Автор: Денис Аветисян
Новое исследование демонстрирует, как алгоритмы обучения с подкреплением могут значительно улучшить стратегии оптимального исполнения ордеров на финансовых рынках.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
Применение обучения с подкреплением в реалистичной модели лимитного ордербука (Queue-Reactive Model) для достижения адаптивных и эффективных стратегий исполнения.
Традиционные подходы к оптимальному исполнению крупных ордеров часто сталкиваются с трудностями моделирования динамики рынка и влияния ордеров на цену. В работе «Reinforcement Learning in Queue-Reactive Models: Application to Optimal Execution» исследуется применение обучения с подкреплением для решения этой задачи, используя модель очереди-реактивного типа для реалистичной симуляции биржевого стакана. Полученные результаты демонстрируют, что агент, обученный в такой среде, способен выработать адаптивную стратегию, превосходящую стандартные методы. Возможно ли дальнейшее расширение возможностей обучения с подкреплением для решения более сложных задач в области микроструктуры рынка и управления рисками?
Трудности Оптимального Исполнения Торговых Ордеров
Реализация крупных торговых сделок представляет собой сложную задачу, требующую одновременной минимизации транзакционных издержек и обеспечения желаемого объема исполнения. Необходимость балансировать между этими двумя компонентами обусловлена тем, что стремление к немедленному исполнению всей заявки может привести к значительному воздействию на рынок и, как следствие, к неблагоприятным ценам. В то же время, попытки снизить влияние на рынок за счет разбиения заявки на более мелкие части могут увеличить транзакционные издержки и привести к частичному или несвоевременному исполнению. Таким образом, эффективное исполнение крупных сделок требует разработки сложных алгоритмов, учитывающих динамику рынка, ликвидность и прогнозируемое воздействие на цену, чтобы обеспечить оптимальный результат для инвестора.
Традиционные показатели эффективности торговли, такие как средневзвешенная по времени цена (TWAP), зачастую не позволяют достичь истинной оптимальности при исполнении крупных сделок. Суть проблемы заключается в игнорировании влияния сделки на рыночную цену — так называемого рыночного воздействия. Когда крупный ордер размещается на рынке, он неизбежно толкает цену в ту или иную сторону, что снижает итоговую стоимость сделки для инвестора. TWAP и аналогичные стратегии, рассчитанные на пассивное следование рыночной динамике, не учитывают эту обратную связь и, как следствие, могут приводить к неоптимальным результатам. В результате, инвестор не получает наилучшую возможную цену исполнения, упуская потенциальную прибыль и увеличивая транзакционные издержки.
Неэффективность исполнения крупных сделок напрямую влияет на итоговую доходность инвесторов, проявляясь в увеличении так называемого Implementation Shortfall — разницы между теоретической ценой исполнения и фактической. Исследования показывают, что применение неоптимальных стратегий исполнения может приводить к снижению доходности на впечатляющие $27\%$ по сравнению с ситуацией, когда сделки выполняются с максимальной эффективностью. Данный показатель отражает совокупность транзакционных издержек, включая комиссии и, что особенно важно, негативное влияние крупных ордеров на рыночную цену, что существенно снижает прибыль инвестора и подчеркивает необходимость разработки и внедрения более совершенных алгоритмов исполнения.
Обучение с Подкреплением для Интеллектуального Исполнения
Обучение с подкреплением (RL) предоставляет эффективный инструментарий для разработки оптимальных стратегий торгового исполнения в сложных и динамичных рыночных условиях. В отличие от традиционных алгоритмических подходов, RL позволяет агенту адаптироваться к изменяющимся параметрам рынка и нелинейным зависимостям, максимизируя эффективность исполнения ордеров и минимизируя транзакционные издержки. Ключевым преимуществом является способность RL к самообучению на исторических данных и в симуляциях, что позволяет выявлять и использовать скрытые закономерности и оптимизировать поведение агента без явного программирования правил. Использование RL особенно эффективно в ситуациях, когда традиционные методы не дают удовлетворительных результатов из-за высокой волатильности или сложности рыночной микроструктуры.
