DEEP REINFORCEMENT LEARNING FOR OPTIMUM ORDER EXECUTION: MITIGATING RISK AND MAXIMIZING RETURNS
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摘要
本文提出并评估了一种基于深度强化学习的最优委托执行（DRL）框架，用以在美股市场内以逐分钟节奏清算给定仓位，旨在同时最大化成交回报并最小化市场冲击风险；实验显示 DRL 在多类标的（大/中/小盘及 ETF）和包括 COVID、通胀/战争等压力市况下，整体超越 VWAP 与 TWAP，在收益和风险控制上均有显著改善 [page::0][page::5][page::9].
