ByteGen: A Tokenizer-Free Generative Model for Orderbook Events in Byte Space
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摘要
本论文提出ByteGen，一种无需tokenizer的字节级限价单簿（LOB）事件生成模型。通过设计紧凑的32字节二进制格式，结合H-Net层次化动态分块架构，模型直接从原始字节流学习市场动态，避免了传统token化方法的信息损失。基于超过3420万条芝商所比特币期货高频数据训练，ByteGen成功复现了价格分布、厚尾收益及事件时序的若干市场风格特征，展现了字节级建模在金融量化领域的巨大潜力和高度适应性。[page::0][page::1][page::4][page::6][page::14][page::17]
