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合成注文フローから日中価格経路を生成

記事 arXiv papers · 著者: Ye-Sheen Lim et al.
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サマリー

本論文は、高頻度の注文フローを日中価格変動の要因としてモデル化し、シーケンス生成敵対的ネットワークを適用して合成注文系列を生成します。その系列で価格経路をシミュレーションし、生成された動きを実際の市場データと比較します。数理ファイナンスのパラメトリックモデルをベンチマークとし、ランダムな注文フロー経路をサンプリングする前に両モデルを適合させます。

評価では、シミュレーション価格が対数リターン分布、ボラティリティ、ファットテールなど、実際の価格変動の経験的特徴を再現するかを検討します。著者らによると、生成モデルが作る注文系列から得られる価格変動は、ベンチマークより観測された統計的挙動によく一致します。抜粋には市場、対象期間、モデルの詳細、改善幅の定量値がありません。根拠は統計的なシミュレーションの忠実度に関するもので、合成経路が利益の出る取引を支えたり、市場のあらゆる関連特性を捉えたりすることを示すものではありません。

主なアイデア

  • 系列GANを用いて、高頻度の合成注文フローを生成します。
  • 生成した注文系列を日中の価格変動シミュレーションに変換します。
  • ベンチマークとして数理ファイナンスのパラメトリックモデルを用います。
  • リターン分布、ボラティリティ、ファットテールの挙動を実データと比較して評価します。
  • 報告された改善は統計的な類似性に関するもので、取引収益性を示すものではありません。

タグ

機械学習市場マイクロストラクチャー高頻度取引統計
全文
# Intra-Day Price Simulation with Generative Adversarial Modelling of the Order Flow


# Intra-Day Price Simulation with Generative Adversarial Modelling of the Order Flow









Intra-day price variations in financial markets are driven by the sequence of orders, called the order flow, that is submitted at high frequency by traders. This paper introduces a novel application of the Sequence Generative Adversarial Networks framework to model the order flow, such that random sequences of the order flow can then be generated to simulate the intra-day variation of prices. As a benchmark, a well-known parametric model from the quantitative finance literature is selected. The models are fitted, and then multiple random paths of the order flow sequences are sampled from each model. Model performances are then evaluated by using the generated sequences to simulate price variations, and we compare the empirical regularities between the price variations produced by the generated and real sequences. The empirical regularities considered include the distribution of the price log-returns, the price volatility, and the heavy-tail of the log-returns distributions. The results show that the order sequences from the generative model are better able to reproduce the statistical behaviour of real price variations than the sequences from the benchmark.

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