CONSISTENT TIME TRAVEL FOR REALISTIC INTERACTIONS WITH HISTORICAL DATA: REINFORCEMENT LEARNING FOR MARKET MAKING
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摘要
本文提出了一种称为“数据时间旅行”的方法，应对基于匿名历史数据的多智能体系统中强化学习训练的难题。通过在高频交易的限价订单簿中实践，该方法通过跳转历史时间点以保证状态与事件的一致性，有效模拟智能体的影响，显著提升市场做市策略的盈利效果，克服了传统顺序数据使用带来的偏差问题，拓展了强化学习在金融市场的可行性[page::0][page::2][page::5][page::6][page::7][page::9]。
