Reinforcement Learning in Agent-Based Market Simulation: Unveiling Realistic Stylized Facts and Behavior

投资者和监管机构可以从一个真实的市场模拟器中受益，使他们能够预测在实际市场中做出决策的后果。然而，传统的基于规则的市场模拟器在准确捕捉市场参与者的动态行为方面经常存在缺陷，特别是在对外部市场冲击事件或其他参与者行为变化的反应方面。在本研究中，我们探讨了一种采用强化学习（RL）代理的基于代理的模拟框架。我们介绍了这些RL代理的实现细节，并展示了模拟市场表现出了观察到的真实世界市场的现实性特征。此外，我们研究了RL代理在面对外部市场冲击事件（如闪崩）时的行为。我们的研究结果揭示了RL代理在模拟中的有效性和适应性，为他们对重大市场事件的反应提供了深入的洞察。

本论文旨在探讨一种基于强化学习（RL）代理的智能市场模拟器，以更准确地模拟市场参与者的动态行为，特别是对外部市场影响事件或其他参与者行为变化的反应。

本论文提出了一种基于强化学习代理的智能市场模拟器，RL代理在模拟市场中表现出了逼真的现实世界市场的特征，同时也探讨了RL代理在面对外部市场影响事件时的反应和适应性。

本论文的亮点包括实现了基于强化学习代理的智能市场模拟器，模拟市场表现出了现实世界市场的特征，探讨了RL代理在面对外部市场影响事件时的反应和适应性，为投资者和监管机构提供了更准确的市场预测工具。

最近的相关研究包括使用深度学习技术的市场预测模型，以及基于代理的市场模拟器的其他研究，如《Agent-based modeling and simulation of artificial stock markets》和《Reinforcement learning-based multi-agent system for electricity market simulation》。