Маркетмейкинг и алготрейдинг: подборка работ и кода
С чего начатьРекомендуемые переводы по темамКаталог (235)Полный список позиций по всем темамМаркетмейкинг (31)A–S и расширения, оптимальное котирование, RL, AMMМикроструктура / LOB (75)Модели стакана, fill probability, прогноз mid-priceRL-трейдинг (28)Обучение с подкреплением в торговлеИсполнение, альфы, стат-арб (34)Market impact, генерация альф, парный трейдингБэктест, DeFi, прочее (69)Методология, движки, AMM, инфраструктура
Новые переводы
Attention-Based Reading, Highlighting, and Forecasting of the Limit Order BookДживон Юнг, Кисоп Ли. Управление высокочастотными данными книги лимитных заявок (LOB) сложно и часто выходит за пределы возможностей обычных моделей временных рядов. Точный прогноз многоуровневого стакана — не только mid-цены — важен для понимания рыночной динамики, но труден из-за взаимозависимостей между атрибутами: типом заявки, признаком (цена или объём) и уровнем. В работе вводятся seq2seq-модели с вниманием… · добавлено 14.08.2026 · 26 стр. · arXiv:2409.02277 · PDF
QuantHarness: ценовые мультиагентные LLM для высокочастотной торговлиФэй Сюн. LLM умеют рассуждать о рынках. Мультиагентные каркасы вроде TradingAgent и FINMEM заточены под длинный горизонт: фундаментал и сентимент. Для HFT это плохо: нужны быстрые риск-осознанные решения по структурированным коротким сигналам — индикаторы, паттерны, тренд. QuantHarness — первый мультиагентный LLM-фреймворк явно под высокочастотный алготрейдинг. Четыре агента: Indicator, Pattern, Trend, Risk —… · добавлено 14.08.2026 · 32 стр. · arXiv:2509.09995 · PDF · GitHub
Price-Aware AMM: модели за пределами броуновских цен и статической ликвидностиPhilippe Bergault. В этой работе мы представляем набор моделей для price-aware automated market making — AMM-площадок, стремящихся оптимизировать свои котировки. Модели включают продвинутую динамику цен: стохастическую волатильность, прыжки и микроструктурные модели на базе процессов Хоукса. Дополнительно учитывается изменчивость спроса со стороны liquidity takers через модели на Hawkes-процессах или… · добавлено 14.08.2026 · 21 стр. · arXiv:2405.03496 · PDF
HLOB — устойчивость информации и структура в книгах лимитных заявокАнтонио Бриола, Сильвия Бартолуччи, Томазо Асте. Мы вводим новую крупномасштабную модель глубокого обучения для прогноза изменений mid-цены книги лимитных заявок и называем её HLOB. Архитектура (i) использует информацию, закодированную информационно-фильтрующей сетью — Triangulated Maximally Filtered Graph, — чтобы выявить более глубокие и нетривиальные структуры зависимостей между уровнями объёма; и (ii)… · добавлено 14.08.2026 · 34 стр. · arXiv:2405.18938 · PDF · GitHub
Децентрализованные рынки предсказаний и букмекерские линииHamed Amini. Рынки предсказаний позволяют трейдерам делать ставки на потенциальные исходы будущих событий — погоду, политику, спорт, экономику. В этой работе мы рассматриваем децентрализованный фреймворк рынков предсказаний на базе automated market makers (AMM). Конкретно, мы строим liquidity-based AMM для рынков предсказаний, который при разумных аксиомах на базовой функции полезности обеспечивает содержательные… · добавлено 14.08.2026 · 37 стр. · arXiv:2307.08768 · PDF
Reinforcement Learning for Optimal Execution when Liquidity is Time-VaryingAndrea Macrì. Оптимальное исполнение — важная задача любого трейдера. Большинство решений опираются на допущение постоянного market impact, тогда как ликвидность известна как динамическая величина. Модели с time-varying ликвидностью обычно предполагают, что она наблюдаема, хотя на практике ликвидность латентна и трудно измерима в реальном времени. В работе показано, что Double Deep Q-learning — форма… · добавлено 14.08.2026 · 22 стр. · arXiv:2402.12049 · PDF
Глубокое обучение с подкреплением для оптимального распределения портфеля: сравнительное исследование с mean-variance оптимизациейSrijan Sood. Управление портфелем — процесс надзора за группой инвестиций с целью достижения заранее определённых инвестиционных целей. Оптимизация портфеля — ключевой компонент: распределение активов так, чтобы максимизировать доходность при минимизации принимаемого риска. Обычно этим занимаются финансовые профессионалы, сочетая количественные методы и инвестиционную экспертизу. · добавлено 14.08.2026 · 9 стр. · arXiv:2602.17098 · PDF
Согласованное путешествие во времени для реалистичного взаимодействия с историческими данными: обучение с подкреплением для маркетмейкингаВенсан Рагель, Дамьен Шалле. Обучение с подкреплением работает лучше всего, когда влияние действий агента на его среду можно идеально симулировать или полностью оценить по имеющимся данным. Однако некоторые системы одновременно трудно симулировать и они очень чувствительны к малым возмущениям. Дополнительная трудность возникает, когда RL-агент обучается офлайн для участия в мультиагентной системе только на… · добавлено 14.08.2026 · 11 стр. · arXiv:2408.02322 · PDF
Optimal Design of Automated Market Makers on Decentralized ExchangesСюэ Дун Хэ, Чэнь Ян, Юйтянь Чжоу. Автоматические маркетмейкеры — основной механизм DEX: участники торгуют напрямую через пул ликвидности и фиксированную ценовую функцию. LP кладёт активы в пул и зарабатывает комиссии с инвесторов. Мы строим модель оптимального предоставления ликвидности: риск-аверсный LP решает, какую долю богатства вложить в двух-активный пул на DEX, торговать на CEX и потреблять в нескольких… · добавлено 14.08.2026 · 48 стр. · arXiv:2404.13291 · PDF
Оптимизация оценки эффективности брокеров через внутридневное моделирование стоимости исполненияЗолтан Эйслер, Йоханнес Муле-Карбе. Минимизация издержек исполнения крупных заявок — фундаментальная задача в финансах. Фирмы часто полагаются на брокеров в управлении своими сделками из-за ограниченных внутренних ресурсов для оптимизации торговых стратегий. Эта работа представляет методологию оценки эффективности брокерских алгоритмов исполнения по торговым данным. Мы сосредотачиваемся на двух основных… · добавлено 14.08.2026 · 15 стр. · arXiv:2405.18936 · PDF
Sizing Strategies for Algorithmic Trading in Volatile Markets: A Study of Backtesting and Risk Mitigation AnalysisС. М. Масрур Ахмед. Бэктест — способ оценки финансового риска: как торговый алгоритм вёл бы себя на прошлом рынке. Высокая волатильность всегда ставит алготрейдера в трудное положение. Работа разбирает модели сайзинга и гоняет их через кризисные окна, чтобы понять, снижают ли они VaR. Тезис: кризис с высокой волатильностью можно контролировать соотношением коротких и длинных размеров позиции. Дополнительно автор… · добавлено 14.08.2026 · 56 стр. · arXiv:2309.09094 · PDF
Deep Learning для торговли факторными остаткамиWilliam J. Long. Остатки факторных моделей, широко используемых в asset pricing, открывают возможность эксплуатировать mis-pricing из не объяснённой кросс-секционной вариации для арбитража. Мы провели репликацию методологии Guijarro-Ordonez et al. (2019) (G-P-Z) по Deep Learning Statistical Arbitrage (DLSA), изначально применённой к данным акций США за 1998–2016 годы, на более свежем out-of-sample периоде… · добавлено 14.08.2026 · 8 стр. · arXiv:2412.11432 · PDF
О параметрическом оптимальном исполнении и суррогатах машинного обученияТао Чен, Майк Лудковски, Мориц Фосс. Мы исследуем задачи оптимального исполнения заявок в дискретном времени с мгновенным ценовым воздействием и стохастической устойчивостью (resilience). Во-первых, в постановке линейного транзиентного ценового воздействия мы выводим рекурсию в замкнутой форме для оптимальной стратегии, расширяя детерминированные результаты Обижаевой и Ванга [ 48 ]. Во-вторых, мы разрабатываем… · добавлено 14.08.2026 · 3 стр. · arXiv:2204.08581 · PDF · GitHub
Дисбаланс меток в высокочастотной торговлеZijian Zhao. В финансовой торговле прогноз доходности — один из фундаментов успешной торговой системы. Быстрое развитие глубокого обучения в графике, обработке естественного языка и других областях показало значительное преимущество и при работе с финансовыми данными. Однако успех DL опирается на огромное количество размеченных примеров: присвоение каждому моменту или событию метки «прибыльно» или «неприбыльно» с… · добавлено 14.08.2026 · 10 стр. · arXiv:2503.09988 · PDF · GitHub
Динамика лимитного стакана и моделирование размера заявки с помощью составного процесса ХоуксаОригинал:. Процесс Хоукса применялся для моделирования динамики лимитного стакана (LOB) в литературе несколькими способами, однако внимание ограничивалось воспроизведением межсобытийных интервалов, тогда как размер заявки обычно полагался постоянным. Мы предлагаем новую методологию использования составного процесса Хоукса (Compound Hawkes Process, CHP) для стакана, где каждое событие имеет размер заявки,… · добавлено 14.08.2026 · 15 стр. · arXiv:2312.08927 · PDF
TLOB: трансформер с двойным вниманием для прогноза ценового тренда по данным книги лимитных заявокЛеонардо Берти, Гьерджи Каснеци. Прогноз ценового тренда (Price Trend Prediction, PTP) по данным книги лимитных заявок — фундаментальная задача финансовых рынков. Несмотря на прогресс глубокого обучения, существующие модели плохо обобщаются на разные рыночные условия и активы. Неожиданно: адаптировав простую MLP-архитектуру к LOB, мы превосходим SoTA — что ставит под вопрос необходимость сложных архитектур. В… · добавлено 14.08.2026 · 870 стр. · arXiv:2502.15757 · PDF · GitHub
