Optimizing Sequential Predictions for Order Execution: a Decision Focused Learning Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We examine a decision-focused learning (DFL) approach to the problem of optimal liquidation under stochastic liquidity, aiming to optimally integrate time-series forecasting (TSF) models into adaptive liquidation strategies. We consider “Predict-then-Optimize ” style of liquidation strategies that maintain predictions on the future liquidity evolution of the market using TSF models and then liquidate the asset according to the schedule that is repeatedly re-optimized to the prediction. However, when the TSF models are trained to minimize the prediction error, the strategies that integrate these models may fall short in achieving the optimal performance, because the decision maker’s objective is not perfectly aligned with the prediction module’s objective. As a simple remedy, we propose training the TSF models through the DFL approach so that the predictions are adjusted in a way that helps reduce the actual transaction cost. Our suggested framework is agnostic to the TSF model, allowing us to employ (any) modern TSF techniques effortlessly. The numerical experiments on US major stocks show that our suggestion can reduce the suboptimality of naive strategies significantly in one-day liquidation tasks. We further characterize the behaviors of these improved strategies and show that in the synthetic environments the optimal strategy exhibits the similar behaviors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle