楼主: 何人来此
541 0

[量化金融] 流动性池中订单的最优拆分:一个随机算法 方法 [推广有奖]

  • 0关注
  • 4粉丝

会员

学术权威

78%

还不是VIP/贵宾

-

威望
10
论坛币
10 个
通用积分
64.8012
学术水平
1 点
热心指数
6 点
信用等级
0 点
经验
24593 点
帖子
4128
精华
0
在线时间
0 小时
注册时间
2022-2-24
最后登录
2022-4-15

楼主
何人来此 在职认证  发表于 2022-3-7 10:41:00 来自手机 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
摘要翻译:
交易环境的演变导致了在不同场所交换相同金融工具的能力。由于流动性问题,贸易公司将大量订单分散在几个交易目的地,以优化其执行。为了解决这个问题,我们设计了两个随机递归学习过程,一个基于优化原理,另一个基于强化思想,来调整发送到不同场馆的订单比例。从理论的角度研究了这两个过程:我们证明了a.S.在输入数据处理的一些轻遍历(或“平均”)假设下,优化算法的收敛性。不需要马尔可夫属性。当输入是I.I.D。我们证明了收敛速度是由一个中心极限定理所决定的。最后,在模拟数据和真实数据上比较了两种算法的性能,比较了由一个事先知道各场馆执行数量的“内部人”设计的“甲骨文”策略的性能。
---
英文标题:
《Optimal split of orders across liquidity pools: a stochastic algorithm
  approach》
---
作者:
Sophie Laruelle (PMA), Charles-Albert Lehalle, Gilles Pag\`es (PMA)
---
最新提交年份:
2010
---
分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述:Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构,流动性,交易和拍卖设计,自动化交易,基于代理的建模和做市
--
一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Probability        概率
分类描述:Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用:例如中心极限定理,大偏差,随机微分方程,统计力学模型,排队论
--

---
英文摘要:
  Evolutions of the trading landscape lead to the capability to exchange the same financial instrument on different venues. Because of liquidity issues, the trading firms split large orders across several trading destinations to optimize their execution. To solve this problem we devised two stochastic recursive learning procedures which adjust the proportions of the order to be sent to the different venues, one based on an optimization principle, the other on some reinforcement ideas. Both procedures are investigated from a theoretical point of view: we prove a.s. convergence of the optimization algorithm under some light ergodic (or "averaging") assumption on the input data process. No Markov property is needed. When the inputs are i.i.d. we show that the convergence rate is ruled by a Central Limit Theorem. Finally, the mutual performances of both algorithms are compared on simulated and real data with respect to an "oracle" strategy devised by an "insider" who knows a priori the executed quantities by every venues.
---
PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/0910.1166
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:流动性 Optimization Quantitative Differential Applications 流动性 convergence 订单 different stochastic

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
jg-xs1
拉您进交流群
GMT+8, 2026-1-8 05:50