Предоставление ликвидности типа utility indifference на децентрализованных биржахMasaaki Fukasawa. Мы представляем математическую формулировку предоставления ликвидности на децентрализованных биржах. Фокус — на constant function market makers (CFMM) типа utility indifference, в частный случай которых входят constant product market makers с концентрированной ликвидностью. Во-первых, мы изучаем условия отсутствия арбитража для пула ликвидности и вычисляем оптимальную арбитражную стратегию при… · добавлено 14.08.2026 · 18 стр. · arXiv:2502.01931 · PDF
VolTS: торговая система на основе волатильности для прогноза тренда фондового рынка методами статистики и машинного обученияОригинал:. Торговые стратегии на основе волатильности привлекают большое внимание на финансовых рынках благодаря способности улавливать возможности извлечь прибыль из рыночной динамики. В этой статье мы предлагаем новую стратегию на основе волатильности, сочетающую статистический анализ с методами машинного обучения для прогноза тренда фондового рынка. · добавлено 14.08.2026 · 15 стр. · arXiv:2307.13422 · PDF
Оптимальное исполнение при неполной информацииЭтьен Шевалье. Изучается оптимальная ликвидация одного актива на конечном горизонте при частичной информации. Модель заточена под HFT: ценообразование определяется только потоком заявок через marked-процессы Хоукса. Стакан учитывает и постоянный, и транзиентный импакт. Ликвидность — скрытая марковская цепь, модулирующая интенсивности точечных процессов bid и ask. Задача ликвидации ставится как импульсное… · добавлено 14.08.2026 · 38 стр. · arXiv:2411.04616 · PDF
Ценообразование и хеджирование предоставления ликвидности в constant function market makingДжимми Риск, Шэнь-Нин Тун, Тай-Хо Ван. Статья строит робастный математический каркас для Constant Function Market Makers (CFMM), переходя от анализа резервов токенов к системе координат «цена + внутренняя ликвидность». Установлена каноническая параметризация bonding curve, обеспечивающая размерную согласованность для разных торговых функций (Uniswap, Balancer); резервы активов и функции ценности линейно зависят… · добавлено 14.08.2026 · 36 стр. · arXiv:2603.01344 · PDF
Пулы как портфели: наблюдаемая эффективность арбитража и анализ LVR для AMM с динамическими весамиMatthew Willetts. AMM с динамическими весами (Temporal Function Market Makers, TFMM) реализуют алгоритмическое распределение активов, аналогичное индексным или smart beta фондам, непрерывно обновляя веса пула. Стратегия задаёт целевые веса во времени, а арбитражёры торгуют пул обратно к этим весам. Это создаёт последовательность малых, предсказуемых mispricing, которые растут до момента исполнения — фактически… · добавлено 14.08.2026 · 22 стр. · arXiv:2602.22069 · PDF
FinRL-X: модульная инфраструктура для количественной торговлиОригинал:. Мы представляем FinRL-X — модульную и согласованную с развёртыванием торговую архитектуру, объединяющую обработку данных, построение стратегии, тестирование на истории и исполнение через брокера единым интерфейсом на основе весов . Существующие открытые платформы обычно ориентированы либо на бэктест, либо на модели, и редко обеспечивают системную согласованность между исследовательской оценкой и живым… · добавлено 14.08.2026 · 13 стр. · arXiv:2603.21330 · PDF · GitHub
Оптимальное исполнение и спекуляция с торговыми сигналамиПетер Банк, Альваро Картеа, Лаура Кёрбер. Мы предлагаем модель ценового воздействия, в которой изменения цен порождаются исключительно потоком заявок на рынке. Стохастическое ценовое воздействие рыночных заявок и интенсивности прихода лимитных и рыночных заявок являются функциями процесса рыночной ликвидности, отражающего баланс спроса и предложения ликвидности. Лимитные и рыночные заявки взаимно возбуждают друг… · добавлено 14.08.2026 · 43 стр. · arXiv:2306.00621 · PDF
Выбор опорного плеча в event-time для мультиконтрактного котированияАдитья Ниттур Анантха. При котировании сразу нескольких контрактов последовательность исполнения — один из главных драйверов implementation shortfall относительно целевого спреда. Краткосрочное риск исполнения авторы моделируют как изменение транзакционных цен между стартом первого плеча и закрытием позиции. Политика котирования «якорит» спред, заранее назначая один контракт опорным (reference). Чтобы снизить… · добавлено 14.08.2026 · 29 стр. · arXiv:2507.05749 · PDF
Оптимальные динамические комиссии в автоматизированных маркетмейкерахЛеонардо Баджиани, Мартин Хердеген, Леандро Санчес-Бетанкур. Автоматизированные маркетмейкеры (AMM) становятся популярной децентрализованной торговой площадкой. Ключевое недавнее развитие технологии — динамические комиссии. Мы характеризуем оптимальные динамические комиссии в constant function market maker, находим приближённые решения в замкнутой форме и изучаем оптимальную структуру комиссий. Обнаруживаются два… · добавлено 14.08.2026 · 36 стр. · arXiv:2506.02869 · PDF
Обучение не спуфитьDavid Byrd. По мере распространения интеллектуальных торговых агентов на основе reinforcement learning (RL) всё важнее гарантировать, что RL-агенты соблюдают законы, регуляции и ожидания человеческого поведения. Существует обширная литература об избежании очевидных катастроф вроде крушения вертолёта или банкротства торгового счёта, но мало работ о предотвращении тонкого ненормативного поведения, для которого есть… · добавлено 14.08.2026 · 9 стр. · arXiv:2306.06087 · PDF · GitHub
FlowOE: имитационное обучение с flow matching для оптимального исполнения при стохастической волатильности Хестона и вогнутом market impactYang Li. Оптимальное исполнение (optimal execution, OE) на финансовых рынках — стратегическое проведение крупного объёма сделок за период времени с балансом между издержками market impact и риском тайминга или волатильности. Статические стратегии вроде модели Almgren–Chriss часто оказываются субоптимальными в динамичных рынках. В работе предложен FlowOE — новый каркас имитационного обучения на базе flow matching:… · добавлено 14.08.2026 · 36 стр. · arXiv:2506.05755 · PDF
«Микроструктурные моды»: распутывая совместную динамику цен и потока заявокСальма Эломари-Кессаб, Гийом Метрие, Юлиус Бонарт, Жан-Филипп Бушо. Понимание микродинамики цен активов в современных электронных стаканах заявок критически важно для инвесторов и регуляторов. В этой работе мы используем базу данных Eurostoxx уровня order-by-order, охватывающую более 3 лет, для анализа совместной динамики цен и потока заявок. Чтобы смягчить различные проблемы, вызванные высокочастотным шумом, мы… · добавлено 14.08.2026 · 19 стр. · arXiv:2405.10654 · PDF
К мультиагентному RL-симулятору OTC-рынковNelson Vadori. Мы изучаем игру между агентами-поставщиками ликвидности (LP) и агентами-потребителями ликвидности (LT), взаимодействующими на OTC-рынке; типичный пример — валютный рынок (FX). Показываем, что подходящий дизайн параметризованных семейств функций награды в сочетании с обучением shared policy — эффективное решение. Играя друг против друга, агенты на базе глубокого RL вырабатывают эмерджентное… · добавлено 14.08.2026 · 78 стр. · arXiv:2210.07184 · PDF
Прогноз длительностей в высокочастотных данных: самовозбуждающийся процесс с гибкими остаткамиКёнсоп Ли. Метод прогноза длительностей в лимитном стакане на самовозбуждающемся точечном процессе с гибкими остатками. Межсобытийные времена на современных биржах тяжелохвостые — это ломает простые прогнозы. Модель встраивает эмпирическое распределение интервалов, сохраняя самовозбуждение и затухание. Процесс читается как цепь Маркова на общем пространстве состояний: при подходящих условиях он неприводим,… · добавлено 14.08.2026 · 31 стр. · arXiv:2604.00346 · PDF
Deep RL для диверсифицированного управления портфелем на глобальных рынках акцийKamil Kashif. В работе разрабатывается и оценивается фреймворк deep reinforcement learning для динамического распределения портфеля на глобальных рынках акций. Алгоритм Soft Actor–Critic (SAC) обучает непрерывные веса портфеля в рамках марковского процесса принятия решений (MDP), учитывая транзакционные издержки, штрафы за оборот и ограничения диверсификации непосредственно в функции вознаграждения. · добавлено 14.08.2026 · 67 стр. · arXiv:2605.17307 · PDF
Симуляция и анализ разреженного стакана: приложение к внутридневному рынку электроэнергииФилипп Берго. Статья предлагает модель симуляции и анализа разреженных лимитных стаканов (LOB) и применяет её к европейскому внутридневному рынку электроэнергии. На неликвидных рынках между ценовыми уровнями большие разрывы: торговые объёмы редки, классические модели плотной книги работают плохо. Авторы описывают приход рыночных и лимитных заявок и отмены на обеих сторонах неоднородным пуассоновским процессом.… · добавлено 14.08.2026 · 14 стр. · arXiv:2410.06839 · PDF
Mean-field теория модели Санта-Фе пересмотрена: системный вывод из точной BBGKY-иерархии для zero-intelligence LOBТайки Вакатсуки, Киёси Каназава. Модель Санта-Фе — устоявшаяся econophysics-модель стохастической динамики стакана в духе zero-intelligence. Её основание изучали Smith и соавторы ( Quantitative Finance , 2003) через размерный анализ и mean-field теорию, но аргументы эвристические, уравнения mean-field выведены без строгой математики, явные решения не получены. · добавлено 14.08.2026 · 40 стр. · arXiv:2510.01814 · PDF
Многошаговый подход к минимизации риска на децентрализованных биржахDaniele Maria Di Nosse. Децентрализованные биржи (DEX) всё более доминируют в современных финансах. Чтобы изучить это явление с академической точки зрения, был объявлен SIAG/FME Code Quest 2023. Участникам предлагалось реализовать на Python базовые функции Automated Market Maker и стратегию предоставления ликвидности в AMM для минимизации Conditional Value at Risk — ключевой меры инвестиционного риска. Как… · добавлено 14.08.2026 · 14 стр. · arXiv:2406.07200 · PDF
Возникновение корреляции и эффект Эппса в двух связанных лимитных стаканахКрис Ангстманн. Единый аналитический счёт возникновения корреляции и эффекта Эппса в двух связанных лимитных стаканах. Эффект Эппса — эмпирическое снижение измеренной кросс-корреляции лог-доходностей на коротких окнах агрегации (или, наоборот, набор корреляции при удлинении окна). Модель: дискретное случайное блуждание потока заявок на фиксированной сетке в операционном времени — создание, отмена, диффузия.… · добавлено 14.08.2026 · 16 стр. · arXiv:2606.14182 · PDF
Автоматический маркетмейкинг и loss-versus-rebalancingДжейсон Милионис, Сиамак Моаллеми, Тим Рафгарден, Энтони Ли Чжан. Микроструктура AMM глазами LP. Центральный вклад — «формула Блэка–Шоулза для AMM». Главная издержка adverse selection — loss-versus-rebalancing (LVR, «левер»): stale-цены пула снимают информированные арбитражёры. Замкнутые выражения для любого AMM (не только CFMM). Модель количественно реалистична на Uniswap v2 WETH-USDC и показывает, как… · добавлено 14.08.2026 · 1000 стр. · arXiv:2208.06046 · PDF
Аксиомы для автоматических маркетмейкеров: математический фреймворк в FinTech и децентрализованных финансахMaxim Bichuch. В этой работе мы рассматриваем аксиоматический фреймворк для автоматических маркетмейкеров (AMM). AMM — смарт-контракты, задающие цены свопов на пуле активов. Накладывая разумные аксиомы на базовую функцию полезности, мы характеризуем свойства размера свопа активов и получающегося ценового оракула. Вводя эти общие аксиомы, мы определяем новую меру ценового воздействия (price impact), позволяющую… · добавлено 14.08.2026 · 63 стр. · arXiv:2210.01227 · PDF
UAMM: автоматический маркетмейкер на основе ценового оракулаОригинал:. Автоматические маркетмейкеры (AMM) — механизмы ценообразования, используемые децентрализованными биржами (DEX). Традиционные подходы к AMM ограничены тем, что определяют цену исключительно по собственному пулу ликвидности, без учёта внешних рынков и без управления риском поставщиков ликвидности. В этой работе мы предлагаем новый подход, названный UBET AMM (UAMM) , который рассчитывает цены с учётом цен… · добавлено 14.08.2026 · 21 стр. · arXiv:2308.06375 · PDF
Проектирование ставок финансирования для бессрочных фьючерсов на криптовалютных рынкахJaehyun Kim. На криптовалютных рынках ключевая задача эмитентов perpetual futures — поддерживать согласованность цены контракта с целевым значением (target value). В этой работе исследуется связь между funding rates и ценами perpetual futures. Показано, что при надлежащем проектировании funding rates цена perpetual future может оставаться привязанной к целевому значению. Построены реплицирующие портфели для… · добавлено 14.08.2026 · 43 стр. · arXiv:2506.08573 · PDF
Dynamic Function Market Maker (DFMM)Arman Abgaryan. Децентрализованные automated market makers (AMM) привлекли значительное внимание в последние годы. В этой работе мы предлагаем адаптивный и полностью автоматизированный Dynamic Function Market Maker (DFMM), устраняющий существующие проблемы в этой области. Новый протокол DFMM включает убедительный механизм управления инвентарным риском, состоящий из агрегатора данных и протокола маршрутизации… · добавлено 14.08.2026 · 41 стр. · arXiv:2307.13624 · PDF
Алгоритмы глубокого обучения с подкреплением для хеджирования опционовОригинал:. Динамическое хеджирование — финансовая стратегия, состоящая в периодических сделках с одним или несколькими активами ради компенсации риска, связанного с коррелированным обязательством. Алгоритмы глубокого обучения с подкреплением (DRL) применялись для поиска оптимальных решений задач динамического хеджирования, поставленных как задачи последовательного принятия решений. Однако большинство… · добавлено 14.08.2026 · 3 стр. · arXiv:2504.05521 · PDF
Deep Limit Order Book Forecasting: A microstructural guideАнтонио Бриола, Сильвия Бартолуччи, Томазо Асте. Современный DL применяется к прогнозу высокочастотных изменений mid-цены на гетерогенном наборе акций NASDAQ. Вместе с работой выпускается LOBFrame — открытая кодовая база для обработки крупномасштабного LOB и количественной оценки SoTA-моделей. Два результата: микроструктурные свойства бумаги влияют на эффективность DL; высокая прогнозируемость не обязана давать… · добавлено 14.08.2026 · 43 стр. · arXiv:2403.09267 · PDF · GitHub
C++-паттерны для низколатентных приложений, включая высокочастотную торговлюПол Билокон, Бурак Гюндюз. Работа закрывает пробел в оптимизации latency-critical кода, в первую очередь HFT. Три результата: репозиторий Low-Latency Programming со статистическими бенчмарками; оптимизация market-neutral парного статарбитража; реализация паттерна Disruptor на C++. Метрики — скорость, использование кэша, статистическая значимость. Сильнее всего латентность режут Cache Warming и constexpr . Дальше:… · добавлено 14.08.2026 · 50 стр. · arXiv:2309.04259 · PDF · GitHub
Робастная оценка реализованной корреляции: откуда внутридневные колебания рыночных бетПетер Рейнхард Хансен, Ияо Ло. Меняющаяся волатильность делает стандартные оценки корреляции несостоятельными. Квадрантная оценка состоятельна, но очень неэффективна. Авторы предлагают субсэмплированную квадрантную оценку : эффективность выше, состоятельность и робастность на месте. На большой панели акций США внутридневные рыночные беты раскладывают на корреляцию и относительную волу. Вывод: внутридневная… · добавлено 14.08.2026 · 59 стр. · arXiv:2310.19992 · PDF
Исследование конкурентного и сговорного поведения в алгоритмическом ценообразовании с глубоким обучением с подкреплениемShidi Deng. Значительная доля сектора business-to-consumer сегодня опирается на онлайн-платформы вроде Amazon и Alibaba и использует искусственный интеллект (ИИ) для ценовых стратегий. Это вызвало дискуссию о том, могут ли алгоритмы ценообразования молчаливо сговариваться и устанавливать сверхконкурентные цены, хотя явно для этого не проектировались. Наше исследование адресует эти опасения, изучая риск сговора,… · добавлено 14.08.2026 · 38 стр. · arXiv:2503.11270 · PDF
Глубокое обучение встречает Queue-Reactive: фреймворк реалистичной симуляции лимитного стаканаОригинал:. Модель Queue-Reactive, введённая Хуаном и соавторами (2015), стала стандартным инструментом моделирования лимитного стакана и широко принята как исследователями, так и практиками за свою простоту и эффективность. Мы представляем модель Multidimensional Deep Queue-Reactive (MDQR), которая расширяет этот фреймворк тремя способами: ослабляет предположение о независимости очередей, обогащает пространство… · добавлено 14.08.2026 · 34 стр. · arXiv:2501.08822 · PDF
ARL-маркетмейкинг с расширенным пространством действий, процессами Хоукса и переменной волатильностьюЦзыи Ван, Кармине Вентре, Мария Полукарова. Авторы совмещают состязательное обучение с подкреплением (ARL), процессы Хоукса и два уровня волатильности, одновременно расширяя пространство действий маркетмейкера: котировать всегда, только с одной стороны или не котировать вовсе. Вместо привычного пуассоновского потока — Хоукс, который лучше ловит самовозбуждение реального рынка. Стратегии учат и проверяют при и .… · добавлено 14.08.2026 · 8 стр. · arXiv:2508.16589 · PDF
A novel approach to trading strategy parameter optimization using double out-of-sample data and walk-forward techniquesТомаш Мрозевич, Роберт Слепачук. Предложен подход к walk-forward оптимизации, в котором длины окон обучения и теста сами являются параметрами . Показано, что результативность EMA-стратегии, оцениваемой walk-forward по Robust Sharpe Ratio, сильно зависит от размера окна. Исследование: внутридневной Bitcoin на шести частотах (1–60 мин), 81 комбинация окон (1–28 дней) на 19-месячном глобальном обучении. Два лучших… · добавлено 14.08.2026 · 40 стр. · arXiv:2602.10785 · PDF · GitHub
Адаптивный двухуровневый подход обучения с подкреплением к оптимальному исполнению сделокСухан Ким, Чимён Ким, Хон Ки Соль, Ёнджун Хон. Цель этого исследования — разработать тактику, способную точно отслеживать дневную кумулятивную средневзвешенную по объёму цену (VWAP) с помощью обучения с подкреплением. Предыдущие работы часто выбирают относительно короткий торговый горизонт для реализации своих моделей, из-за чего точно отслеживать дневной кумулятивный VWAP затруднительно: вариации финансовых… · добавлено 14.08.2026 · 15 стр. · arXiv:2307.10649 · PDF
Алгебраический каркас моделирования книг лимитных заявокЙоханнес Блер, Михаэль Блер. Вводится алгебраический каркас моделирования книг лимитных заявок (LOB) инструментами физики и теории стохастических процессов. Каркас описывает рождение и уничтожение заявок, матчинг и временну́ю эволюцию состояния книги, а также допускает композиционные постановки: взаимодействие разнородных трейдеров и разные структуры рынка. Состояние и динамика записываются в нотации Дирака и… · добавлено 14.08.2026 · 32 стр. · arXiv:2406.04969 · PDF
