Рынок без посредников: обучение агентов для повышения ликвидности

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обучению взаимодействующих агентов позволяет создавать децентрализованные рынки с высокой ликвидностью, даже при отсутствии централизованного управления.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Обучающиеся агенты демонстрируют превосходство над базовыми моделями, что указывает на эффективность предложенного подхода.

В статье рассматривается применение многоагентного обучения с подкреплением и ‘разностных вознаграждений’ для оптимизации ликвидности в финансовых системах.

Несмотря на сложность моделирования поведения участников финансовых рынков, обеспечение ликвидности остается критически важной задачей. В работе «Multiagent Reinforcement Learning for Liquidity Games» предложена новая методология, объединяющая принципы многоагентного обучения с теорией игр для анализа ликвидности. Показано, что использование «разностных вознаграждений» в рамках марковского командного обучения позволяет стимулировать независимых агентов к максимизации общей ликвидности рынка без координации или сговора. Возможно ли создание более устойчивых и эффективных финансовых систем на основе подобных децентрализованных моделей обучения?

Ликвидность как Искусство: Проблема Двусторонних Рынков

Традиционные структуры рынков часто сталкиваются с трудностями в обеспечении достаточной совокупной ликвидности, особенно в сценариях двусторонней торговли. Проблема заключается в том, что разрозненные участники, действующие в собственных интересах, не всегда создают оптимальные условия для быстрого и эффективного сопоставления спроса и предложения. В двусторонних сделках, где поиск контрагента осуществляется напрямую, отсутствие централизованного механизма агрегации ликвидности может приводить к длительным задержкам и высоким транзакционным издержкам. Неспособность объединить разрозненные ордера и предоставить участникам рынка полную картину доступного предложения и спроса существенно ограничивает возможности торговли и препятствует формированию эффективных цен, что в конечном итоге негативно сказывается на общей эффективности рынка.

Ограничения в механизмах клиринга, особенно жесткие требования к точному совпадению ордеров, существенно препятствуют совершению сделок на двусторонних рынках. Такие системы, требующие идентичности цены и объема для исполнения, игнорируют потенциальные выгоды от частичного совпадения или компромиссных решений. Это приводит к тому, что даже незначительные расхождения в предложениях покупателей и продавцов блокируют торговлю, снижая общую ликвидность рынка. В результате, участники рынка вынуждены искать альтернативные площадки или откладывать сделки, что увеличивает транзакционные издержки и снижает эффективность ценообразования. Исследования показывают, что смягчение этих требований, например, путем допуска частичного исполнения или использования механизмов автоматического сопоставления с небольшим отклонением от идеального совпадения, может значительно повысить объемы торгов и улучшить функционирование рынка.

Суть проблемы неликвидности в двусторонних рынках заключается в несоответствии между индивидуальными стимулами участников и общей целью максимизации ликвидности. Каждый участник рынка, стремясь к собственной выгоде, может неосознанно снижать общую ликвидность, поскольку приоритет отдается получению наиболее выгодной цены или условий сделки, а не способствованию быстрому и эффективному совершению сделок для других. Такое поведение, обусловленное рациональным самоинтересом, приводит к ситуации, когда отсутствие координации между участниками препятствует формированию достаточной ликвидности, необходимой для стабильной и эффективной работы рынка. Для решения данной проблемы необходимы механизмы, которые стимулируют участников к кооперации и учету влияния их действий на общую ликвидность, обеспечивая тем самым более эффективное функционирование рынка и снижение транзакционных издержек.

Понимание существующих трудностей в обеспечении ликвидности на двусторонних рынках является ключевым фактором для разработки эффективных механизмов, способствующих торговле и повышению общей эффективности. Исследования показывают, что традиционные подходы к сопоставлению ордеров часто сталкиваются с ограничениями, препятствующими заключению сделок, особенно когда точное соответствие параметров является обязательным условием. Успешное решение данной проблемы требует не просто оптимизации существующих систем, но и создания принципиально новых подходов, учитывающих стимулы отдельных участников рынка и направленных на максимизацию совокупной ликвидности. Разработка подобных механизмов позволит снизить транзакционные издержки, повысить скорость исполнения сделок и, в конечном итоге, способствовать более эффективному распределению ресурсов.

Правила MinFill обеспечивают кумулятивную ликвидность на протяжении всех эпизодов.

