IMM: An Imitative Reinforcement Learning Approach with Predictive Representation Learning for Automatic Market Making
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摘要
本报告提出了IMM，一个结合预测表示学习与模仿强化学习的多价位自动做市策略框架。IMM引入了稳定参考价、多价位订单堆叠的状态与动作定义，通过多粒度趋势信号和时空注意力网络提升表示能力，结合基于信号的专家策略加速RL训练。实证结果显示IMM在多个真实期货市场数据上显著优于现有 RL 做市策略，提升风险调整后的收益率并有效降低逆向选择风险 [page::0][page::1][page::3][page::5][page::6]。
