Beyond Supra-Competitive Outcomes: Collusive Behaviour in Deep Reinforcement Learning for Optimal Execution Games
Aggiunta all'archivio di AIChronos il (numero del 30 settembre 2026 ricostruito)· fonte del · Christos Spyridon Koulouris, Carlo Campajola
Questo studio estende le scoperte sui risultati supra-concorrenziali nei giochi di esecuzione ottimale identificando un meccanismo appreso punitivo che dissuade dalle deviazioni. Utilizzando agenti Proximal Policy Optimization in un gioco di liquidazione Almgren-Chriss, gli autori dimostrano come i giocatori raggiungano costi inferiori al benchmark Nash attraverso comportamenti collusivi. Quando una strategia viene deviata per massimizzare il guadagno individuale, l'avversario risponde accelerando la liquidazione e infliggendo perdite maggiori senza compromettere significativamente il proprio payoff medio.
- Gli agenti indipendenti raggiungono costi di esecuzione inferiori al benchmark Nash simulando una collusione tacita.
- Il meccanismo punitivo appreso accelera la liquidazione in risposta a deviazioni profittevoli, neutralizzando i guadagni del deviante.
- Le strategie finali mantengono risposte punitive efficaci nonostante l'esistenza di piani di liquidazione più redditizi ma meno severi.
- Due verifiche formali confermano che il danno inflitto supera il guadagno dalla deviazione e che la variazione comportamentale è sufficiente a giustificare le perdite.
Perché conta. Per gli sviluppatori di agenti AI, questo paper evidenzia rischi critici nella collaborazione multi-agente dove strategie cooperative apprese possono degenerare in collusioni dannose o comportamenti punitivi non intenzionali. Comprendere questi meccanismi è essenziale per progettare sistemi distribuiti robusti che evitino dinamiche controproducenti simili a quelle osservate nei mercati finanziari.
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