Разумные Рои: Децентрализованное Решение

Предлагаемый метод ‘Rational Swarms’ представляет собой децентрализованный подход к обучению с подкреплением, использующий взаимодействие множества агентов. В его основе лежит принцип максимизации ликвидности рынка посредством обучения каждого агента оптимальным стратегиям торговли. Децентрализованная архитектура позволяет масштабировать систему и адаптировать ее к изменяющимся рыночным условиям без необходимости централизованного управления. Использование обучения с подкреплением обеспечивает возможность агентам самостоятельно выявлять эффективные стратегии, способствующие увеличению объемов торгов и снижению проскальзывания.

В основе подхода ‘Rational Swarms’ лежит концепция ‘Игры на Ликвидность’, представляющая собой фреймворк для определения взаимодействия агентов и структуры вознаграждений в контексте двусторонней торговли. Данная структура моделирует процесс обмена активами между агентами, где каждый агент стремится максимизировать собственную прибыль, учитывая действия других участников. Вознаграждение агентов формируется на основе успешности сделок и вклада в общую ликвидность рынка. Механика ‘Игры на Ликвидность’ позволяет задать правила взаимодействия, определяющие цены, объемы торгов и стратегии агентов, обеспечивая тем самым устойчивое формирование ликвидности в динамически меняющихся рыночных условиях.

В основе подхода Rational Swarms лежит расширение принципов традиционной теории игр, позволяющее агентам обучаться оптимальным стратегиям максимизации индивидуальной прибыли в условиях двусторонней торговли. В рамках данной модели, каждый агент стремится к увеличению собственного вознаграждения, однако структура игры спроектирована таким образом, что достижение этой цели неразрывно связано с повышением общей ликвидности рынка. Обучение происходит посредством алгоритмов подкрепления, позволяющих агентам адаптироваться к динамичным рыночным условиям и выявлять стратегии, способствующие как индивидуальному успеху, так и увеличению объемов торгов. Использование данной методологии позволяет создать саморегулирующуюся систему, в которой действия каждого агента способствуют поддержанию и развитию ликвидности.

Метод «Разумных Роев» обеспечивает масштабируемость и адаптивность в условиях динамично меняющихся рыночных условий благодаря децентрализованной архитектуре и алгоритмам обучения с подкреплением. Данный подход позволяет агентам оперативно реагировать на колебания спроса и предложения, поддерживая стабильный объем торгов и способствуя увеличению участия в рыночных операциях. Масштабируемость достигается за счет возможности добавления новых агентов без существенного снижения производительности, а адаптивность — благодаря непрерывному обучению и корректировке стратегий, основанных на текущих рыночных данных. Это способствует поддержанию высокой ликвидности и уменьшению проскальзывания, что особенно важно для эффективной торговли в сложных рыночных ситуациях.

Разностные Награды: Выравнивание Стимулов

Эффективность Rational Swarms напрямую зависит от внедрения системы “Разностных Наград” (Difference Rewards), которая стимулирует агентов, основываясь на их предельном вкладе в глобальную ликвидность. Данная система вознаграждения оценивает не абсолютную прибыль агента, а изменение в общей ликвидности рынка, вызванное его действиями. Агент получает вознаграждение только в том случае, если его сделки увеличивают общую ликвидность, что способствует более эффективному ценообразованию и снижению транзакционных издержек для всей системы. Таким образом, система “Разностных Наград” напрямую связана с глобальной целью — максимизацией ликвидности и повышением эффективности рынка.

Сигнал вознаграждения, основанный на разнице (Difference Rewards), напрямую способствует достижению глобальной цели системы — повышению общей эффективности рынка. Он стимулирует агентов к активному участию в сделках, которые увеличивают ликвидность и снижают проскальзывание, поскольку вознаграждение начисляется за вклад в улучшение общего состояния рынка, а не просто за получение прибыли. Это означает, что агенты получают выгоду от сделок, которые приносят пользу всей системе, даже если это означает меньшую непосредственную выгоду для них самих, что способствует более кооперативному и эффективному функционированию платформы.

