmieren.

Zusammenfassend trägt diese Studie zu einem besseren Verständnis der Interaktionen zwischen Handelsagenten und Gegnern in einer simulierten Handelsumgebung bei. Durch die Untersuchung dieser Dynamiken wird es möglich, die Widerstandsfähigkeit automatisierter Handelssysteme zu verbessern, damit sie effizient in zunehmend wettbewerbsorientierten Umgebungen arbeiten können.