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该环境模拟做市商如何根据库存、波动率和离散动作选择调整报价中点与价差。合成价格使用 GARCH 过程生成的条件波动率；订单失衡随时间变化，并影响买价和卖价成交概率的模型估计。报价规则会根据当前库存调整保留价格，然后应用由动作决定的偏斜和价差乘数。…

本笔记本构建一个模拟做市任务，由近端策略优化智能体选择报价偏斜和价差宽度。环境使用根据加密货币永续期货小时收益校准的 GARCH 波动率过程、根据库存调整报价的保留价，以及随报价距离增加而下降的成交概率。奖励结合盯市财富变化、库存惩罚和期末清算成本。学习到的策略与固定宽度规则进行比较；这些规则已采用相同的库存保留价，从而分离出智能体额外调整报价偏斜和可变价差的贡献。…

本章将强化学习定位为一种序列控制工具，并将其与监督式预测区分开来。重点是行动会影响后续结果且奖励相对具体的任务：交易执行、做市和衍生品对冲。内容还讨论如何将这些问题映射为部分可观测决策过程、如何在基于价值的方法和演员评论家方法之间选择，以及如何将学习策略与既有执行计划或对冲基准进行比较。 案例研究包括模拟执行比较、加密货币永续期货重放、考虑库存风险的报价，以及计入交易成本的对冲。研究强调配对路径、行动分布、损益分布和风险指标可作为有用的评估证据；本章概述并未广泛证明 RL…

本笔记构建了一个模拟做市任务，由 PPO 智能体选择报价偏斜和价差宽度。报价越远离中间价，成交概率越低；订单失衡会同时影响成交和后续价格走势。保留价格会随库存变化，使报价向促使库存回归的方向偏移；奖励由按市值计价的财富与库存惩罚组成，回合结束时的剩余持仓会产生清算成本。智能体会与已采用保留价格调整的固定规则进行比较。 评估使用共享模拟路径上的配对回合，并报告相对于参考规则的差异不确定性。该设置使用根据比特币小时永续期货收益拟合的 GARCH…

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。…

本文考察成交可能性和逆向选择如何影响短期做市策略的模拟。研究使用随机最优控制策略，覆盖流动性较高的CME期货，包括股指、原油和美国国债合约。核心结论是，关于限价单是否成交及成交前后价格如何变化的模拟假设，可能显著改变预估表现。 作者报告的实证证据表明，更真实地建模成交并更仔细地跟踪不利成交，可以得到更可信的绩效评估。他们提醒，如果模拟价格变动时不考虑市场订单，可能会高估短周期策略表现。摘要未提供具体成交模型、量化绩效比较或详细实验设置，因此只能支持一般性的模拟结论，无法精确估计偏差。

该研究使用基于智能体的连续双向拍卖模型，考察图表交易者的羊群行为是否会造成流动性压力。研究绘制了羊群交易者占比和影响强度的相图，并检验观察到的行为在模型规则、动量窗口及打乱符号的零假设比较发生变化后是否仍然成立。研究以单边订单簿事件所占比例衡量压力。…

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。…

本文将最优做市扩展至资金费率随机变化的永续合约。由于做市商库存会同时影响价格敞口和资金现金流，作者构建了一个联合控制库存与资金费率的问题。他们使用Hamilton-Jacobi-Bellman方程的单调有限差分方法求解，再根据不同库存水平之间的价值变化推导买卖报价偏移。…

本文为做市商手续费为零的永续期货市场提出理论控制框架。做市商选择买卖价差，并通过在两家交易所之间对冲来管理库存。该框架将盈亏分解为价差收益、逆向选择、库存持有成本、对冲摩擦和资金费敞口。研究在常数绝对风险厌恶效用下采用 Hamilton–Jacobi–Bellman 公式，并报告验证定理。…

本文介绍了Exeum，这是一个拟议中的去中心化平台，用于发行锚定现实世界资产的数字代币。其锚定代币由虚拟资产支持，用户可使用基础代币在系统中建立多头或空头头寸。平台旨在通过控制资产互换汇率维持锚定，并预期套利者会在锚定偏离时进行交易。文中还介绍了分发统计套利软件，以分散这一做市角色。…

本文通过基于智能体的计算市场研究知情交易的普遍程度如何影响做市商利润。模型包含信息程度和库存风险厌恶程度各异的做市商、外生基本价值、内生价格，以及遵循状态依赖自激过程的市场接受者订单流。作者证明了该订单流过程在有限时域内的稳定性，并采用集中训练、分散执行的多智能体强化学习求解做市问题。…

