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这项研究使用机器学习，为包含可交易工具的模拟市场寻找最小等价鞅测度，例如现货资产及其期权。研究将该方法扩展到存在交易摩擦的市场，寻求近似鞅测度：在这些测度下，对冲工具价格在其买卖价差范围内表现为鞅。这样消除漂移，旨在将对冲与策略可能利用的统计套利机会区分开来。…

本文提出一个实时框架，用于监控算法订单表现，并识别与执行不佳相关的市场状况。无论执行算法是通过随机控制还是统计学习方法构建，该框架都可以独立运行。实践者选择市场环境特征，再为每笔订单推导称为异常检测器的其他解释变量。…

论文对做市商之间的竞争建模，这些做市商为风险资产报出买价和卖价。做市商在管理库存风险的同时争取客户订单流以获取利润。他们可以通过调整报价吸引方向相反的订单流，论文称之为内部化；也可以直接在市场交易以对冲头寸，称之为外部化。…

本文将配对交易构建为一个分层决策问题，包含两个相互关联的阶段：较长周期内选择资产对，以及在部分可观测条件下于较短周期内执行交易。由于反馈可能延迟且含糊，结果不佳可能源于资产对选择、执行策略，或两者兼有。所提方法在两个层级都使用大型语言模型作为策略，并通过更新提示进行调整，而非基于梯度的微调。 研究使用轨迹和回合层面的文本反馈，分别调整配对选择的抽象表示和交易执行行为。作者认为，这种区分有助于找出表现变化的来源，并减少两个策略层级之间的不稳定性。据报告，在真实世界市场数据上的实验持续优于传统基准和基于 LLM…

本文为预测信号依赖市场数据路径的统计套利提出最优执行框架。研究将阿尔法信号和交易速度都表示为时间扩展市场路径的截断签名特征的线性函数，使执行能够响应已实现的信号历史。该框架考虑临时市场冲击、持仓、最终平仓和近似美元中性。 二次约化结果将受约束的签名特征策略转化为针对策略系数的有限维凹二次优化。在使用均值回归对数价差模型的合成测试中，拟合策略的换手收益率高于传统的Z分数阈值基准。历史股票配对交易回测也报告了更好的会计绩效。所提供的描述未给出实施细节，也未证明结果能推广到这些设定以外的情况。

本文研究连续时间多资产市场中的超对冲价格、套利和效用最大化策略，其中资产价格遵循右连续且有左极限的过程。其核心是某类交易摩擦：交易强度越高，摩擦越不利。分析将这些成本与涉及可行策略、影子执行价格及鞅测度的对偶表示联系起来。 一个值得注意的推论是，即使存在套利机会，效用最大化策略仍可能存在：交易摩擦会阻止套利机会被无限放大。这对“任何套利的存在都必然排除合理效用优化”这一假设提出了挑战。摘要给出了理论刻画，但没有提供实证应用、具体市场校准或量化比较。因此，实际结论取决于特定市场的执行成本与模型假设的契合程度。

本文研究在交易者可能掌握私人信息的序贯限价订单簿中，厚尾的非知情交易如何影响价格发现。流动性提供者可以看到汇总订单流，却无法直接区分知情订单与非知情流动性冲击。当非知情需求具有厚尾时，在比高斯假设下更深的订单簿位置，大额交易仍可能被合理地视为非知情交易。这会减缓价格冲击并拖慢学习过程，不过极端程度足够高的交易仍可能透露私人信息。…

本文建立了订单流具有自相关性时的市场冲击模型。研究区分了数种冲击定义，并解释每种定义如何产生不同的价格路径，同时将订单流相关性与大额订单执行期间的冲击形态及执行结束后的价格联系起来。…

本研究提出使用针球损失和经验覆盖率对概率预测模型进行排序的统计指标。研究探讨这些指标能否识别表现最佳的预测模型，以及排序指标是否与样本外更高的每笔交易平均利润相关。研究重点是以分位数表示的预测及其在交易策略中的应用。…

本文将持续的买卖订单流视为市场状态变化的证据；大额订单被拆分并随时间执行时，就可能出现这种情况。论文提出一种贝叶斯在线变点检测方法，并结合得分驱动模型，允许序列相关性存在，也允许参数在各状态内变化。其目标是实时检测变化，并改善对订单流和价格冲击的预测。…

这项研究测试了深度强化学习作为执行层，用于波动较大的加密货币市场中的配对交易。其框架先筛选并排列候选配对，再使用带有长短期记忆层的近端策略优化智能体做出执行决策。固定风险、自适应均值的设计和确定性风险控制约束该智能体，旨在降低偏离风险。评估使用 Binance 每小时USD-M期货数据，并将学习得到的策略与启发式基线进行比较。…

本文扩展了潜在订单簿市场冲击模型，允许智能体表现出市场中常见的均值回归行为。它采用平均场假设研究由此产生的订单簿动态，即用订单簿的平均密度表示整个订单簿。分析考察价格冲击的发展过程，并推导出一类灵活的解，旨在支持使用市场数据进行校准。 论文提供理论分析和数值结果，包括完整订单簿的模拟方案。它没有提供闭式解，摘录也没有说明实证校准结果，或证明该模型能改善交易表现。其贡献在于扩展模型，并提供一种研究冲击动态的方法；实际价值取决于是否能根据真实市场观察结果进行校准。

本文比较了两种描述已执行订单如何影响价格的线性方法。瞬时冲击模型通过传播函数对过去的市价单方向加权；历史依赖冲击模型则将价格变化与观察到的订单方向和其预期值之间的差距联系起来，并将这种影响视为永久性的。作者认为，两种模型还都应考虑过去收益。…

这项实证研究使用重构了逾一百万笔大额订单的数据，考察 Bitcoin/USD 市场冲击。研究检验了冲击与订单规模之间的平方根关系，发现尽管统计套利和做市活动较少，该模式仍在四个数量级范围内成立。 分析发现，平方根冲击描述的是大额订单的整个执行过程，而不只是最终成交价格。研究还将订单流分为估算的知情和非知情部分；非知情部分与冲击几乎完全的长期衰减相关。作者据此评估市场冲击模型的预测，并提出异质主体模型或可解释观察到的动态。证据仅涉及一个比特币交易所市场，本文没有证明同样的行为普遍适用于其他资产或交易场所。

本文研究临时交易成本如何影响知晓资产未来价值的知情交易者和负责定价的做市商。它分析单次拍卖模型和连续时间版本；交易者在某些情况下还需考虑风险厌恶，并选择交易以在计入成本后实现利润最大化。…

本文研究一系列订单流事件如何影响资产价格。它扩展了早期将订单流视为外生变量、主要用成对相关性概括订单流的冲击模型。研究直接将订单流表示为离散过程，区分改变价格与不改变价格的事件，并将这些类别与订单方向结合，构成一个四状态变量。 混合转移分布模型为高阶马尔可夫链提供了简约近似。作者报告称，该模型能够捕捉带符号事件之间的条件相关性，并再现小跳动和大跳动股票的特征曲线。作者还介绍了一种适用于多参数模型的灵活校准方法。文中将样本外分析作为反对过拟合的证据，但没有提供详细数据集、评估指标或交易绩效结果。

本文在高斯假设下分析趋势跟踪策略如何将股价变化转化为盈亏。研究推导了损益分布，并考察其均值、方差、偏度、峰度和尾部分位数。分析将策略结果的不对称性——频繁的小额亏损和较少发生的大额盈利——归因于趋势跟踪机制，而非仅仅归因于异常价格行为。…

本文构建了一个基于智能体的模型，研究低频和高频交易者之间的互动及其对资产价格的影响。低频智能体按时间顺序交易，并可在基本面分析规则与图表分析规则之间切换。高频智能体会对价格事件作出反应，并使用方向性策略利用较慢交易者产生的信息。研究通过蒙特卡洛模拟评估波动性和闪崩行为，并称该模型能够再现若干重要的市场典型事实。…

这项实证研究评估旨在利用均值回复的在线组合策略，在基准数据集之外是否表现良好。研究考察三种方法：被动积极均值回复、在线移动平均线回复和交易成本优化。研究人员使用2000至2017年的标普500成分股历史价格及已有基准数据集，探究这些策略为何在常用测试中看似特别成功，以及它们在较新的市场数据上是否也有效。…

本文介绍一种用于高频市场价格和交易活动的多元 Hawkes 点过程模型。四个交互核分别表示交易到达的自激效应、价格变化的均值回归、交易到达对价格变动的影响，以及价格变化对交易活动的反馈。这些组成部分旨在共同刻画价格变动时点不规则、价格增量离散、短期均值回归，以及不同时间尺度相关性变化等特征。…

该研究模拟一个完全由自主强化学习交易者构成的限价订单簿。研究使用微观订单撮合引擎，考察智能体之间的互动如何影响总体订单流和市场冲击。模型找出了有序价格发现与高波动级联状态之间的边界，这些状态与智能体数量和可观测市场深度有关。…

本文讨论超高频市场中资产价格定义不明确的问题，此时最新成交价、最优买价和中间价可能各不相同。这在实践中很重要，因为交易策略需要一致的价格参考。 本文提出一个旨在方便市场参与者使用的有效价格概念，并概述一种基于布朗 Cox 过程、从订单流中估计该价格的统计方法。摘录没有说明估计量的方程、假设、数据或验证结果，因此仅凭这段描述无法评估其实际准确性及在不同市场中的适用性。

本文提出一个市场交易和价格形成的量化模型，将订单到达和撤单视为泊松过程。研究借助物理学启发的分析、量纲推理、模拟和平均场理论，将订单流速率与基本市场特征联系起来。 模型推导了价格扩散、买卖价差和价格冲击之间的尺度关系，并将价格风险和交易成本与流动性供给机制联系起来。其核心观点是，即使订单流随机，为匹配买卖双方也必须存储订单，因此仍可能产生异常价格扩散和时间结构。摘录没有提供实证数据、详细方程或具体校准指导，因此这些结果应视为理论预测，其实际适配程度仍需依据市场数据评估。

本文研究交易会影响市场价格时，经纪商应如何执行并购交易中使用的衍生品。研究涵盖现金结算和实物交割协议，包括线性总收益互换、非线性领口期权，以及与一段时期内平均价格挂钩的合约。 作者基于无差异效用推导执行策略和费用，并假设交易具有线性市场冲击。他们报告称，线性现金结算合约成本更高，也给经纪商留下更大的操纵或统计套利空间。非线性合约和均价合约也面临此类风险。摘录未提供定量结果或详细的合约比较，结论仅适用于所述市场冲击模型和合约类型。