Faisabilité de l’apprentissage des paramètres d’un algorithme de trading sur des données réelles

par Sophie Laruelle

Considérons qu’un trader ou un algorithme de trading interagissant avec les marchés durant les enchères continues puisse être modélisé par une procédure itérative ajustant le prix auquel il poste ses ordres à un rythme donné, (Laruelle, Lehalle & Pagès, 2013)  propose une procédure minimisant son coût d’exécution. Ils prouvent la convergence p.s. de l’algorithme sous des hypothèses sur la fonction de coût et donnent des critères pratiques sur les paramètres du modèle qui assurent que les conditions pour utiliser l’algorithme sont vérifiées (notamment, en utilisant un principe de co-monotonie fonctionnel). Ici on va estimer les paramètres du flux d’exécution d’ordres. Tout d’abord on fait une étude de stabilité des paramètres et ensuite on construit des algorithmes adaptatifs pour estimer ces paramètres “en-ligne”.

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