LOB-Bench: Benchmarking Generative AI for Finance – an Application to Limit Order Book Data
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摘要
本论文提出LOB-Bench，一个用于评估生成式AI模型在限价委托簿（LOB）金融序列生成中的综合基准框架。该框架通过分布差异度量、条件分布评估、多维统计和判别器得分，系统分析生成数据与真实数据的差异，覆盖价格影响函数、订单簿状态等关键金融特征。实验结果表明，基于自回归生成模型的LOB-S5表现优异，能够较好再现市场微观结构特征，同时提出了模型长序列生成中误差积累的“自回归陷阱”现象，有助于推进金融机器学习中高频交易环境下序列建模研究 [page::0][page::1][page::4][page::6][page::7][page::8]
