A COMPARATIVE ANALYSIS OF STATISTICAL AND MACHINE LEARNING MODELS FOR OUTLIER DETECTION IN BITCOIN LIMIT ORDER BOOKS
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摘要
本研究比较分析了十三种统计与机器学习模型在比特币限价订单簿中检测异常点的效果。通过建立统一的测试环境AITA-OBS，实证评价显示基于经验协方差的模型实现了6.70%的收益，显著优于买入持有基准。结果揭示了异常检测模型在加密货币市场算法交易和风险管理中的潜力及各模型在交易频率与复杂度上的权衡，为市场微结构研究提供了重要基准和实践指导 [page::0][page::1][page::5][page::7][page::8]。
