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Agentic AI in Automated Markets

Irene Aldridge, Lourenco Belleau-Bhowmik, James Chan, Josh Chang, Kelly Deng, Pranav Dhingra, Xinda Ding, Haodong Fang, Satya Hanumanchi, Carter He, Shuang He, Yadong Hou, Vallab Karanam, Rithvik Kasarla, Tishya Khanna, Jihyun Kim, Sarah Konety, Abhinav Kotta, Andersson Lo, Jake Luther · 2026 · SSRN Electronic Journal

DOI: 10.2139/ssrn.7616563 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

French

Les marchés automatisés accueillent de plus en plus d'agents de trading autonomes, apprenant et sont alimentés par des créateurs de marchés automatisés de formule (AMM). Nous étudions comment le comportement hétérogène de l'agent forme le stress, les performances ajustées au risque, la liquidité et la volatilité dans ces types de marchés. Trois archétypes comportementaux sont modélisés en tant que systèmes d'apprentissage de renforcement d'agent (RL) : un arbitre rationnel, un manipulateur et un adepte de troupeau de détail. Chaque archétype est défini par sa fonction de récompense dans un environnement commun de contrôle de l'exposition agnostique des actifs, et chacun est formé avec un réseau QDeep (DQN)

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Automated markets increasingly host autonomous, learning trading agents and are powered by formulaic automated market makers (AMMs). We study how heterogeneous agent behavior shapes stress, risk-adjusted performance, liquidity, and volatility in these types of markets. Three behavioral archetypes are modeled as agentic reinforcement learning (RL) systems: a rational arbitrageur, a manipulator, and a retail herd-follower. Each archetype is defined by its reward function within a common, asset-agnostic exposure-control environment, and each is trained with a value-based Deep Q-Network (DQN) and

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Topics: Reinforcement learning, Volatility (finance), Archetype, Sharpe ratio, Economics, Artificial intelligence

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange