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这篇论文提出一种状态空间方法，用于对统计套利中的均值回归价差建模，包括配对交易。该方法将观测到的价差视为隐藏状态的噪声读数，并使用这些状态的实时估计来识别暂时性的市场低效。该框架通过允许参数随时间变化，扩展了早期的高斯线性状态空间模型，使估计能够适应数据生成过程的变化。…

本文构建状态依赖 Hawkes 过程，其中事件计数与不断变化的市场状态相互影响。状态决定控制自激和交叉激励的激励核，而计数过程中的事件也可能触发状态变化。研究证明了模型的存在性和唯一性，介绍了模拟方法，并开发了参数模型的最大似然估计方法。 针对高频限价订单簿数据的应用，使用买卖价差和队列失衡作为不同的状态变量。拟合结果显示，订单流激励会随订单簿状态变化，且基于激励的内生性在非均衡状态下更强。这些结果提供了一个表示订单流与订单簿形态之间反馈关系的框架，但本文没有给出定量表现比较，也没有说明模型在所研究数据之外的表现。

本文研究如何根据高频观测估算均值回归价格动态，其中市场微观结构噪声可能使参数估计产生偏差。文章提出一种适用于 Ornstein–Uhlenbeck 过程的最大似然估计量，能够处理噪声并适应时间间隔不规则的观测。文章还证明，等间隔采样且包含独立高斯白噪声的 OU 过程具有 ARMA(1,1) 表示。…

本文基于外汇市场高频交易者的观察数据，构建金融价格运动的微观描述。文章追踪单个交易者的轨迹，并报告发现了一种传统订单簿模型无法捕捉的集体趋势跟随模式。 随后，作者借鉴分子动理论的思想对交易者之间的互动建模。通过应用 Bogoliubov–Born–Green–Kirkwood–Yvon 层级，他们推导出类似玻尔兹曼方程和朗之万方程的市场动态描述。作者报告称，该模型在介观和全市场尺度上都与实证发现定量吻合。文档没有提供数据样本、估计选择或能否推广至观察市场以外范围的详情，这些问题仍未解决。

本文介绍一种端到端深度强化学习方法，用于主动股票高频交易。智能体使用近端策略优化交易一单位英特尔股票，状态由不同组合的限价订单簿特征构成。为提高信噪比，训练数据选取价格变动较大的样本；连续的一个月留作验证，之后另取一个月用于测试。超参数通过序贯模型优化进行调整。…

该研究提出一种自动化比特币高频交易框架，将长短期记忆（LSTM）价格模型与近端策略优化（PPO）相结合。框架将价格表示为智能体的状态，将交易表示为动作，将回报表示为奖励。在价格预测部分，研究比较了支持向量机、多层感知机、LSTM、时序卷积网络和Transformer；报告的实验结果更支持LSTM。…

本文综述了交易技术和参与者不断演变以来市场设计的变化。从场内交易到电子订单簿和高频交易，再到集合竞价、暗池、基于区块链的自动做市商、区块构建者和AI智能体，本文探讨在各个阶段中，市场如何高效、公平地分配稀缺资源，同时让参与者保有其私人信息。…

本研究使用广义自回归条件异方差方法，对比特币分钟级收益率波动率建模。研究将 GARCH 系列变体所代表的历史收益率与波动率，同分布混合假说结合起来：市场信息流有助于解释收益率动态。与比特币相关的推文和交易量作为外部信息信号。 论文检验这些信号是否能改善波动率预测，并使用样本外统计检验比较不同模型变体。在这项评估中，加入外部信号后，最简单的 GARCH(1,1)…

本研究考察 COVID 之后比特币与以太币的高频交易特征。研究使用多重分形去趋势交叉相关分析，分析收益率、单位时间内的平均交易笔数和成交量；该方法适合检测不同时间尺度上的非线性依赖。分析既考察每个序列本身，也考察这两种加密货币之间的关系。…

本研究探讨金融价格序列中是否存在可检测的随机游走之外的结构。作者认为，传统时间序列方法可能难以区分微小的偏离随机性现象，因此采用受核物理学方法启发的现代多变量统计推断。 作者使用欧元期货合约的高频观测数据，报告称可以推断出一些非随机成分，具体来说是依赖于波动区间的趋势跟随行为。摘录未说明触发条件、样本期、统计检验或样本外交易结果。因此，其结论仅涉及在所研究序列中检测到特定结构；这本身并不能证明该信号扣除成本后仍有盈利能力，也不能证明其适用于其他市场。

本报告考察如何实时检测较稳定与较不稳定市场状态之间的变化。重点是贝叶斯在线变点检测（BOCPD），这是一种随着观测数据到来而识别可能结构性断点的方法，并探讨了先前研究提出的两种扩展。其应用对象是NASDAQ上市股票的带符号订单流，因此与需要应对市场行为变化的高频交易和风险系统相关。 现有描述说明了研究问题和数据重点，但没有提供实施细节、方法间比较或实证结果。因此，它无法证明这些方法检测断点的速度或可靠性，也无法说明它们在不同股票或市场条件下的表现，或能否改善交易或风险结果。评估实际适用性还需要这些细节。

MacroHFT 是一种用于分钟级加密货币交易的强化学习方法。它针对现有方法中提出的两项挑战：智能体可能过拟合，且无法根据金融环境调整策略；市场状况快速变化时，单个智能体的决策也可能产生偏差。该方法使用包括趋势和波动率在内的市场指标来组织数据，并训练多个专业化子智能体，每个子智能体都配有适配器，以根据当前状况调整行为。…

本文构建一般的复合霍克斯过程，并研究其在限价订单簿中的性质。论文针对这些过程的若干特定版本建立大数定律和函数型中心极限定理，为分析订单到达及其总体行为提供数学框架。 作者运用极限结果关联订单流与价格波动率，并通过订单到达率和中间价过程的参数表示中间价波动率。文档给出了理论结果并说明其应用，但摘录未指明模型变体、假设、数据或实证验证。因此，它有助于理解该框架的基本概念，但细节不足以评估其对真实市场的拟合程度，或如何将其用于交易策略。

本研究测试Informer预测架构在高频比特币数据自动化策略中的应用。研究使用RMSE、广义平均绝对方向损失（GMADL）和分位数损失训练不同模型，然后将预测的未来收益转化为交易策略。比较对象包括买入并持有策略和两种技术指标策略。评估涵盖六个测试时期的5分钟、15分钟和30分钟数据。…

本文研究订单流失衡（OFI），这是一种基于买方和卖方事件不对称性的指标，与短期价格方向有关。研究使用 Hawkes 过程估计 OFI，同时对买卖双方订单流之间的滞后依赖性进行建模。作者还提出一种预测 OFI 近期分布的方法，以及比较多个模型预测结果的方法。 该方法应用于国家证券交易所的逐笔数据。在这项比较中，采用指数和型核函数的 Hawkes 过程在受测模型中给出了最佳预测。说明未列出对比模型、预测期限、评估指标或交易结果。预测 OFI…

本文利用平方收益率衡量波动率，研究比特币收益率与波动率之间的不对称性，并比较日频和更高频数据。研究报告称，日频收益率与波动率的交叉相关大多不显著。在更高频率下，研究发现收益率与随后波动率之间的负相关呈幂律模式，作者将其解释为长期依赖的证据。 分析还考察了收益率与绝对收益率不同次幂之间的相关性。报告中的关系强度会随所选次幂而变化，因此结果取决于如何衡量类似波动率的行为。摘录未提供数据时期、采样细节、统计阈值或交易应用证据。这些发现描述的是相关性及其对频率的依赖；它们既未证明因果关系，也未表明这些关系可用于盈利。

本文提出广义订单流失衡指标，以解释短期股价变化。其构造考虑了实际交易中非最小报价单位的变化，扩展了传统订单流失衡（OFI）和订单流平稳化指标（log-OFI）。实证分析使用CSI 500成分股的高频订单簿快照，并选取十只股票进行详细比较。…

本文提出一种面向股票高频统计套利的量子方法。该方法结合可变时间条件数估计与量子线性回归，并开发了用于估计条件数和检验协整关系的配套方法。 作者将所述复杂度与经典基准进行比较，量子方法的复杂度以股票数量、条件数和目标精度表示，而非交易数据长度。这是理论上的复杂度主张，不是实盘交易表现的证据。所提供的说明没有给出实证评估、实施细节或实际硬件限制方面的讨论，因此无法据此确定所提出的加速能否转化为可用的交易系统。

本文介绍一种股票配对交易系统，可在包含 N 只股票的范围内搜索，而非只监控预先选定的一对股票。系统将股票表示为有向图中的节点，并根据即时价格差异和统计相关因子设定边权重。采用量子启发式模拟分岔算法的组合优化加速器用于搜索潜在路径；禁忌搜索则有助于避免重复发现同一机会。 该系统使用基于 FPGA 的实现，在东京证券交易所进行了演示。对于包含 15 只股票的范围，报告的延迟为 33 微秒，对应 210…

本研究使用 2020 至 2025 的高频收益数据，描绘加密货币之间不断变化的关系。研究根据资产对数收益之间具有统计显著性的格兰杰因果联系构建加权有向网络，并将联系的方向和强度视为影响力指标。研究还考察标准化收益分布，并根据网络出强度对资产排名。…

本研究考察聚合交易流与日内不同时间尺度价格变化之间的关系。研究报告称，价格冲击呈现非线性模式，在不同金融工具之间大体相似，但交易量冲击曲线和交易方向冲击曲线有所不同。冲击的尺度变化主要与相关赫斯特指数有关。…

本研究通过计算实验，使用改进的 Mike–Farmer 订单驱动模型，考察订单流如何影响超高频股票收益的自相关。研究用赫斯特指数衡量收益依赖性，并改变订单流的三项属性：订单方向的持续性、相对订单价格的持续性，以及相对订单价格的尾指数。 模型预测，订单方向持续性增强时收益自相关上升，而另外两项属性增强时收益自相关下降。不过，作者发现订单方向持续性的影响占主导地位，相对价格参数的影响很小。研究将这些预测与 43…

本文提出扩展状态依赖霍克斯过程，用于对限价订单簿活动建模。该模型允许状态消失，旨在体现高频市场行为。作者使用卡鲁什-库恩-塔克条件证明，极大似然估计仍可分离，从而支持高效的两步估计程序。 实证分析使用了三个月的三菱 UFJ…

本文对低频机构投资者与高频交易者之间的互动进行建模，二者的订单共同影响资产价格。交易速度更快的一方更频繁地观察价格预测信号，但面临定期的日终库存约束。他们的决策被表示为相互耦合的随机控制问题：先优化高频交易者的策略，再据此求解机构的策略。 作者通过求解弗雷德霍姆积分方程刻画多期 Stackelberg…