인컨텍스트 연산자 학습으로 풀어내는 최적 주문 실행 네트워크

초록

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본 논문은 트랜스포머 기반의 ICON‑OCnet 구조를 제안한다. 사전 학습된 연산자 네트워크(ICON)가 몇 개의 거래‑가격 충격 시계열을 컨텍스트로 받아 현재 시장의 가격 충격 연산자를 추정하고, 이를 대리 연산자로 활용해 최적 실행 정책 네트워크(OCnet)를 정책 그래디언트 방식으로 학습한다. 선형 전파자 모델을 대상으로 실험했으며, 미학습 커널에도 정확히 연산자를 복원하고, 이론적으로 알려진 최적 실행 전략을 정확히 재현한다.

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상세 분석

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본 연구는 두 가지 핵심 기술을 결합한다. 첫 번째는 In‑Context Operator Networks (ICON) 로, 트랜스포머를 이용해 함수(연산자) (I_\theta : L^2(