Grants and Contributions:

Back to search
Title:
Application des méthodes d'apprentissage machine au problème d'inventaire dans les stratégies algorithmiques à haute fréquence: une approche via un simulateur du marché
Agreement Number:
CRDPJ
Agreement Value:
$52,566.00
Agreement Date:
Dec 13, 2017 -
Organization:
Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Location:
Quebec, CA
Reference Number:
GC-2017-Q3-00310
Agreement Type:
Grant
Report Type:
Grants and Contributions
Additional Information:

Grant or Award spanning more than one fiscal year (2017-2018 to 2019-2020).

Recipient's Legal Name:
Morales, Manuel (Université de Montréal)
Program:
Collaborative Research and Development Grants - Project
Program Purpose:

En collaboration avec la Banque Nationale du Canada (BNC) nous proposons d'étudier le problème d'inventaire dans les stratégies algorithmiques à haute fréquence. L'équipe de courtage algorithmique a le mandat de développer des stratégies automatisées à haute fréquence pour répondre aux besoins issus des différentes opérations de la banque. Au cours d'une première collaboration (subvention d'engagement partenarial), l'équipe s'est concentrée sur le développement d'un algorithme de simulation capable de reproduire les effets de microstructure qui sont au coeur des relations entre les différentes variables dictant l'évolution des prix. La conception de ce simulateur s'orientait vers son utilisation dans l'évaluation de stratégies algorithmiques hors-production. Cette nouvelle collaboration a pour objectif d'utiliser ce simulateur et de le faire évoluer vers un générateur de flux artificiel d'ordres du marché, lequel sera déployé dans l'implémentation d'une famille de stratégies optimales développées au moyen de méthodes d'apprentissage machine. En particulier, le simulateur développé au cours de la première collaboration jouera un rôle de générateur d'ordre du marché qui permettra d'explorer des méthodes d'apprentissage par renforcement.x000D
x000D
x000D