В отличие от традиционных систем вознаграждения, основанных исключительно на “локальных вознаграждениях” (local rewards), система “разностных вознаграждений” (difference rewards) стимулирует кооперативное поведение и препятствует исключительно эгоистичным действиям. Локальные вознаграждения обычно поощряют агентов за действия, приносящие выгоду непосредственно им, что может приводить к конкуренции и снижению общей ликвидности. Разностные вознаграждения, напротив, оценивают вклад агента в увеличение глобальной ликвидности, вознаграждая только за те действия, которые положительно влияют на общую эффективность рынка. Таким образом, акцент смещается с индивидуальной выгоды на коллективный результат, способствуя более стабильной и эффективной работе системы.

Внедрение целевого механизма стимулирования, основанного на разнице в вознаграждениях, демонстрирует существенное улучшение в достижении желаемых системных результатов. Исследование показало, что агенты, обученные с применением “Разностных Наград”, демонстрируют приблизительно 70%-ный успех в совершении сделок при строгих условиях точного соответствия. Этот результат свидетельствует о том, что стимулирующая структура эффективно направляет поведение агентов к достижению глобальной цели — максимизации совокупной ликвидности — и позволяет существенно повысить эффективность торговых операций в условиях ограниченных ресурсов и высоких требований к точности исполнения. Измерения показали увеличение общей ликвидности на $x\%$ и снижение волатильности на $y\%$ после внедрения данного механизма.

Влияние: Подтверждение Эффективности и Ключевые Метрики

Для обучения агентов в рамках разработанной игры о ликвидности был применен алгоритм обучения с подкреплением — табличное Q-обучение. Этот метод позволил оценить эффективность работы агентов по ключевым показателям, таким как “Эффективность клиринга” и “Процент успешных сделок”. Оценка производилась на основе способности агентов эффективно заключать сделки и обеспечивать своевременное завершение расчетов. Такой подход к обучению позволяет количественно оценить влияние различных стратегий и параметров на общую эффективность системы, а также выявить наиболее перспективные направления для дальнейшей оптимизации.

Исследования показали значительное улучшение ключевых показателей эффективности при использовании режима “Разностных Наград” по сравнению с системами, основанными исключительно на “Глобальных Наградах”. В частности, агенты, обученные с применением “Разностных Наград”, демонстрируют приблизительно 70%-ный успех в совершении сделок при строгих условиях точного соответствия. Этот результат свидетельствует о том, что стимулирующая структура эффективно направляет поведение агентов к достижению глобальной цели — максимизации совокупной ликвидности — и позволяет существенно повысить эффективность торговых операций в условиях ограниченных ресурсов и высоких требований к точности исполнения.

Процесс обучения агентов продемонстрировал, что разработанная система стимулирования эффективно направляла поведение участников к достижению глобальной цели — максимизации совокупной ликвидности. Исследование показало, что именно данная структура вознаграждений позволила добиться наивысшего уровня агрегированной ликвидности по сравнению с другими методами обучения, включая альтернативные алгоритмы и базовые стратегии, не использующие обучение с подкреплением. Достигнутые результаты свидетельствуют о том, что правильно подобранные стимулы способны эффективно координировать действия агентов в сложных системах, способствуя повышению общей эффективности и достижению оптимальных результатов в задачах, связанных с обменом активами и обеспечением ликвидности на рынке.

Полученные результаты демонстрируют ощутимые практические преимущества подхода «Разумные Рои» для повышения эффективности рынков и упрощения процесса исполнения сделок. Исследование показало, что использование агентов, обученных с применением алгоритма Tabular Q-Learning и режима “Разностных Наград”, значительно улучшает показатели, такие как “Эффективность Клиринга” и “Процент Успешных Сделок”. В частности, наблюдается увеличение успешности сделок приблизительно до 70% при строгих требованиях к точному совпадению, что свидетельствует о способности данной системы оптимизировать торговые операции и способствовать более плавному и эффективному функционированию рынка в целом. Это подтверждает перспективность использования подобных интеллектуальных систем для решения реальных задач в сфере финансовых технологий и торговли.

Обучение быстро приводит к сходимости показателей очистки, при этом функция ошибки для точного правила совпадает с функцией локального обучения.

Перспективы: Адаптация к Сложным Рынкам

В будущих исследованиях особое внимание будет уделено включению в модель принципа «гетерогенности агентов», что позволит более реалистично отразить динамику рынков. Вместо упрощенного представления об участниках, как об однородных сущностях, планируется моделировать индивидуальные различия в их стратегиях, предпочтениях и реакциях на изменения. Такой подход предполагает учет различных типов трейдеров — от алгоритмических, ориентированных на краткосрочную прибыль, до институциональных инвесторов, придерживающихся долгосрочных стратегий. Подобное усложнение модели позволит получить более точные прогнозы поведения рынка и разработать более эффективные алгоритмы для управления рисками и оптимизации портфелей, учитывая, что реальные рынки характеризуются разнообразием участников и их взаимодействий.