Метод декомпозиции сигнатуры, применяемый к парному трейдингуZihao Guo. Высокочастотные количественные торговые стратегии давно привлекают значительный интерес на рынке фьючерсов. Продвинутый статистический арбитраж и глубокое обучение улучшают обработку высокочастотных данных, но сужают возможности для традиционных методов и дают менее интерпретируемые, нестабильные стратегии. Поэтому разработка устойчивых и интерпретируемых количественных стратегий остаётся приоритетом… · добавлено 14.08.2026 · 27 стр. · arXiv:2505.05332 · PDF
Gray-box adversarial attack на торговых агентов на глубоком обучении с подкреплениемFoozhan Ataiefard. В последние годы глубокое обучение с подкреплением (Deep RL) успешно применяется как «умный» агент во многих системах — сложных играх, беспилотных автомобилях, чат-ботах. Одно из интересных применений Deep RL — автоматизированный торговый агент на акциях. Любой такой агент уязвим к манипуляциям со стороны противников в торговой среде, поэтому изучение их устойчивости критично для практического… · добавлено 14.08.2026 · 8 стр. · arXiv:2309.14615 · PDF · код
Informer в алгоритмических инвестиционных стратегиях на высокочастотных данных биткоинаФилип Стефанюк, Роберт Слепачук. Статья проверяет архитектуру Informer на автоматических стратегиях по высокочастотному биткоину. Три стратегии с разными лоссами — RMSE, Generalized Mean Absolute Directional Loss (GMADL) и Quantile — сравниваются с buy-and-hold и двумя бенчмарками на технических индикаторах. Данные: интервалы 5, 15 и 30 минут, шесть периодов. Quantile-Informer бенчмарк не обошёл; две другие… · добавлено 14.08.2026 · 41 стр. · arXiv:2503.18096 · PDF · GitLab
Loss-versus-rebalancing при детерминированном и обобщённом времени блоковAlex Nezlobin. Хотя современные блокчейны почти повсеместно производят блоки с фиксированным интервалом, в существующих моделях по-прежнему нет аналитической формулы для loss-versus-rebalancing (LVR), который несут поставщики ликвидности (LP) AMM в этой постановке. Опираясь на аппарат теории случайных блужданий, мы выводим следующее замкнутое приближение для ожидаемого LVR на блок на единицу ликвидности при… · добавлено 14.08.2026 · 16 стр. · arXiv:2505.05113 · PDF
Возникновение корреляции в двух связанных симулированных лимитных стаканахДоминик Бауэр, Дерик Диана, Тим Гебби. Случайные блуждания симулируют флюидный предел двух связанных диффузионных лимитных стаканов, чтобы смоделировать возникновение корреляции. Приход, отмена и диффузия заявок связаны парным трейдером, который зарабатывает на mean-reversion между книгами. Lit-стакан, исчезающие граничные условия, сохранение объёма. Из этого восстанавливается эффект Эппса. Обсуждаются… · добавлено 14.08.2026 · 11 стр. · arXiv:2408.03181 · PDF · GitHub
Маркетмейкинг на споте драгоценных металловАлександр Барзыкин. Главная трудность маркетмейкинга на споте драгоценных металлов — работа с ликвидностью, которая сосредоточена преимущественно во фьючерсах. Спред Exchange for Physical (EFP), то есть разница цен фьючерса и спота, играет центральную роль и демонстрирует несколько мод релаксации, соответствующих разным торговым горизонтам участников рынка. В этой статье мы моделируем EFP-спред вложенным… · добавлено 14.08.2026 · 14 стр. · arXiv:2404.15478 · PDF
Вероятности исполнения в книге лимитных заявок с зависящими от состояния стохастическими потокамиФеликс Локин, Фэнхуэй Юй. Статья изучает вероятности исполнения (fill probabilities) лимитных заявок, выставленных на разных ценовых уровнях книги. Эти вероятности играют центральную роль в оптимизации исполнения: лимитка не гарантирует исполнения и по сути несёт компромисс между издержками и риском исполнения. Мы моделируем книгу в общем зависящем от состояния стохастическом каркасе, представляя её динамику как… · добавлено 14.08.2026 · 40 стр. · arXiv:2403.02572 · PDF
Парный алгоритм на основе ESG для устойчивой торговли: анализ индийского рынкаОригинал:. В работе предлагается фреймворк алгоритмической торговли, объединяющий рейтинги ESG (экологические, социальные и управленческие факторы) со стратегией парного трейдинга. Он отвечает на запрос о социально ответственных инвестиционных решениях, предлагая оригинальный алгоритм, который совмещает данные ESG с методами выявления коинтегрированных акций. Это позволяет отбирать прибыльные пары,… · добавлено 14.08.2026 · 14 стр. · arXiv:2401.14761 · PDF
Offline-подход к обучению моделей пропагатораEyal Neuman, Wolfgang Stockinger, Yufei Zhang. Рассматривается offline-задача обучения: агент сначала оценивает неизвестное ядро ценового воздействия (price impact kernel) по статическому датасету, а затем проектирует стратегии ликвидации рискованного актива с транзиентным price impact. Предложен новый подход к непараметрической оценке пропагатора по данным, содержащим коррелированные ценовые траектории, торговые… · добавлено 14.08.2026 · 43 стр. · arXiv:2309.02994 · PDF
Глубокое обучение с подкреплением для количественной торговлиОригинал:. Искусственный интеллект и машинное обучение преобразуют область количественной торговли (QT) за счёт развёртывания продвинутых алгоритмов, способных просеивать обширные финансовые наборы данных в поисках выгодных инвестиционных возможностей. Модели на основе ИИ, особенно использующие глубокое обучение и обучение с подкреплением, показали большую силу в прогнозе рыночных трендов и исполнении сделок со… · добавлено 14.08.2026 · 7 стр. · arXiv:2312.15730 · PDF
Глубокое обучение с подкреплением для активной высокочастотной торговлиОригинал:. Мы представляем первый сквозной фреймворк на основе глубокого обучения с подкреплением (DRL) для активной высокочастотной торговли на фондовом рынке. Мы обучаем DRL-агентов торговать одной единицей акции Intel Corporation, применяя алгоритм проксимальной оптимизации политики. Обучение проводится на трёх смежных месяцах высокочастотных данных лимитного стакана, из которых последний месяц служит… · добавлено 14.08.2026 · 9 стр. · arXiv:2101.07107 · PDF · GitHub
Сравнительный анализ статистических и машинно-обучаемых моделей для поиска выбросов в лимитных стаканах биткоинаИван Леттери. Поиск выбросов в криптовалютных лимитных стаканах важен для понимания динамики рынка — особенно при высокой волатильности и ещё не устоявшемся регулировании. Работа сравнивает робастные статистические методы и машинное обучение для «реального времени» идентификации аномалий в крипто-стаканах. В единой тестовой среде AITA Order Book Signal (AITA-OBS) оцениваются тринадцать моделей: какие из них лучше… · добавлено 14.08.2026 · 11 стр. · arXiv:2507.14960 · PDF
Задачи алгоритмической и высокочастотной торговли для скачко-диффузионных моделей на Semi-Markov и Хоукс процессахЛука Лалор, Анатолий Свищук. В этой статье представлена скачко-диффузионная модель цены, специально разработанная для алгоритмической торговли и высокочастотной торговли (HFT). Модель включает независимые скачковый и диффузионный процессы, обеспечивая более точное представление динамики книги лимитных заявок (LOB) в каркасе скейлингового предела. Учитывая, что алгоритмические и HFT-стратегии сегодня доминируют на… · добавлено 14.08.2026 · 31 стр. · arXiv:2409.12776 · PDF
Статистический арбитраж в мультипарной торговой стратегии на основе алгоритмов кластеризации графов на рынке акций СШАAdam Korniejczuk. Исследование направлено на разработку эффективной стратегии в рамках нового подхода к статистическому арбитражу на основе алгоритмов кластеризации графов. Для улучшения доходности с поправкой на риск и повышения устойчивости к транзакционным издержкам по сравнению с существующими методами использованы количественные и машинно-обучающие техники, включая критерий Кelly и ансамбль классификаторов.… · добавлено 14.08.2026 · 33 стр. · arXiv:2406.10695 · PDF
Проблема запоминания: можно ли доверять экономическим прогнозам LLM?Алехандро Лопес-Лира, Юэхуа Тан, Минъинь Чжу. Большим языковым моделям (LLM) нельзя доверять в экономических прогнозах на периодах, покрытых их обучающими данными. Контрфактическая прогнозная способность неидентифицируема, когда модель видела реализованные значения: любой наблюдаемый выход согласуется и с подлинным навыком, и с запоминанием. Любое свидетельство запоминания — лишь нижняя граница закодированного… · добавлено 14.08.2026 · 3 стр. · arXiv:2504.14765 · PDF
Large Language Model Agent in Financial Trading: A SurveyХань Дин, Иньхэн Ли, Цзюньхао Ван, Хан Чэнь, Доудоу Го, Юньбай Чжан. Торговля — высококонкурентная задача: нужна смесь стратегии, знаний и психологической устойчивости. После успеха больших языковых моделей (LLM) естественно спросить, можно ли перенести возникающий интеллект LLM-агентов на этот рынок и способны ли они обойти профессиональных трейдеров. Обзор систематизирует текущие работы по LLM как агентам… · добавлено 14.08.2026 · 8 стр. · arXiv:2408.06361 · PDF
Подход стохастической термодинамики к ценовому воздействию и round-trip арбитражу: теория и эмпирические следствияАмит Кумар Джха. В этой работе развивается всеобъемлющий теоретический каркас, импортирующий понятия стохастической термодинамики для моделирования ценового воздействия и характеризации осуществимости round-trip арбитража на финансовых рынках. Торговый цикл трактуется как неравновесный термодинамический процесс, где ценовое воздействие представляет диссипативную работу, а рыночный шум играет роль тепловых… · добавлено 14.08.2026 · 17 стр. · arXiv:2512.03123 · PDF
