文件名称:
Multi-Agent-RL-for-Liquidation:纸张源代码-Source code learning
开发工具:
文件大小: 431kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-25
详细说明：清算策略分析的多智能体强化学习
论文的源代码：ICML 2019 AI在金融：多智能体学习的应用程序和基础结构中接受的用于清算策略分析的多智能体强化学习。
抽象的
清算是指在一定时间范围内按顺序出售大量股票的过程，其中要考虑到市场影响和交易者的风险规避所产生的成本。 优化清算的主要挑战是找到一个合适的建模系统，该系统可以结合股票市场的复杂性并生成实用的交易策略。 在本文中，我们建议使用多主体深度强化学习模型，与各种机器学习方法相比，该模型可以更好地捕获高级复杂性，从而使主体可以学习如何制定最畅销的决策。
拟议方法
我们从理论上分析了Almgren和Chriss模型并扩展了其基本机制，因此可以将其用作多主体交易环境。 我们的工作为将来的多代理环境交易分析奠定了基础。
我们通过调整每个智能体的奖励函数来分析智能体之间的合作和竞争行为，从而克服了单智能体强化学习算法的局限性。
我们通过使用强
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