【摘 要】
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本文研究的主要内容是程序化交易中的最优交易执行策略问题。本文回顾了已有的三代交易执行算法。包括第一代不确定性带方法,第二代执行落差算法,第三代随机控制算法。随后,
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本文研究的主要内容是程序化交易中的最优交易执行策略问题。本文回顾了已有的三代交易执行算法。包括第一代不确定性带方法,第二代执行落差算法,第三代随机控制算法。随后,我们将最优交易执行问题简化为一个带约束的随机控制问题。并且在放松前人对金融市场价格的具体运动过程的参数假设的基础上,利用市场真实的高频数据,使用强化学习的机器学习方法,得到跟市场紧密相关的最优交易执行策略。本文结果显示,市场流动性,订单不均衡,历史主动成交数目等高频信息能够为交易执行提供有效的市场信息;利用机器学习得到的最优策略取得了比一次性下单策略更低的交易成本。
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