Применение обучения с подкреплением (RL) к процессу исполнения сделок предполагает моделирование данной задачи как последовательного процесса принятия решений. Вместо выполнения ордера по фиксированным правилам, RL-агент рассматривает исполнение как серию действий, каждое из которых влияет на состояние рынка и, следовательно, на будущие возможности. Агент обучается максимизировать кумулятивную награду, представляющую собой минимизацию транзакционных издержек (спред, импакт на цену) и достижение желаемой цены исполнения. Благодаря этому, агент способен адаптироваться к меняющимся рыночным условиям, таким как волатильность, ликвидность и объем торгов, динамически корректируя свою стратегию исполнения для оптимизации результатов. Обучение происходит на исторических данных или в симулированной среде, позволяя агенту изучать оптимальные политики для различных рыночных сценариев и типов активов.
Алгоритм Double Deep Q-Network (DQN) представляет собой надежный метод аппроксимации оптимальной стратегии, особенно в задачах с высокой размерностью пространства состояний и действий. В отличие от традиционных Q-learning алгоритмов, DQN использует две нейронные сети — одну для оценки $Q$-значений, а другую для выбора оптимальных действий, что снижает переоценку $Q$-значений и повышает стабильность обучения. В симуляциях, расширение пространства состояний и действий, включающее такие параметры как глубина книги ордеров, волатильность и исторические объемы торгов, в сочетании с использованием DQN, демонстрирует улучшение показателей исполнения сделок, включая снижение транзакционных издержек и проскальзывания.
Моделирование Рыночной Динамики с Использованием Книги Лимитных Ордеров
Модель «Queue-Reactive» представляет собой реалистичную симуляцию книги лимитных ордеров (LOB), воссоздавая динамику поступления и отмены ордеров. В отличие от упрощенных моделей, она учитывает последовательность ордеров в очереди, их размер и направление (покупка или продажа). Симуляция основана на статистическом анализе реальных рыночных данных, что позволяет воспроизводить типичное поведение участников рынка и формировать реалистичные ценовые уровни. Модель учитывает как лимитные, так и рыночные ордера, а также время жизни ордеров и механизм их автоматической отмены, обеспечивая высокую степень соответствия реальным рыночным условиям.
Модель позволяет проводить симуляцию различных рыночных условий путем варьирования среднего размера события (Average Event Size) и дисбаланса между ценами спроса и предложения (Bid-Ask Imbalance). Изменение среднего размера события отражает колебания в объеме ордеров, поступающих на книгу лимитных ордеров, позволяя анализировать влияние крупных и мелких сделок. В свою очередь, регулирование дисбаланса между ценами спроса и предложения позволяет имитировать ситуации, когда преобладает давление покупателей или продавцов, что оказывает непосредственное влияние на формирование цен и ликвидность рынка. Комбинация этих параметров позволяет создавать реалистичные сценарии для тестирования торговых стратегий и оценки их эффективности в различных рыночных условиях.
Обучение агентов, использующих обучение с подкреплением (RL), в симулированной среде модели Limit Order Book (LOB) позволяет оценить их способность минимизировать влияние на рынок и снижать транзакционные издержки. В ходе тестирования, вероятность неудачного выполнения сделки в пределах заданного временного окна составила всего 0.045%. Данный показатель демонстрирует высокую эффективность разработанных RL-агентов в адаптации к динамике рынка и оптимизации стратегий торговли для достижения минимального воздействия на цену и снижение общих затрат.
Понимание и Смягчение Рыночного Влияния
Рыночное влияние проявляется в двух основных формах: мгновенном (временном) и устойчивом. Мгновенное влияние возникает из-за немедленного потребления ликвидности, когда крупный ордер на покупку или продажу временно истощает доступные объемы в ценовом диапазоне, вызывая краткосрочное изменение цены. В отличие от него, устойчивое влияние связано с более длительными изменениями в структуре потока ордеров, например, когда последовательные ордера привлекают внимание других участников рынка, изменяя их поведение и приводя к долгосрочному смещению цен. Понимание различий между этими двумя формами влияния критически важно для разработки эффективных стратегий исполнения, поскольку они требуют различных подходов к минимизации негативного воздействия на стоимость сделки.
