适应性-侵略性交易者并未占主导地位
摘要：AA算法在AI/Agents文献中被认为是目前最优秀的自动拍卖市场交易代理策略，但在本文中，我们证明在充分广泛的市场场景测试中，AA算法实际上经常被另一个算法超越。本文的创新之处在于利用大规模计算设备，对基于原始出版物中的测试使用的多种市场环境进行AA算法的细致全面评估。我们的结果表明，即使在这些简单环境下，AA算法也始终被IBM的GDX算法超越，该算法首次发表于2002年。我们在此总结了超过一百万次市场模拟实验的结果，比最早引入AA算法的原始出版物中报告的测试量级要大得多。Cliff在一篇2019年的ICAART论文中声称，通过将AA算法在更接近实际金融市场条件的更真实实验中进行测试，揭示了AA算法的缺陷，但在此我们证明即使在原始AA论文中使用的简单实验条件下，全面的测试结果显示AA算法被GDX算法超越。我们在本文中讨论了我们工作的方法论意义：任何以仅有几千次试验为基础声称某一交易算法优于其他算法的先前论文的结果现在可能最好抱有一些怀疑态度。云计算的兴起意味着以合理的成本对交易算法在各种条件下进行数百万次实验的计算能力已经可以方便地实现，我们应该利用这一点；类似本文展示的全面测试应成为未来评估和比较新的交易算法的常态。
作者：Daniel Snashall and Dave Cliff
论文ID：1910.09947
分类：Trading and Market Microstructure
分类简称：q-fin.TR
提交时间：2019-10-23