Méthodes d'apprentissage par renforcement pour les stratégies systématiques de market making

Reinforcement Learning for systematic market making strategies

• Auteur / Autrice : Vincent Ragel
• Direction : Damien Challet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Inscription en doctorat le 08/12/2020
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale INTERFACES : approches interdisciplinaires, fondements, applications et innovation
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes - EA 4037
• Partenaire(s) de recherche : Référent : CentraleSupélec
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)

Mots clés

Mots clés libres

Apprentissage par renforcement

Microstructure de marché

Carnet d'ordres

Processus Stochastiques

Market Making

Reinforcement Learning

Market Microstructure

Limit order book

Stochastic Process

Market Making

Résumé

La thèse porte sur l'utilisation de l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision du teneur de marché. Ce dernier est un acteur essentiel des marchés. Son rôle est de fournir de la liquidité en affichant des prix à l'achat et à la vente auxquels il s'engage à traiter face aux autres intervenants. Le teneur de marché se rémunère en bénéficiant d'une fourchette offre-demande. En assurant la liquidité il prend deux risques (un risque d'inventaire et un risque de sélection adverse). Cette thèse comporte trois parties. La première partie a pour objectif d'étudier les propriétés statistiques du carnet d'ordres afin de concevoir un simulateur de dynamique de carnet d'ordres. La deuxième et troisième parties visent à résoudre le problème du teneur de marché sur futures et sur options respectivement.

The thesis focuses on the use of reinforcement learning for maker making decision. The market maker is an essential player in the financial markets. Its goal is to provide liquidity by showing buy and sell prices at which it commits to trade. The market maker get remunerated by benefiting from the difference between the bid and the ask, called bid-ask spread. By providing liquidity, it takes two risks (inventory risk and adverse selection risk). This thesis is divided into three parts. The first part intends to study the statistical properties of the order book to build a simulator of order books dynamics. The second and third part aim at solving the problem of the market makers on futures and options respectively