Точное моделирование как временного, так и постоянного влияния на рынок является основополагающим для разработки эффективных стратегий исполнения ордеров. Временное влияние, возникающее из-за немедленного потребления ликвидности, требует учета краткосрочных колебаний цен, в то время как постоянное влияние, обусловленное долгосрочными изменениями в потоке ордеров, требует анализа более устойчивых изменений в рыночном балансе. Успешное прогнозирование и смягчение обоих видов воздействия позволяет агентам машинного обучения оптимизировать исполнение ордеров, избегая значительного проскальзывания и максимизируя полученные результаты. Игнорирование хотя бы одного из этих факторов может привести к неоптимальным торговым решениям и снижению общей производительности, подчеркивая важность комплексного подхода к моделированию рыночного влияния.
Исследования демонстрируют, что применение агентов, обученных с помощью обучения с подкреплением, позволяет значительно снизить показатель Implementation Shortfall — разницу между ожидаемой ценой исполнения ордера и фактической. Минимизируя влияние ордеров на рынок, эти агенты способны достигать на $27\%$ более высокой производительности по сравнению с лучшей базовой стратегией — Time-Weighted Average Price (TWAP) — в различных рыночных условиях. Это достигается за счет адаптивного управления объемом и скоростью исполнения, что позволяет избегать резких колебаний цен и эффективно использовать ликвидность рынка, что особенно важно в периоды высокой волатильности или низкой ликвидности.
Исследование, представленное в данной работе, подтверждает необходимость постоянной проверки и адаптации моделей в условиях динамичного рынка. Применение обучения с подкреплением в рамках модели, имитирующей книгу лимитных ордеров, позволяет агенту не просто следовать заранее заданным алгоритмам, но и формировать стратегии оптимального исполнения, превосходящие традиционные подходы. В этом контексте, слова Марии Кюри особенно актуальны: «Никогда не следует бояться ошибок, ведь именно они учат нас». Агент, обученный в симуляторе, неизбежно сталкивается с различными рыночными условиями, и каждая ошибка становится ценным уроком, позволяющим совершенствовать стратегию. Корреляция между параметрами обучения и итоговой эффективностью стратегии не является доказательством, а лишь требует дальнейшей проверки и уточнения, что соответствует принципам рационального анализа данных.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал обучения с подкреплением в сложной среде лимитированного ордербука. Однако, эйфория от превосходства над традиционными бенчмарками требует осторожности. Ведь, как известно, любая модель — это лишь упрощение реальности, а истинный рынок всегда найдёт способ удивить. Необходимо признать, что даже самая реалистичная очередь-реактивная модель — это всё ещё упрощение, и влияние латентности, асинхронности, и непредсказуемого поведения участников рынка остаётся областью для дальнейших исследований.
Следующим логичным шагом представляется расширение горизонтов обучения. Ограничение пространства состояний и действий, хоть и необходимое для практической реализации, может приводить к субоптимальным решениям в долгосрочной перспективе. Попытки интеграции с моделями прогнозирования волатильности или новостного фона, а также адаптация к изменяющимся рыночным режимам — вот где кроется реальный потенциал. И, конечно, не стоит забывать о проблеме обобщаемости — сможет ли агент, обученный на исторических данных, эффективно функционировать в условиях, существенно отличающихся от тех, на которых он обучался?
В конечном счёте, ценность подобных исследований не в создании «идеального» алгоритма, а в углублении понимания процессов, происходящих на рынке. Всё, что не имеет доверительного интервала, — это мнение, и даже самые передовые модели нуждаются в постоянной проверке и уточнении. Будущие работы должны быть направлены на количественную оценку неопределённости и разработку механизмов, позволяющих агентам адаптироваться к неожиданным событиям и извлекать уроки из собственных ошибок.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15262.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
2025-11-20 12:06