DeFi и автоматический маркетмейкинг: предсказуемые потери и оптимальная ликвидностьÁlvaro Cartea, Fayçal Drissi, Marcello Monga. Рынки constant product с концентрированной ликвидностью (CL) — самый популярный тип автоматических маркетмейкеров. В этой работе мы характеризуем непрерывную динамику богатства стратегических LP, которые динамически меняют диапазон предоставления ликвидности в CL-пулах. Богатство складывается из комиссионного дохода, стоимости активов в пуле и издержек ребалансировки.… · добавлено 14.08.2026 · 36 стр. · arXiv:2309.08431 · PDF
Обязательное раскрытие при олигополистическом маркетмейкингеСонджин Ким, Джин Хёк Чой. Многопериодная модель типа Кайла с обязательным раскрытием информированных сделок и несовершенной конкуренцией маркетмейкеров. Существует единственное линейное равновесие. Ликвидный эффект раскрытия связан со степенью конкуренции: раскрытие снижает издержки через меньший price impact, и предельная выгода строго больше при слабой конкуренции . Проверка: реформа SOX 2002 как естественный… · добавлено 14.08.2026 · 17 стр. · arXiv:2604.10194 · PDF
JAX-LOB: симулятор лимитного стакана с ускорением на GPU, открывающий путь к крупномасштабному обучению с подкреплением для торговлиОригинал:. Финансовые биржи по всему миру используют лимитные стаканы (limit order books, LOB) для обработки заявок и сведения сделок. Для исследовательских целей важно иметь крупномасштабные эффективные симуляторы динамики стакана. Симуляторы стакана ранее реализовывались в контексте агентных моделей (ABM), сред обучения с подкреплением (RL) и генеративных моделей, обрабатывая потоки заявок как из исторических… · добавлено 14.08.2026 · 9 стр. · arXiv:2308.13289 · PDF
Байесовская теория рыночного импактаЛуи Саддье. Доступная в каждый момент времени ликвидность на финансовых рынках существенно меньше типичного размера заявок, которые хотят исполнить институциональные инвесторы. Чтобы уменьшить влияние исполнения крупных заявок на цены, трейдеры разбивают крупные заявки на последовательности более мелких, исполняемых одна за другой. Получающаяся последовательность сделок называется мета-ордером. Эмпирические… · добавлено 14.08.2026 · 30 стр. · arXiv:2303.08867 · PDF
Монте-Карло для торговли в рамках возврата к среднему с драйвером-процессом ЛевиОригинал:. Мы представляем подход Монте-Карло к парному трейдингу на спредах с возвратом к среднему, моделируемых процессами Орнштейна — Уленбека с драйвером-процессом Леви. В частности, мы сосредоточены на использовании гамма-дисперсионного (variance gamma) драйвера — чисто скачкообразного процесса бесконечной активности, — что допускает более гибкие модели ценового спреда, чем доступны в классической модели.… · добавлено 14.08.2026 · 28 стр. · arXiv:2309.05512 · PDF
FinRL-DeepSeek: обучение с подкреплением с учётом риска и подмешиванием LLM для торговых агентовОригинал:. В работе представлен новый торговый агент, чувствительный к риску, сочетающий обучение с подкреплением и большие языковые модели. Мы расширяем алгоритм оптимизации политики с ограничением по условной стоимости под риском (CVaR-PPO, он же CPPO), добавляя сигналы оценки риска и торговых рекомендаций, порождаемые языковой моделью из финансовых новостей. Подход протестирован на исторических данных по… · добавлено 14.08.2026 · 5 стр. · arXiv:2502.07393 · PDF · GitHub
Equilibrium Reward for Liquidity Providers in Automated Market MakersАлиф Акша, Филипп Берго, Леандро Санчес-Бетанкур. Мы находим равновесный контракт, который автоматический маркетмейкер (AMM) предлагает стратегическим поставщикам ликвидности (LP), чтобы максимизировать поток заявок, обрабатываемый площадкой. Модель — стохастическая игра лидер–последователь: площадка — лидер, репрезентативный LP — последователь. Получены приближённые замкнутые равновесные решения и разобрана… · добавлено 14.08.2026 · 31 стр. · arXiv:2503.22502 · PDF
Оптимальные решения для liquid staking: аллокация и момент выходаРуофэй Ма, Чжэбиао Цай, Вэньпин Тан, Дэвид Яо. В этой работе мы изучаем оптимальные решения инвестора о входе и выходе в протоколе liquid staking (LSP) и автоматизированном маркетмейкере (AMM) — прежде всего с точки зрения инвестора. Анализ сосредоточен на двух ключевых действиях: начальной аллокации в момент и оптимальном моменте выхода. Во-первых, мы выводим оптимальную стратегию аллокации, позволяющую… · добавлено 14.08.2026 · 41 стр. · arXiv:2507.14810 · PDF
Маркетмейкинг и транзиентный импакт на спот-рынке FXАлександр Барзыкин. Дилеры на валютных рынках предоставляют клиентам цены bid и ask, по которым они готовы соответственно покупать и продавать. Чтобы управлять риском, дилеры могут скьюить свои котировки, а также хеджироваться на межбанковском рынке. Хеджирование даёт определённость, но сопряжено с транзакционными издержками и рыночным воздействием. Оптимальный маркетмейкинг с исполнением ранее рассматривался в… · добавлено 14.08.2026 · 9 стр. · arXiv:2601.13421 · PDF
Динамическая мультипарная стратегия на крипторынках с глубоким обучением с подкреплениемДамиан Лебедь. Можно ли улучшить парный трейдинг на высоковолатильной крипте, если DRL поставить не вместо стратегии, а как слой исполнения? Классика работает на акциях, на крипте становится жёсткой и ломается на расхождении пары. Авторы предлагают иерархический отбор «Filter-then-Rank» и модель исполнения «Fixed Risk, Adaptive Mean». Агент — PPO с LSTM, решения об исполнении внутри жёстких детерминированных… · добавлено 14.08.2026 · 61 стр. · arXiv:2606.04574 · PDF · GitHub
Глубокая детерминированная оптимизация портфеляОригинал:. Можно ли использовать алгоритмы глубокого обучения с подкреплением как решатели для оптимальных торговых стратегий? Цель этой работы — протестировать алгоритмы обучения с подкреплением на концептуально простых, но математически нетривиальных торговых средах. Среды выбраны так, что оптимальная или близкая к оптимальной торговая стратегия известна. Мы изучаем алгоритм глубокого детерминированного… · добавлено 14.08.2026 · 25 стр. · arXiv:2003.06497 · PDF · GitHub
TradeFM: генеративная foundation-модель для потока сделок и микроструктуры рынкаМаксим Кавава-Бодан*, Сриджан Суд*, Кассиани Папасотириу, Даниэль Боррахо, Мануэла Велозо. Foundation-модели преобразили области от языка до геномики, выучивая универсальные представления из крупномасштабных разнородных данных. Мы представляем TradeFM — генеративный трансформер на 524 млн параметров, переносящий эту парадигму на микроструктуру рынка: он учится напрямую на миллиардах торговых событий по более чем… · добавлено 14.08.2026 · 29 стр. · arXiv:2602.23784 · PDF
Стилизованные факты и микроструктура: фьючерсы на немецкие облигацииХамза Бодор. Глубокий разбор стилизованных фактов фьючерсов на немецкие облигации: Schatz, Bobl, Bund и Buxl, tick-by-tick стаканы. Распределения размеров заявок, паттерны потока, межсобытийные времена. Общее и своё у каждого контракта. Авторы предлагают метрики реализма для бенчмарка рыночных симуляторов. Класс активов в литературе по стилизованным фактам был относительно беден; работа даёт ориентиры для более… · добавлено 14.08.2026 · 40 стр. · arXiv:2401.10722 · PDF
Применение процесса Орнштейна — Уленбека к парному трейдингуОригинал:. В работе проводится предварительный анализ стратегии парного трейдинга, использующей процесс Орнштейна — Уленбека для моделирования разностей цен акций, и её сравнение с наивной стратегией парного трейдинга, где среднее и стандартное отклонение вычисляются по скользящему окну. Наши предварительные результаты позволяют предположить, что стратегия с процессом Орнштейна — Уленбека превосходит наивную по… · добавлено 14.08.2026 · 371 стр. · arXiv:2412.12458 · PDF
Рисуя рынок: генеративные диффузионные модели для симуляции и прогноза лимитного стаканаОригинал:. Симуляция лимитных стаканов (LOB) имеет важные применения в прогнозировании и тестировании на исторических данных финансовых рынков. Однако глубокие генеративные модели испытывают здесь трудности из-за высокого уровня шума и сложности данных. Предшествующие работы используют авторегрессионные модели, но те страдают от накопления ошибки на длинных последовательностях. Мы предлагаем новый подход:… · добавлено 14.08.2026 · 9 стр. · arXiv:2509.05107 · PDF
Конкуренция за ликвидность между брокерами и информированным трейдеромРайан Доннелли. Изучается мультиагентная постановка, в которой брокеры торгуют с информированным трейдером. Через последовательную игру типа Штакельберга брокеры управляют издержками торговли и adverse selection. Предоставляя ликвидность информированным, брокеры могут спекулировать на информации о потоке. Одновременно они минимизируют инвентарный риск и издержки торговли на лит-рынке исходя из информированного… · добавлено 14.08.2026 · 29 стр. · arXiv:2503.08287 · PDF
Оптимальная ребалансировка в динамических AMMОригинал:. Динамические пулы AMM, встречающиеся во «временно́м функциональном маркетмейкинге» (TFMM), перебалансируют свои активы к новому желаемому соотношению (например, переходя от паритета 50 на 50 между двумя активами к 90 на 10 в пользу одного из них), создавая арбитражную возможность, которая исчезает, когда состав активов приходит в соответствие с целевым. Конструирование этой арбитражной возможности… · добавлено 14.08.2026 · 16 стр. · arXiv:2403.18737 · PDF
