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Time-weighted average price
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LLM应用于算法交易以优化订单执行
研究人员开发了PACE（Plan-Ahead Controlled Execution）框架，该框架利用大型语言模型（LLM）来执行算法交易中的父订单。该方法旨在优化大订单拆分为小订单的过程，以最小化执行成本，且无需特定的市场假设或任务特定训练。在深圳证券交易所数据上的实验表明，PACE优于TWAP和Almgren-Chriss等现有方法，表明LLM可以与人类不同的方式做出执行决策，并且更高的置信度与更好的表现相关。
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新的强化学习算法优化股票交易执行
研究人员开发了一种名为TT-DAC-PS的新型强化学习算法，用于优化股票交易执行。这种确定性Actor-Critic架构采用了多种先进技术，包括双目标、策略平滑和保守Q正则化，以最小化高估误差。该算法在美国股票数据上进行了测试，并证明其在减少执行成本方面优于传统方法和其他强化学习基线。