Deep Limit Order Book Forecasting: A Microstructural Guide
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摘要
本报告系统性探讨了利用深度学习技术对NASDAQ不同类股票的高频限价单簿（LOB）中间价变动进行预测。通过提出开源代码库LOBFrame和应用顶尖模型DeepLOB，展示了股票的市场微观结构特征对预测性能的显著影响；尤其，大价位跳动股票的预测准确率显著高于小跳价股票。此外，报告提出了一种创新的无假设、基于交易执行概率的新评估框架，更好地衡量预测实用性，揭示传统机器学习指标在LOB环境下的局限，为学术和实务界提供了可操作的深度学习应用指南及挑战展望 [page::0][page::1][page::6][page::11][page::16][page::26][page::27]
