Aprimorando a Execução de Ordens no Trading Financeiro
Uma nova abordagem melhora a execução de várias ordens de negociação de forma eficiente.
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Índice
- A Importância da Execução de Ordens
- Desafios na Execução de Ordens
- Abordagens Atuais e Suas Limitações
- Aprendizado por Reforço Multi-Agente (MARL) para Execução de Ordens
- O Novo Protocolo de Comunicação
- Atribuição de Valor à Ação
- Validação Experimental
- Principais Conclusões
- Direções Futuras
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
A execução de ordens é uma parte chave das finanças, especialmente na hora de negociar ativos. Quando os investidores querem comprar ou vender vários ativos, eles enfrentam desafios para fazer isso de forma eficiente. Este artigo discute uma nova abordagem para melhorar como várias ordens de negociação são executadas simultaneamente.
A Importância da Execução de Ordens
Nas finanças, os investidores buscam aumentar sua riqueza ao longo do tempo trocando diferentes ativos. Isso envolve gerenciar um portfólio, que é uma coleção de vários investimentos, e executar ordens para comprar ou vender esses ativos. A execução dessas ordens é crucial porque influencia quanto lucro um investidor pode fazer.
O processo de negociação acontece em duas etapas principais. Primeiro, o investidor decide como ajustar seu portfólio com base nas condições do mercado. Depois, ele precisa executar as ordens necessárias para fazer essas mudanças. O foco aqui é principalmente na parte da execução de ordens, que visa completar várias ordens ao mesmo tempo e maximizar os lucros gerais.
Desafios na Execução de Ordens
Vários desafios complicam o processo de execução de ordens:
Ordens Variáveis: O número de ordens muda diariamente com base em como o portfólio é ajustado. Isso significa que a estratégia para executar ordens deve ser flexível o bastante para lidar com essa variedade.
Dinheiro Limitado: Os investidores muitas vezes têm uma quantidade restrita de dinheiro disponível, que deve ser gerenciada com sabedoria. Se o dinheiro acabar, boas oportunidades de negociação podem ser perdidas.
Ordens Conflitantes: Pode haver situações em que as ordens de compra e venda entram em conflito, levando a escassez de dinheiro e reduzindo a eficácia da negociação.
Esses desafios destacam a necessidade de uma Colaboração melhor na execução de várias ordens.
Abordagens Atuais e Suas Limitações
Métodos tradicionais de execução de ordens focam em ordens únicas ou usam um modelo que não lida adequadamente com várias ordens. Abordagens anteriores muitas vezes falham porque ignoram a complexidade de executar várias ordens ao mesmo tempo.
Algumas estratégias também trocam apenas informações parciais sobre as ordens, o que não ajuda os agentes a trabalharem juntos de forma eficaz. Sem considerar as intenções por trás das ações de cada agente, o desempenho geral da negociação sofre.
MARL) para Execução de Ordens
Aprendizado por Reforço Multi-Agente (Para resolver esses problemas, o artigo apresenta uma abordagem de aprendizado por reforço multi-agente (MARL). Nesse método, cada agente é responsável por executar uma única ordem enquanto colabora com outros agentes para melhorar o desempenho geral da negociação.
O MARL oferece várias vantagens:
Colaboração: Os agentes podem se comunicar sobre suas ações pretendidas, facilitando a coordenação de suas atividades de negociação.
Adaptabilidade: O sistema pode se ajustar com base no número de ordens e no dinheiro disponível, levando a uma abordagem mais flexível na execução de ordens.
O Novo Protocolo de Comunicação
O coração dessa nova abordagem é um protocolo de comunicação que permite que os agentes refinem suas ações pretendidas por meio de várias rodadas de interação. Isso significa que os agentes podem compartilhar o que planejam fazer em tempo real, facilitando que ajustem suas estratégias com base no que os outros estão fazendo.
O protocolo de comunicação funciona em várias etapas:
Compartilhamento Inicial de Ações: Os agentes primeiro compartilham suas ações pretendidas uns com os outros.
Refinamento: Após discutirem seus planos, os agentes refinam essas ações com base no feedback recebido.
Decisão Final: As ações são então finalizadas, levando em conta os ajustes feitos nas etapas anteriores.
Esse processo iterativo ajuda a garantir que as ações tomadas sejam bem coordenadas e eficientes.
Atribuição de Valor à Ação
Uma característica chave desse método de comunicação é o processo de atribuição de valor às ações. Isso ajuda a otimizar as ações pretendidas ao vinculá-las diretamente ao objetivo geral de maximizar lucros. Cada agente aprende a ajustar suas ações com base nos resultados de ações anteriores, levando a uma tomada de decisão melhor ao longo do tempo.
Validação Experimental
Para validar a abordagem proposta, experimentos foram realizados usando dados de mercado do mundo real. Os experimentos compararam o desempenho do novo método MARL com estratégias de execução tradicionais e outros métodos baseados em RL.
Os resultados mostraram que a nova abordagem superou significativamente os métodos existentes em termos de desempenho de negociação e eficácia de colaboração. Os agentes conseguiram gerenciar melhor os recursos financeiros, levando a resultados de execução aprimorados.
Principais Conclusões
Desempenho de Negociação Melhorado: O novo método permitiu lucros mais altos, pois coordenou efetivamente a execução de várias ordens.
Colaboração Eficaz: Ao compartilhar informações e refinar ações, os agentes conseguiram evitar conflitos e gerenciar o dinheiro de forma mais eficiente.
Adaptabilidade às Condições de Mercado: A abordagem demonstrou flexibilidade em lidar com tamanhos de ordens variáveis e limitações de dinheiro.
Direções Futuras
O artigo sugere que pesquisas futuras poderiam explorar a otimização conjunta da execução de ordens junto com a gestão de portfólio. Além disso, as metodologias de comunicação desenvolvidas poderiam ser aplicadas a outras áreas do aprendizado por reforço, melhorando sua eficácia.
Conclusão
O desenvolvimento de uma abordagem colaborativa para a execução de múltiplas ordens nas finanças aumenta a capacidade dos agentes de se comunicarem e refinarem suas ações. Isso não só melhora o desempenho de negociação, mas também garante um uso mais coordenado dos recursos financeiros. O método MARL proposto, com seu protocolo de comunicação único, oferece uma direção promissora para a pesquisa futura em estratégias de negociação financeira.
Título: Learning Multi-Agent Intention-Aware Communication for Optimal Multi-Order Execution in Finance
Resumo: 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 atualização: 2023-07-06 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.03119
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.03119
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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