本文将单期 Kyle 模型扩展到连续时间设定，其中，承诺型自动做市商观察到的总订单流受到独立布朗噪声的干扰。在一个线性马尔可夫均衡中，模型推导出恒定的价格冲击系数，以及从流动性池向交易者转移的累计预期金额；两者均表示为基本价值不确定性、普通订单流噪声和隐私噪声强度的函数。…

文档考察做市订单的成交概率与成交后收益之间的权衡。证据来自币安比特币永续合约的实盘交易实验；分析考虑了订单簿机制、队列规模和位置，以及从即时到短期范围内价格变化的持续性。研究报告称，成交概率与成交后收益呈负相关：越容易成交的订单，后续收益往往越不理想。…

文档介绍了一种高频做市框架，将逐笔市场数据与定期预测信号相结合。该框架应用深度强化学习，在制定做市操作时同时利用快速的订单级信息和频率较低的预测。其研究动机是，高容量逐笔数据和复杂的市场状况使得仅凭单一信息来源难以构建有效的流动性供给策略。 报告的评估在模拟情景和使用真实加密货币市场数据的实验中，比较了基于不同深度强化学习算法构建的策略。作者称，与现有方法相比，组合框架提高了盈利能力并改善了风险管理。摘要没有指出具体算法、资产、评估时期、基准或风险指标，因此仅凭这段描述无法评估所报告收益的大小和普遍性。

这项理论研究分析交易商在竞争处理客户订单流时如何报价。客户可能基于私人信息、降低特质风险的需求，或两者兼有而进行交易。交易商无法直接观察客户的动机，只知道其概率分布。因此，交易商需要在与知情客户交易造成的损失和持有库存的成本之间权衡报价。…

本文分析自动做市商如何为策略性流动性提供者设置奖励，以吸引订单流。模型将交易场所设定为选择合约的领导者，将代表性提供者设定为作出响应的跟随者，并将双方互动描述为随机博弈。 作者推导近似闭式均衡解，并考察由此形成的合约如何影响流动性决策。当资金池平均流动性增加与吸引更多噪声交易相关时，提供者会受到激励贡献流动性。奖励安排取决于外部市场价格、资金池参考价格和储备。摘要提出一个理论框架及其对 AMM设计的启示，但没有提供实证验证或详细假设，因此应将结论视为基于模型的推论，而非已由市场结果证实的发现。

本研究考察主动调整资金配置的流动性提供者与保持资金不动者之间的收益差异。研究提出两种估算被动表现的方法：一种识别短暂的流动性头寸，并将其贡献与兑换结果分离；另一种则对始终处于活跃价格区间内的边际提供者建模。研究将这些估算与不同版本 Uniswap 及多个区块链网络上的资金池整体结果进行比较。…

本文研究包含其他流动性需求方订单的线性价格冲击模型下的最优执行。外部订单被建模为泊松到达或霍克斯过程，后者允许订单流具有自激性。作者显式求解执行问题，并推导出闭式策略，描述执行交易者应如何响应其他交易者的订单。 研究还利用该模型考察市场可行性和价格操纵。结果发现，按 Huberman–Stanzl…

本文对用于永续期货交易的去中心化金融借贷池机制进行了形式化建模，并将其称为永续需求借贷池（PDLP）。文章提出一种通用的目标权重方法，扩展了 GMX 和 Jupiter 在实践中使用的机制。该框架阐述了池内套利如何运作，并分析套利者和流动性提供者的预期收益。 作者表明，在一般条件下，PDLP 易于进行 Delta…

本文综述了交易技术和参与者不断演变以来市场设计的变化。从场内交易到电子订单簿和高频交易，再到集合竞价、暗池、基于区块链的自动做市商、区块构建者和AI智能体，本文探讨在各个阶段中，市场如何高效、公平地分配稀缺资源，同时让参与者保有其私人信息。…

本文介绍一个模拟股票市场，其中大型语言模型作为相互竞争的智能体，具有不同的策略、信息和禀赋。市场包含持续运行的订单簿、市价单和限价单、部分成交、股息以及均衡撮合。智能体以结构化形式交流交易决策，同时也生成自然语言推理。在实验中，模型遵循了价值投资者、动量交易者或做市商等指定角色。模拟结果包括价格发现、泡沫、反应不足以及策略性流动性供给。…

本研究考察自动做市商费用如何影响被动流动性提供者的盈利能力，研究中的AMM与中心化交易所竞争。在其简化模型中，交易者将订单导向价格较优的一方，而套利者则针对价格差异进行交易。这些机制会使流动性提供者遭受逆向选择损失，静态费用可能无法弥补这些损失。…

本文研究恒定乘积市场中的执行与统计套利。恒定乘积是去中心化交易所常用的一种自动做市商设计。在这类市场中，交易函数决定汇率。分析将汇率敞口与执行成本视为相互关联的因素，并考察成本与该函数曲率（即凸性）之间的关系。…