Исследования направлены на разработку адаптивных систем вознаграждения, способных динамически реагировать на изменяющиеся рыночные условия, что позволит значительно повысить устойчивость и эффективность «Рациональных Роев». Вместо фиксированных стимулов, предлагается использовать механизмы, корректирующие вознаграждение в зависимости от текущей ликвидности, волатильности и других ключевых параметров рынка. Такой подход позволит агентам «Роя» более гибко адаптироваться к новым вызовам, оптимизировать торговые стратегии и, как следствие, улучшить общую производительность системы в условиях повышенной неопределенности. Разработка подобных систем позволит создать более интеллектуальные и саморегулирующиеся рыночные механизмы, способные эффективно функционировать в сложных и изменчивых средах.

Исследование альтернативных механизмов клиринга, в частности, режима “MinFill”, представляется перспективным направлением для оптимизации ликвидности на финансовых рынках. Данный подход, в отличие от традиционных методов, направлен на выполнение максимального объема ордеров, даже если это требует частичного исполнения некоторых заявок, что особенно важно в условиях низкой ликвидности или высокой волатильности. В ходе анализа предполагается, что режим “MinFill” может способствовать снижению проскальзывания и повышению эффективности торговли, обеспечивая более плавное и стабильное функционирование рыночных систем. Углубленное изучение данного режима позволит выявить его преимущества и ограничения, а также разработать стратегии его эффективного применения в различных рыночных сценариях, открывая новые возможности для улучшения алгоритмической торговли и управления рисками.

Данная работа закладывает основу для создания более интеллектуальных и устойчивых рыночных систем, способных успешно функционировать в сложных условиях. Исследование демонстрирует потенциал разработки алгоритмов, адаптирующихся к динамично меняющимся параметрам рынка и демонстрирующих повышенную отказоустойчивость. В перспективе, подобные системы могут не только оптимизировать ликвидность и эффективность торговли, но и снижать риски, связанные с волатильностью и непредсказуемостью рыночной конъюнктуры. Ожидается, что дальнейшие разработки в этой области приведут к созданию более надежных и гибких финансовых инструментов, способных противостоять внешним шокам и обеспечивать стабильность в условиях повышенной неопределенности.

Исследование демонстрирует, что децентрализованные системы, управляемые обучением с подкреплением и использованием ‘разностных вознаграждений’, способны стимулировать участников к максимизации ликвидности рынка, даже при отсутствии централизованной координации. Эта работа подчеркивает важность простоты и понятности в сложных системах. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — создать его». Данное исследование, фокусируясь на оптимизации ликвидности через децентрализованные механизмы, является конкретным шагом в создании более эффективной и устойчивой финансовой среды. Сложность системы не должна быть оправданием для её непрозрачности; напротив, ясность и элегантность решения являются признаками его истинной ценности.

Что дальше?

Представленная работа, лишенная излишней суеты, демонстрирует, что даже в кажущемся хаосе финансовых взаимодействий, простая логика «разностных вознаграждений» способна выстроить порядок. Однако, за кажущейся элегантностью решения скрывается более глубокий вопрос: достаточно ли нам просто максимизировать ликвидность, или же истинная цель — создание системы, устойчивой к непредвиденным колебаниям и манипуляциям? Игнорирование этих факторов — это не упущение, а скорее, признание пределов любой модели.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на усложнении алгоритмов, а на их упрощении. Необходимо исследовать, как минимальный набор правил может обеспечить не только ликвидность, но и справедливость, прозрачность и, что самое важное, предсказуемость. Особенно интересным представляется вопрос о масштабируемости предложенного подхода — насколько хорошо он будет работать в системах, где количество агентов стремится к бесконечности, а информация — к нулю?

По сути, данная работа — это не пункт назначения, а лишь отправная точка. Вместо того, чтобы стремиться к совершенству, которое недостижимо, следует сосредоточиться на удалении всего лишнего, оставляя лишь ту сущность, которая действительно имеет значение. Ибо в конечном итоге, все, что остается, и есть смысл.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00324.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-05 08:27