Deep Hedging the Volume-Weighted Average Price Risk in Order-Driven Markets

Problema: Comprar Q unidades de un activo S durante el intervalo [0, T] (un día de negociación), donde nuestro precio promedio de compra se compara con el precio promedio ponderado por volumen (PMPV) del mercado durante el mismo intervalo. Nos centramos en la compra; el caso de venta es simétrico.

Mostramos cómo desarrollar una política de trading (es decir, un programa para comprar en el mercado mediante MO y LO) para cubrir el riesgo de pérdida de nuestro patrimonio (es decir, minimizar posibles pérdidas importantes).

Este trabajo analiza el riesgo VWAP (Volume-Weighted Average Price) en mercados de órdenes utilizando Deep Hedging. Se simulan escenarios de mercado con un modelo calibrado a datos reales y se entrenan redes neuronales para decidir cuánto operar activa y pasivamente durante la sesión, minimizando el riesgo de pérdidas extremas. Los resultados muestran que las estrategias óptimas dependen de la microestructura del mercado: en casos donde los spreads son estrechos se usan estrategias más agresivas al inicio, mientras que en libros con spreads más amplios se prefieren estrategias pasivas. Así, Deep Hedging emerge como una herramienta efectiva para diseñar estrategias de trading para minimizar el riesgo VWAP en mercados de órdenes.