FlowOE: Imitation Learning with Flow Matching for Optimal Execution under Heston Volatility and Concave Market Impacts
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摘要
本报告提出FlowOE，一种基于流匹配(imitation learning)的最优执行框架，针对动态波动率和凹性市场冲击。通过学习多样专家策略，FlowOE能自适应选择最优执行方案，经实证对比显示，FlowOE超越传统模型和强化学习专家，提升收益同时降低风险，且显著降低计算延迟，适合实时应用[page::0][page::17][page::23][page::31]。
