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Mejorando la Ejecución de Órdenes en el Trading Financiero

Un nuevo enfoque mejora la ejecución de múltiples órdenes de trading de manera eficiente.

― 6 minilectura


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Tabla de contenidos

La ejecución de órdenes es una parte clave de las finanzas, especialmente en el comercio de activos. Cuando los inversores quieren comprar o vender múltiples activos, se enfrentan a desafíos para hacerlo de manera eficiente. Este documento discute un nuevo enfoque para mejorar cómo se ejecutan simultáneamente múltiples órdenes de trading.

La Importancia de la Ejecución de Órdenes

En finanzas, los inversores buscan aumentar su riqueza con el tiempo a través del comercio de diferentes activos. Esto implica gestionar una cartera, que es una colección de diversas inversiones, y llevar a cabo órdenes para comprar o vender estos activos. La ejecución de estas órdenes es crucial porque influye en cuánto beneficio puede obtener un inversor.

El proceso de trading ocurre en dos pasos principales. Primero, un inversor decide cómo ajustar su cartera según las condiciones del mercado. Luego, tiene que ejecutar las órdenes necesarias para hacer esos cambios. Aquí el enfoque está principalmente en la parte de ejecución de órdenes, que busca completar múltiples órdenes al mismo tiempo y maximizar las ganancias generales.

Desafíos en la Ejecución de Órdenes

Varios desafíos complican el proceso de ejecución de órdenes:

  1. Órdenes Variables: El número de órdenes cambia diariamente según cómo se ajuste la cartera. Esto significa que la estrategia para ejecutar órdenes debe ser lo suficientemente flexible para manejar esta variedad.

  2. Efectivo Limitado: Los inversores a menudo tienen una cantidad restringida de efectivo disponible, que debe ser gestionada sabiamente. Si se acaba el efectivo, se pueden perder buenas oportunidades de trading.

  3. Órdenes Conflictivas: Puede haber situaciones en las que las órdenes de compra y venta entren en conflicto, lo que lleva a escasez de efectivo y reduce la efectividad del trading.

Estos desafíos destacan la necesidad de mejorar la Colaboración en la ejecución de múltiples órdenes.

Enfoques Actuales y sus Limitaciones

Los métodos tradicionales de ejecución de órdenes se enfocan ya sea en órdenes individuales o utilizan un modelo que no maneja adecuadamente las órdenes múltiples. Los enfoques anteriores a menudo fallan porque pasan por alto la complejidad de ejecutar múltiples órdenes a la vez.

Algunas estrategias también solo intercambian información parcial sobre las órdenes, lo que no ayuda a los agentes a trabajar juntos de manera efectiva. Sin considerar las intenciones detrás de las acciones de cada agente, el rendimiento general del trading sufre.

Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente (MARL) para la Ejecución de Órdenes

Para abordar estos problemas, el documento introduce un enfoque de aprendizaje por refuerzo multi-agente (MARL). En este método, cada agente es responsable de ejecutar una sola orden mientras colabora con otros agentes para mejorar el rendimiento general del trading.

MARL ofrece varias ventajas:

  • Colaboración: Los agentes pueden comunicar sus acciones previstas entre sí, facilitando la coordinación de sus actividades de trading.

  • Adaptabilidad: El sistema puede ajustarse según el número cambiante de órdenes y el efectivo disponible, lo que lleva a un enfoque más flexible para la ejecución de órdenes.

El Nuevo Protocolo de Comunicación

El corazón de este nuevo enfoque es un protocolo de comunicación que permite a los agentes refinar sus acciones previstas a través de múltiples rondas de interacción. Esto significa que los agentes pueden compartir lo que planean hacer en tiempo real, lo que facilita ajustar sus estrategias según lo que los demás están haciendo.

El protocolo de comunicación funciona en varios pasos:

  1. Compartición de Acciones Iniciales: Los agentes primero comparten sus acciones previstas entre ellos.

  2. Refinamiento: Después de discutir sus planes, los agentes refinan estas acciones basándose en la retroalimentación recibida.

