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합성 주문 흐름으로 장중 가격 경로 생성

기사 arXiv papers · 저자: Ye-Sheen Lim et al.
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요약

이 논문은 고빈도 주문 흐름을 장중 가격 변동의 원천으로 모델링하고, 시퀀스 생성적 적대 신경망을 적용해 합성 주문 시퀀스를 생성합니다. 이 시퀀스로 가격 경로를 시뮬레이션한 뒤 생성된 움직임을 실제 시장 데이터와 비교합니다. 정량 금융의 모수적 모형을 벤치마크로 삼고, 두 모형을 적합한 다음 무작위 주문 흐름 경로를 표본 추출합니다.

평가는 시뮬레이션 가격이 로그 수익률 분포, 변동성, 두꺼운 꼬리 등 실제 가격 움직임의 경험적 특성을 재현하는지에 초점을 맞춥니다. 저자들은 생성 모형이 벤치마크보다 관측된 통계적 움직임에 더 잘 부합하는 가격 변동을 만드는 주문 시퀀스를 생성한다고 보고합니다. 발췌문에는 시장, 표본 기간, 모델 세부 사항, 개선 폭의 수치가 없습니다. 근거는 통계적 시뮬레이션 충실도에 관한 것이므로, 합성 경로가 수익성 있는 트레이딩을 지원하거나 모든 관련 시장 특성을 포착한다고 입증하지는 않습니다.

핵심 아이디어

  • 시퀀스 GAN를 사용해 고빈도 합성 주문 흐름을 생성합니다.
  • 생성한 주문 시퀀스를 장중 가격 변동 시뮬레이션으로 변환합니다.
  • 정량 금융의 모수적 모형을 벤치마크로 사용합니다.
  • 실제 데이터와 수익률 분포, 변동성, 두꺼운 꼬리 움직임을 비교합니다.
  • 보고된 개선은 통계적 유사성에 관한 것이며 트레이딩 수익성을 뜻하지 않습니다.

태그

머신러닝시장 미시구조고빈도 매매통계
전문
# 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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