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通过无模型学习的数据驱动的做市( Data-Driven Market-Making via Model-Free Learning )
Yueyang Zhong YeeMan Bergstrom Amy Ward
本文研究了做市商在限制风险的前提下，如何在电子限价订单簿(LOB)上下订单以使其期望净利润最大化的问题。为了做到这一点，我们使用一种无模型和非策略的方法，Q学习，加上状态聚合，来开发一种可以使用简单查找表来实现的拟议交易策略。我们的主要训练数据集来自记录LOB状态的逐个事件数据。我们提出的交易策略已经通过了与我们合作的做市商的回测器的样本内和样本外测试，并且它也优于其他基准策略。因此，该公司希望将该战略投入生产。
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