Neural Hawkes: Non-Parametric Estimation in High Dimension and Causality Analysis in Cryptocurrency Markets
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摘要
本文提出了一种基于时刻的神经网络方法，利用物理信息神经网络高效求解Hawkes过程的Fredholm积分方程，实现对高维多维标记Hawkes核的非参数估计。方法在模拟数据中表现鲁棒且准确，并应用到加密货币高频市场数据，揭示成交量对比特币交易率的影响及多达15对加密货币间的因果传导关系，提供市场微观结构的新见解 [page::0][page::2][page::10][page::22][page::23][page::24][page::26].