Временны́е сети Колмогорова — Арнольда (T-KAN) для высокочастотного прогноза лимитного стакана: эффективность, интерпретируемость и затухание альфыОригинал:. Среды высокочастотной торговли характеризуются большими объёмами данных лимитного стакана, которые печально известны своей зашумлённостью и нелинейностью. Затухание альфы представляет существенную трудность: традиционные модели вроде DeepLOB теряют предсказательную силу по мере роста горизонта . В этой работе на данных набора FI-2010 мы вводим временны́е сети Колмогорова — Арнольда (T-KAN), заменяющие… · добавлено 14.08.2026 · 8 стр. · arXiv:2601.02310 · PDF · GitHub
Отрицательный дрейф при исполнении лимитной заявкиТимоти Делиз. Маркетмейкингом называется форма торговли на финансовых рынках, характеризующаяся пассивными заявками, добавляющими ликвидность в лимитные стаканы. Маркетмейкеры важны для нормального функционирования финансовых рынков по всему миру. Ввиду этой важности финансовая математика стремилась вывести оптимальные стратегии размещения лимитных заявок в этом контексте. Настоящая статья выявляет ключевое… · добавлено 14.08.2026 · 28 стр. · arXiv:2407.16527 · PDF
Estimation of an Order Book Dependent Hawkes Process for Large DatasetsЛука Муччианте, Алессио Санчетта. Представлен точечный процесс приходов событий в высокочастотной торговле. Интенсивность — произведение процесса Хоукса и высокоразмерных функций ковариат, извлечённых из стакана. Сформулированы условия стационарности. Дан алгоритм оценки даже при миллиардах точек, с возможным отображением ковариат в высокоразмерное пространство. Такие объёмы типичны для HFT при нескольких… · добавлено 14.08.2026 · 42 стр. · arXiv:2307.09077 · PDF
Управление с прогнозирующими моделями для исполнения сделокТомас П. Маколифф, Сэмюэл Лью, Ючао Ли, Андрей Ушенин, Чиханг Ван, Александрос Тасос, Джек Пирс, Димитрис Тасулис, Димитри П. Берцекас, Теодорос Цагарис. Мы рассматриваем задачу исполнения крупных клиентских заявок на рынках непрерывного двойного аукциона при ограничениях по времени и ликвидности. Мы предлагаем каркас управления с прогнозирующими моделями (model predictive control, MPC), балансирующий три… · добавлено 14.08.2026 · 17 стр. · arXiv:2603.28898 · PDF
Объяснимая post hoc политика управления портфелем на основе глубокого обучения с подкреплениемAlejandra de la Rica Escudero. Инвестиционные политики управления финансовым портфелем, вычисляемые количественными методами современной портфельной теории вроде модели Markowitz, опираются на набор допущений, которые не подтверждаются данными на высоковолатильных рынках — например, в технологическом секторе или на криптовалютных рынках. Поэтому количественные исследователи ищут альтернативные модели. Управление… · добавлено 14.08.2026 · 20 стр. · arXiv:2407.14486 · PDF · GitHub
Оптимальная торговля при мгновенном и персистентном price impact, предсказуемых доходностях и многомасштабной стохастической волатильностиPatrick Chan. Мы рассматриваем задачу динамической оптимизации портфеля, включающую предсказуемые доходности, мгновенные транзакционные издержки, price impact и стохастическую волатильность, — расширяя классические результаты Gârleanu and Pedersen (2013), где волатильность постоянна. Построение оптимальной портфельной стратегии в этой общей постановке затруднено нелинейностью возникающих уравнений… · добавлено 14.08.2026 · 31 стр. · arXiv:2507.17162 · PDF
Ценообразование опционов на токенах automated market makerPhilip Z. Maymin. Мы выводим стохастический процесс цены токенов, для которых единственным механизмом price discovery служит constant-product automated market maker (AMM). Когда чистый поток в пул следует диффузии, цена токена подчиняется процессу constant elasticity of variance (CEV), в пределе бесконечной ликвидности переходящему в Black–Scholes. Получены замкнутые цены европейских опционов и введены… · добавлено 14.08.2026 · 33 стр. · arXiv:2603.29763 · PDF
CAD: многопериодная стратегия управления портфелем на основе кластеризации и глубокого обучения с подкреплениемZhengyong Jiang. В этой работе представлена новая торговая стратегия, объединяющая методы обучения с подкреплением и кластеризации для управления портфелем в многопериодной торговле. Сначала метод кластеризации распределяет акции по группам на основе финансовых индикаторов. Затем алгоритм Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) определяет торговые действия для акций внутри каждого кластера. Наконец, алгоритм… · добавлено 14.08.2026 · 36 стр. · arXiv:2310.01319 · PDF
Динамическая подгонка волатильности: подход глубокого обучения с подкреплениемЭмманюэль Гнабейо, Омар Каркар, Имад Идбуфус. Подгонка волатильности — ядро бизнеса акционных деривативов. Степени свободы кодировки поверхности (параметризация, плотность, диффузия) задают детерминированными правилами. Это эффективно, но не умеет учиться на смене режимов и находить неочевидные оптимумы. Авторы меняют парадигму: варианты DDPG и SAC дают подгонку не хуже стандартных оптимизаторов. RL естественно… · добавлено 14.08.2026 · 23 стр. · arXiv:2410.11789 · PDF
Пассивный market impact: подход через точечные процессыYoussef Ouazzani Chahdi. Хотя market impact агрессивных заявок изучен обширно, impact пассивных заявок — исполняемых через limit orders — остаётся менее понятным. Цель работы — исследовать пассивный market impact, построив микроструктурную модель, связывающую динамику ликвидности и движения цены. Ключевая инновация — замена традиционного допущения о постоянном информационном содержании каждой сделки функцией,… · добавлено 14.08.2026 · 39 стр. · arXiv:2412.07461 · PDF
A Tick-by-Tick Solution for Concentrated Liquidity ProvisioningКорин Пауэрс. AMM с концентрированной ликвидностью программируются на уровне тика. Максимизация заработанных комиссий плюс обесцененные резервы — задача выпуклой оптимизации; векторное решение даёт лучшее размещение ликвидности на каждом тике при заданных оценках объёма свопов и волатильности цены. Ранние результаты: концентрировать ликвидность вокруг текущей цены обычно не лучшая стратегия. · добавлено 14.08.2026 · 14 стр. · arXiv:2405.18728 · PDF
Вредят ли крупным трейдерам фронтраннящие HFT?Цзыи Сюй, Сюэ Чэн. Влияние HFT на крупного трейдера, чью будущую сделку HFT предсказывает. HFT всегда фронтранит. Крупный выигрывает, если (1) достаточно быстрого шума или (2) прогноз HFT достаточно размыт. Два сюрприза: ухудшение точности прогноза HFT может снизить прибыль крупного; при почти нулевом быстром шуме HFT почти ничего не делает — и крупный всё равно страдает. · добавлено 14.08.2026 · 8 стр. · arXiv:2211.06046 · PDF
Modeling Loss-Versus-Rebalancing in Automated Market Makers via Continuous-Installment OptionsСришт Фатех Сингх, Рейна Ке Син Ли, Сэмюэл Гаскин, Юньтао Ву, Джеффри Клинк, Панагиотис Михалопулос, Зиссис Пулос, Андреас Венерис. Позиция в constant-function AMM (CFAMM) моделируется как портфель экзотических опционов — бессрочных американских continuous-installment (CI). Репликация совпадает с дельтой AMM в каждый момент на бесконечном горизонте и учитывает, что LP может выйти в любой момент. Два теоретических… · добавлено 14.08.2026 · 21 стр. · arXiv:2508.02971 · PDF
Стохастическая волатильность для тиковой цены: аппроксимация с mean-field взаимодействиемПаоло Дай Пра. Рассматривается тиковая модель формирования цены, в которой заявки на покупку и продажу моделируются как самовозбуждающиеся точечные процессы (процессы Хоукса), по аналогии с [Bacry, Delattre, Hoffmann, Muzy, Quantitative Finance , 2013] и [El Euch, Fukasawa, Rosenbaum, Finance and Stochastics , 2018]. Принят агентный подход: изучается агрегация большого числа таких процессов с взаимным mean-field… · добавлено 14.08.2026 · 31 стр. · arXiv:2504.03445 · PDF
Торговля на солнце или в тени: рыночное воздействие и неблагоприятный отбор на HyperliquidДавиде Бароне, Фабрицио Лилло. Теория sunshine trading предсказывает, что публичное раскрытие торговых намерений может уменьшить неблагоприятный отбор и привлечь предоставление ликвидности, снижая издержки исполнения. Эмпирических свидетельств мало, поскольку явное преданонсирование крупных заявок на традиционных рынках редко. Мы изучаем Hyperliquid — полностью ончейн лимитный стакан для криптовалютных бессрочных… · добавлено 14.08.2026 · 31 стр. · arXiv:2606.15715 · PDF
Концентрированный суперэллиптический маркетмейкерОригинал:. Представлен автоматический маркетмейкер, в котором цена может пересекать нулевую границу и уходить в область отрицательных цен, — с приложениями на рынках электроэнергии, энергоносителей и деривативов. Уникальная особенность состоит в возможности обменивать друг на друга активы с отрицательной и положительной ценой, что в отличие от традиционных рынков не требует нумерария в виде валюты. Показаны… · добавлено 14.08.2026 · 8 стр. · arXiv:2410.13265 · PDF
Неравномерно семплированный симулированный price impact лимитного стаканаDerick Diana. Мы расширяем численную схему Discrete Time Random Walk (DTRW) для симуляции аномальной диффузии рыночных заявок в симулированном лимитном стакане. Используются случайные блуждания с временами ожидания Sibuya, стохастическая forcing-функция, зависящая от времени, и неравномерно семплированные интервалы между событиями стакана в постановке дробной диффузии. Модель описывает fluid limit стакана через… · добавлено 14.08.2026 · 36 стр. · arXiv:2310.06079 · PDF
