Price predictability in limit order book with deep learning model
创建于 更新于
摘要
本研究基于2022年AAPL的高度活跃限价单簿(LOB)数据，运用深度学习模型分析中间价的高频价格变动预测。研究指出传统预测任务因目标定义不当可能导致结果无效，区分了波动率与方向性预测两大维度。结果表明，单纯价格信息难以提升方向预测准确率，但加入成交量及其不平衡显著改善方向预测效果，且使用仅Level 1数据即能获得接近全LOB数据的预测性能，方向与波动率预测准确率均达七成左右[page::0][page::4][page::6][page::7]。