  3. Decisión Final: Las acciones se finalizan, teniendo en cuenta los ajustes realizados en los pasos anteriores.

Este proceso iterativo ayuda a asegurar que las acciones tomadas estén bien coordinadas y sean eficientes.

Atribución del Valor de Acción

Una característica clave de este método de comunicación es el proceso de atribución del valor de acción. Esto ayuda a optimizar las acciones previstas al vincularlas directamente con el objetivo general de maximizar beneficios. Cada agente aprende a ajustar sus acciones en función de los resultados de acciones anteriores, lo que lleva a una mejor toma de decisiones con el tiempo.

Validación Experimental

Para validar el enfoque propuesto, se realizaron experimentos utilizando datos de mercado del mundo real. Los experimentos compararon el rendimiento del nuevo método MARL contra estrategias de ejecución tradicionales y otros métodos basados en RL.

Los resultados mostraron que el nuevo enfoque superó significativamente a los métodos existentes en términos de rendimiento de trading y efectividad de colaboración. Los agentes pudieron gestionar mejor los recursos de efectivo, lo que llevó a mejores resultados en la ejecución.

Hallazgos Clave

  1. Mejora en el Rendimiento del Trading: El nuevo método permitió mayores beneficios al coordinar eficazmente la ejecución de múltiples órdenes.

  2. Colaboración Efectiva: Al compartir información y refinar acciones, los agentes pudieron evitar conflictos y gestionar el efectivo de manera más eficiente.

  3. Adaptabilidad a las Condiciones del Mercado: El enfoque demostró flexibilidad para manejar tamaños de órdenes variables y limitaciones de efectivo.

Direcciones Futuras

El documento sugiere que la investigación futura podría explorar la optimización conjunta de la ejecución de órdenes junto con la gestión de carteras. Además, las metodologías de comunicación desarrolladas podrían aplicarse a otras áreas del aprendizaje por refuerzo, mejorando su efectividad.

Conclusión

El desarrollo de un enfoque colaborativo para la ejecución de múltiples órdenes en finanzas mejora la capacidad de los agentes para comunicarse y refinar sus acciones. Esto no solo mejora el rendimiento del trading, sino que también asegura un uso más coordinado de los recursos de efectivo. El método MARL propuesto, con su protocolo de comunicación único, ofrece una dirección prometedora para la investigación futura en estrategias de trading financiero.

Fuente original

Título: Learning Multi-Agent Intention-Aware Communication for Optimal Multi-Order Execution in Finance

Resumen: Order execution is a fundamental task in quantitative finance, aiming at finishing acquisition or liquidation for a number of trading orders of the specific assets. Recent advance in model-free reinforcement learning (RL) provides a data-driven solution to the order execution problem. However, the existing works always optimize execution for an individual order, overlooking the practice that multiple orders are specified to execute simultaneously, resulting in suboptimality and bias. In this paper, we first present a multi-agent RL (MARL) method for multi-order execution considering practical constraints. Specifically, we treat every agent as an individual operator to trade one specific order, while keeping communicating with each other and collaborating for maximizing the overall profits. Nevertheless, the existing MARL algorithms often incorporate communication among agents by exchanging only the information of their partial observations, which is inefficient in complicated financial market. To improve collaboration, we then propose a learnable multi-round communication protocol, for the agents communicating the intended actions with each other and refining accordingly. It is optimized through a novel action value attribution method which is provably consistent with the original learning objective yet more efficient. The experiments on the data from two real-world markets have illustrated superior performance with significantly better collaboration effectiveness achieved by our method.

Autores: Yuchen Fang, Zhenggang Tang, Kan Ren, Weiqing Liu, Li Zhao, Jiang Bian, Dongsheng Li, Weinan Zhang, Yong Yu, Tie-Yan Liu

Última actualización: 2023-07-06 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2307.03119

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.03119

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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