Опционы на VIX в модели SABRДэн Пиржол, Линцзюн Чжу. Ценообразование опционов на VIX в SABR где коррелированы с и . VIX — риск-нейтральное условное ожидание интеграла по процессу волы . Показано, что — единственное решение одномерной диффузии. По тесту Феллера взрывается за конечное время с ненулевой вероятностью. Следствие: фьючерсы и коллы на VIX бесконечны, путы — нулевые при любой экспирации. Лекарство: усечь drift и диффузию , чтобы… · добавлено 14.08.2026 · 16 стр. · arXiv:2501.06398 · PDF
Глубокое обучение с подкреплением для торговли с предсказуемыми доходностямиAlessio Brini. Классическая оптимизация портфеля часто требует прогнозирования доходностей активов и соответствующих дисперсий, несмотря на низкое отношение сигнал/шум на финансовых рынках. Современное глубокое обучение с подкреплением (DRL) предлагает фреймворк для оптимизации последовательных торговых решений, но не даёт теоретических гарантий сходимости. С другой стороны, результаты на реальных финансовых… · добавлено 14.08.2026 · 37 стр. · arXiv:2104.14683 · PDF
Маркетмейкинг при внешней конкуренцииРоберт Бойс. Мы изучаем предоставление ликвидности в присутствии внешней конкуренции. Рассматривается «референсный маркетмейкер», который следит за своим инвентарём и за агрегированным инвентарём конкурирующих маркетмейкеров. Предполагается, что конкуренты определяют выставляемые глубины по «правилу большого пальца»: линейно от своего инвентаря. Референсный маркетмейкер оптимизирует свои глубины; вероятность… · добавлено 14.08.2026 · 12 стр. · arXiv:2407.17393 · PDF · GitHub
Layer 2 be or Layer not 2 be: масштабирование Uniswap v3Austin Adams. Статья изучает влияние более дешёвых и быстрых блокчейнов на микроструктуру рынка протокола Uniswap v3. Uniswap — крупнейшее децентрализованное приложение на Ethereum по потреблению газа и blockspace; поведение пользователей протокола очень чувствительно к колебаниям цен на газ и структуре рынка из-за экономики протокола. Фокус — на цепях с наибольшей активностью Uniswap v3, что даёт лучшее… · добавлено 14.08.2026 · 17 стр. · arXiv:2403.09494 · PDF
Поведенческая концентрация на стороне исполнения Polymarket: пределы идентификации при атрибуции записейМаксим Нечепуренко. Поведенческая концентрация в публичной ленте исполнений Polymarket и формализация того, что эта лента идентифицирует, а что нет. Предпубликационная сверка сужает эмпирический охват: архивная выгрузка — legacy CTF Exchange, блоки Polygon –, примерно 25 апреля 2026 17:09 UTC — 28 апреля 2026 00:00 UTC, а не полная неделя 21–27 апреля, как было сказано раньше. В ней записей OrderFilled, адреса с… · добавлено 14.08.2026 · 9 стр. · arXiv:2605.11640 · PDF
Разгрузка стохастического потока заявок: когда удерживать сделки на книгеMarcel Nutz. Мы изучаем, как разгружать стохастический поток заявок с минимальными транзакционными издержками. Стохастический поток возникает, например, в central risk book (CRB) — централизованном торговом деске, агрегирующем потоки заявок внутри финансовой организации. Деск может удерживать (warehouse) входящие заявки, идеально нетя их с последующими противоположными (internalization), или направлять на рынок… · добавлено 14.08.2026 · 49 стр. · arXiv:2310.14144 · PDF · GitHub
Хеджирование американских пут-опционов глубоким обучением с подкреплениемРейли Пикард. DDPG для хеджирования американских путов. Сначала агенты учатся и тестируются на геометрическом броуновском движении (GBM) и обходят дельту Блэка–Шоулза, особенно при транзакционных издержках. Второй круг: 80 путов по 8 тикерам, для каждого тикера калибруется стохастическая волатильность, для каждого из 80 опционов — свой агент на симулированных путях этой модели. DRL бьёт BS-дельту и на тех же… · добавлено 14.08.2026 · 5 стр. · arXiv:2405.06774 · PDF
A theoretical framework for fees in AMMsЭйб Александер, Ларс Фриц. В децентрализованных финансах автоматические маркетмейкеры (AMM) — площадка для торговли активами без посредника. Для bluechip-пар арбитраж даёт большую часть выручки AMM и одновременно главный источник потерь из-за «информированного потока» (informed orderflow). Как уменьшить эти потери, не убивая неинформированную торговлю, — центральная задача. Мы разбираем механику арбитража и… · добавлено 14.08.2026 · 13 стр. · arXiv:2404.03976 · PDF
Спуфуемость лимитного стакана: интерпретируемые вероятностные нейросетиТимоте Фабр, Дамьен Шалле. Детекция спуфинга в реальном времени на централизованных криптобиржах. Новые переменные потока заявок — многомасштабный Хоукс с учётом размера и дистанции постановки от лучших цен. На Level-3 данных нейросеть учит условное распределение хода mid. Дистанция постановки критична: модели без неё данные не описывают. Детектор — ожидаемый выигрыш спуфера по этой сети. На всех лимитках 4–7… · добавлено 14.08.2026 · 22 стр. · arXiv:2504.15908 · PDF
Торговля крупными заявками при множественных anticipatory HFT-трейдерахЦзыи Сю. Мы исследуем рынок с информированным трейдером (IT) обычной скорости, который может применять смешанную стратегию, и несколькими anticipatory HFT-трейдерами с разным давлением инвентаря в трёхпериодной модели Kyle. Рассматриваются равновесия в чистых и смешанных стратегиях; результаты дают рекомендации по рандомизации IT при разном числе HFT. Возникают неожиданные выводы о прибыли: улучшение скорости или… · добавлено 14.08.2026 · 43 стр. · arXiv:2403.08202 · PDF
Impermanent Loss Conditions: An Analysis of Decentralized Exchange PlatformsМаттиас Хафнер, Хельмут Дитль. Децентрализованные биржи — массовые площадки для торговли криптоактивами. Самый распространённый тип работает через автоматических маркетмейкеров (AMM): трейдеры меняют активы, не ища встречную заявку, против резервов смарт-контракта. Резервы поставляют LP в обмен на комиссию. Статический анализ показывает, что даже небольшое изменение цены одного актива даёт убыток LP. Несмотря на… · добавлено 14.08.2026 · 15 стр. · arXiv:2401.07689 · PDF
AlphaForge: фреймворк для добычи и динамического комбинирования формульных альфа-факторовОригинал:. Сложность финансовых данных, характеризуемых изменчивостью и низким отношением сигнала к шуму, требует в количественном инвестировании продвинутых методов, ставящих во главу угла и результативность, и интерпретируемость. Пройдя путь от раннего ручного извлечения к генетическому программированию, наиболее продвинутый на сегодня подход в области добычи альфа-факторов использует обучение с подкреплением… · добавлено 14.08.2026 · 10 стр. · arXiv:2406.18394 · PDF · GitHub
RLtools: быстрая портативная библиотека глубокого обучения с подкреплением для непрерывного управленияJonas Eschmann. Глубокое обучение с подкреплением (RL) способно давать эффективных агентов и управляющие политики в ряде предметных областей, но часто страдает от неприемлемо долгого обучения. Кроме того, в задачах непрерывного управления применимость выученных политик на реальных встраиваемых устройствах ограничена отсутствием real-time гарантий и портируемости существующих библиотек. Чтобы решить эти проблемы,… · добавлено 14.08.2026 · 19 стр. · arXiv:2306.03530 · PDF · GitHub
LOB-Bench: бенчмарк генеративного ИИ для финансов — применение к данным книги лимитных заявокПир Надь*, Саша Фрей*, Кан Ли, Бидипта Саркар, Свитлана Вьетренко, Стефан Цорен, Анисоара Калинеску, Якоб Фёрстер. Финансовые данные — одна из самых трудных и интересных задач моделирования последовательностей: высокий шум, тяжёлые хвосты, стратегические взаимодействия агентов. Прогресс здесь тормозит отсутствие согласия по количественным парадигмам оценки. Мы предлагаем LOB-Bench — реализованный на Python… · добавлено 14.08.2026 · 24 стр. · arXiv:2502.09172 · PDF
Моделирование крипторынков мультиагентным обучением с подкреплениемЙоханн Люссанж, Стефано Врицци, Стефано Пальминтери, Борис Гуткин. На базе предыдущей работы [ 1 ] авторы строят мультиагентную RL-модель (MARL) крипторынка и калибруют её на дневных ценах закрытия Binance по криптоактивам, непрерывно торговавшимся в 2018–2022. В отличие от ABM/MAS с агентами нулевого интеллекта или одним автономным агентом, здесь каждый участник учится RL. Снизу вверх воспроизводятся и… · добавлено 14.08.2026 · 33 стр. · arXiv:2402.10803 · PDF · GitHub
Прогноз криптовалют на процессе Хоукса по данным лимитного стаканаРаффаэле Джузеппе Честари, Филиппо Барки, Риккардо Бузетто, Симоне Форментин. Точный прогноз направления финансовой доходности — трудная задача в силу непредсказуемости финансовых временных рядов. На криптовалютных доходностях она ещё сложнее из-за хаотичной и запутанной природы крипторынков. В этой работе мы предлагаем новый алгоритм прогноза на данных лимитного стакана (LOB), основанный на модели Хоукса —… · добавлено 14.08.2026 · 7 стр. · arXiv:2312.16190 · PDF
Событийная симуляция книги лимитных заявок на Neural Hawkes процессе: приложение к маркетмейкингуЛука Лалор, Анатолий Свищук. В этой работе мы предлагаем событийную (event-driven) модель книги лимитных заявок (LOB), охватывающую двенадцать наиболее часто наблюдаемых LOB-событий на биржевых финансовых рынках. Для моделирования этих событий мы предлагаем использовать современный Neural Hawkes процесс — более робастную альтернативу традиционным моделям процессов Хоукса. Точнее, эта модель улавливает… · добавлено 14.08.2026 · 25 стр. · arXiv:2502.17417 · PDF
Извлечение и использование факторов, опирающихся на микроструктуруСяньфэн Цзяо, Цзычжун Ли. Инвестиции в акции сильно изменились с приходом компьютерных технологий и высокочастотных данных. Поток заявок — самая тонкая гранулярность: стакан и сделки на тиковом уровне. Он даёт трейдеру картину, которой нет в свечах. Но извлечь из него факторы трудно: объём данных огромный, а классический factor mining рассчитан на дневные и часовые ряды. · добавлено 14.08.2026 · 10 стр. · arXiv:2308.08135 · PDF
