选择与交易：基于分层强化学习的统一配对交易

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配对交易是一种有效的统计套利策略，通过对冲选定的资产对来实现中性利润。现有方法通常将任务分解为两个独立的步骤：配对选择和交易。然而，这种解耦可能导致信息传播受阻，从而限制整体性能。本文提出了一种将配对选择和交易作为统一任务的范式，设计了一个分层强化学习框架来联合学习和优化这两个子任务。实验结果表明，该方法在配对交易中的有效性优于现有的配对选择和交易方法。 1. 引言 配对交易自1987年以来被广泛实践和研究，是金融市场的组成部分，有助于提高市场效率。它通过在两个相关资产的价格异常波动时执行交易，并在价格恢复到正常水平时平仓来获取利润。现有方法通常将配对交易分为配对选择和交易两个阶段。配对选择阶段使用预定义的统计测试或基本面距离测量来选择资产对，交易阶段则使用固定阈值策略 ………………………………