楼主: kedemingshi
251 0

[量化金融] 强盗做市商 [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
15 个
通用积分
89.2735
学术水平
0 点
热心指数
8 点
信用等级
0 点
经验
24665 点
帖子
4127
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
kedemingshi 在职认证  发表于 2022-4-4 08:05:00 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:
我们介绍了一个模块化的做市框架。它结合了基于成本函数的自动做市商和bandit算法。在一类自然的“包围”成本函数中,我们得到了最坏情况下的利润保证相对于事后最优的利润保证。这种组合使我们在保留有界的最坏情况损失和基于成本函数的方法在组合空间上的计算可处理性的同时,对利润后悔有无分布保证。我们提出模拟结果,以更好地理解市场庄家的实际行为从框架。
---
英文标题:
《Bandit Market Makers》
---
作者:
Nicolas Della Penna, Mark D. Reid
---
最新提交年份:
2013
---
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:Computer Science        计算机科学
二级分类:Computer Science and Game Theory        计算机科学与博弈论
分类描述:Covers all theoretical and applied aspects at the intersection of computer science and game theory, including work in mechanism design, learning in games (which may overlap with Learning), foundations of agent modeling in games (which may overlap with Multiagent systems), coordination, specification and formal methods for non-cooperative computational environments. The area also deals with applications of game theory to areas such as electronic commerce.
涵盖计算机科学和博弈论交叉的所有理论和应用方面,包括机制设计的工作,游戏中的学习(可能与学习重叠),游戏中的agent建模的基础(可能与多agent系统重叠),非合作计算环境的协调、规范和形式化方法。该领域还涉及博弈论在电子商务等领域的应用。
--
一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Machine Learning        机器学习
分类描述:Covers machine learning papers (supervised, unsupervised, semi-supervised learning, graphical models, reinforcement learning, bandits, high dimensional inference, etc.) with a statistical or theoretical grounding
覆盖机器学习论文(监督,无监督,半监督学习,图形模型,强化学习,强盗,高维推理等)与统计或理论基础
--

---
英文摘要:
  We introduce a modular framework for market making. It combines cost-function based automated market makers with bandit algorithms. We obtain worst-case profits guarantee's relative to the best in hindsight within a class of natural "overround" cost functions . This combination allow us to have distribution-free guarantees on the regret of profits while preserving the bounded worst-case losses and computational tractability over combinatorial spaces of the cost function based approach. We present simulation results to better understand the practical behaviour of market makers from the framework.
---
PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/1112.0076
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:做市商 worst 提出 cost framework market

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, 2025-12-16 08:10