Глубокий attentive survival-анализ в книге лимитных заявок: оценка fill probability свёрточным трансформеромАльваро Арройо, Альваро Картеа, Фернандо Морено-Пино, Стефан Зорен. Ключевое решение в исполнении — пассивная (даёт ликвидность) или агрессивная (забирает) заявка. Для этого нужна fill probability пассивной лимитки. Статья предлагает deep-learning оценку времён исполнения заявок на разных уровнях стакана: survival-модель отображает time-varying признаки LOB в распределение filltimes. Архитектура —… · добавлено 14.08.2026 · 45 стр. · arXiv:2306.05479 · PDF
Neural Hawkes: непараметрическая оценка в высокой размерности и анализ причинности на крипторынкахTimothée Fabre. Предлагается моментный neural Hawkes — новый подход к восстановлению marked-ядра Хоукса. Процесс полностью задаётся статистиками первого и второго порядка через интегральное уравнение Фredholm второго рода (Bacry–Muzy, 2016). С помощью physics-informed neural networks (PINN) уравнение решается численно в высокой размерности; даны универсальные гиперпараметры, устойчивые к форме ядра. · добавлено 14.08.2026 · 37 стр. · arXiv:2401.09361 · PDF
Select and Trade: к единому парному трейдингу с иерархическим обучением с подкреплениемWeiguang Han. Парный трейдинг — одна из наиболее эффективных стратегий статистического арбитража, стремящаяся к нейтральной по рынку прибыли путём хеджирования выбранной пары активов. Существующие методы обычно разбивают задачу на два независимых этапа: отбор пары и торговлю. Однако разделение двух тесно связанных подзадач блокирует распространение информации и ограничивает суммарную производительность. При… · добавлено 14.08.2026 · 14 стр. · arXiv:2301.10724 · PDF
Ценовое воздействие в аукционах по акциям: нулевое, затем линейноеМохаммед Салек, Дамьен Шалле, Иоане Муни Токе. На основе высококачественных данных мы сообщаем несколько статистических закономерностей аукционов по акциям на Парижской бирже. Во-первых, средняя плотность стакана линейна вокруг аукционной цены в момент клиринга аукциона и имеет большой пик на аукционной цене. Хотя пик обязан медленным трейдерам, форма плотности заявок — результат тонкой динамики. Воздействие… · добавлено 14.08.2026 · 32 стр. · arXiv:2301.05677 · PDF
Graph Portfolio: предиктор HFT-факторов через heterogeneous continual graph neural networksMin Hu, Zhizhong Tan, Bin Liu, Guosheng Yin. Работа решает прогноз цен фьючерсов в HFT через continual factor predictor на graph neural networks. Модель связывает multi-factor pricing theory с рыночной динамикой в реальном времени, обходя ограничения методов без финансовой теории и без учёта трендовых сигналов и их взаимодействий. · добавлено 14.08.2026 · 14 стр. · arXiv:2303.16532 · PDF
Продвинутый статистический арбитраж с обучением с подкреплениемBoming Ning. Статистический арбитраж — распространённая торговая стратегия, использующая свойство возврата к среднему спреда парных акций. Исследования этой стратегии часто сильно опираются на модельные допущения. В данной работе мы предлагаем инновационный model-free фреймворк на базе обучения с подкреплением (RL) для статистического арбитража. Для построения mean-reverting спредов мы вводим эмпирическую метрику… · добавлено 14.08.2026 · 14 стр. · arXiv:2403.12180 · PDF
Концентрированная ликвидность с кредитным плечомОригинал:. Предоставление концентрированной ликвидности — способ повысить капиталоэффективность автоматических маркетмейкеров. Разрешение поставщикам ликвидности использовать кредитное плечо — шаг к ещё большей эффективности. Ряд протоколов децентрализованных финансов реализует эту технику в связке с избыточно обеспеченным кредитованием. Однако свойства позиций концентрированной ликвидности с плечом не… · добавлено 14.08.2026 · 13 стр. · arXiv:2409.12803 · PDF
Оптимальный момент выхода поставщиков ликвидности из автоматизированных маркетмейкеровФилипп Берго. Мы изучаем задачу оптимального вывода ликвидности представительным поставщиком ликвидности (LP) в автоматизированном маркетмейкере (AMM). LP зарабатывают комиссии с торговой активности, но подвержены непостоянным потерям (impermanent loss, IL) из-за колебаний цен. Существующие работы рассматривали статическое предоставление и экзогенные стратегии выхода; здесь оптимальный момент выхода… · добавлено 14.08.2026 · 32 стр. · arXiv:2509.06510 · PDF
Преодолевая разрыв с реальностью в симуляции лимитного стаканаПатрик Ноубл, Матьё Розенбаум, Саад Суильми. Мы представляем практичный интерактивный симулятор лимитного стакана для активов с крупным тиком, спроектированный так, чтобы давать реалистичные исполнение, издержки и P&L. Состояние книги проецируется на компактное представление на основе спреда и объёмного дисбаланса, что делает оценку по рыночным данным устойчивой. Тайминг событий калибруется так, чтобы… · добавлено 14.08.2026 · 27 стр. · arXiv:2603.24137 · PDF
Интерпретируемое машинное обучение для высокочастотного исполненияТимоте Фабр, Венсан Рагель. Тактика размещения заявок играет ключевую роль в высокочастотных торговых алгоритмах, и её устройство опирается на понимание динамики книги заявок. Используя качественные высокочастотные данные и набор микроструктурных признаков, мы демонстрируем сильную зависимость функции вероятности исполнения (fill probability) от состояния рынка. Мы обучаем нейронную сеть восстанавливать эту… · добавлено 14.08.2026 · 25 стр. · arXiv:2307.04863 · PDF
Анатомия децентрализованного рынка предсказаний: микроструктура стакана PolymarketФилипп Д. Дюбах. Микроструктура Polymarket: непрерывный тиковый архив публичного WebSocket-стакана (30 млрд событий за 52 дня) плюс on-chain сделки. На пререгистрированной стратифицированной панели 600 рынков — восемь стилизованных фактов: longshot-премия в спреде; глубина ближе к равномерной геометрической сетке, чем к top-of-book; нет содержательного выравнивания на границах блоков Polygon; разнообразие… · добавлено 14.08.2026 · 16 стр. · arXiv:2604.24366 · PDF · GitHub
Обнаружение ценового воздействия в реальном времениОригинал:. Важный вопрос для алготрейдера, исполняющего заявку, — понять, двигают ли его действия рынок против него, то есть вызывают ли рыночное воздействие. Обычный ответ сводится к одному из двух: (i) отслеживать проскальзывание в реальном времени, снижая активность при его росте, либо (ii) отказаться от динамических подстроек и опираться на полустатические правила, построенные на посмертных оценках… · добавлено 14.08.2026 · 11 стр. · arXiv:2606.13419 · PDF
Перформативный маркетмейкингХаралампос Клейцикас. Экономические модели, которыми пользуются торговые агенты, не просто анализируют рынки — они их активно формируют. Этот эффект, называемый перформативностью, возникает, когда стратегии следуют устоявшимся экономическим теориям и коллективно меняют рыночную динамику, создавая самосбывающиеся пророчества. Хотя явление обсуждается в экономической социологии, в финансовых рынках у него не было… · добавлено 14.08.2026 · 24 стр. · arXiv:2508.04344 · PDF · GitHub
Оптимальные комиссии за предоставление ликвидности в AMMСтивен Кэмпбелл, Филипп Берго, Джейсон Милионис, Марсель Нуц. Пассивные LP в AMM теряют на adverse selection (LVR); статические комиссии на практике часто это не закрывают. Reduced-form модель: AMM параллельно с CEX, трейдеры маршрутизируют туда, где цена лучше, арбитражёры снимают расхождения. Крупные симуляции и калибровка на рынке. Компромисс: комиссия должна быть низкой, чтобы тянуть объём, и высокой, чтобы… · добавлено 14.08.2026 · 43 стр. · arXiv:2508.08152 · PDF · GitHub
Оптимальный дизайн ребейтов: стимулы, конкуренция и эффективность на аукционных рынкахТибо Мастролиа. Изучается дизайн эффективной политики ребейтов на аукционных рынках в непрерывном времени при конкуренции участников. Биржа собирает транзакционные комиссии с аукционных инвесторов, исполняющих блочные сделки покупки или продажи рискового актива, и перераспределяет их как ребейты конкурирующим маркетмейкерам, выставляющим лимитные заявки. Маркетмейкеры влияют и на цену исполнения, и на… · добавлено 14.08.2026 · 52 стр. · arXiv:2501.12591 · PDF
An arbitrage driven price dynamics of Automated Market Makers in the presence of feesЖозеф Нажнудель, Шэнь-Нин Тун, Казутоши Ямадзаки, Джу-И Йен. Мы предлагаем модель динамики цены в постановке автоматических маркетмейкеров (AMM). Референсная рыночная цена следует геометрическому броуновскому движению. Цена AMM стеснена верхними и нижними границами — постоянными кратными референсной цены. Через локальные времена и теорию экскурсий получены аналитические результаты: представление со сменой времени… · добавлено 14.08.2026 · 11 стр. · arXiv:2401.01526 · PDF
Стратегическая информированная торговля и ценность частной информацииMichail Anthropeos. Рассматривается рынок рискованных финансовых активов с информированным трейдером, представительным неинформированным трейдером и шумными поставщиками ликвидности. Доказывается существование равновесия с расчисткой рынка, когда инсайдер учитывает своё влияние на цены, а неинформированный трейдер принимает цены как данные. По сравнению с ассоциированной конкурентной экономикой в равновесии… · добавлено 14.08.2026 · 37 стр. · arXiv:2404.08757 · PDF