HLOB – Information Persistence and Structure in Limit Order Books
创建于 更新于
摘要
本报告提出了HLOB，一种基于Triangulated Maximally Filtered Graph（TMFG）和Homological Convolutional Neural Networks（HCNNs）的高频限价单簿（LOB）中值价格变化方向预测深度学习模型。HLOB通过建模LOB体积及价格层级间的高阶依赖结构，有效捕获非平凡的空间信息结构，在不同微观结构风险股票上，尤其是large-tick类别，实现了对比9种最先进模型的优势，揭示了信息空间分布及其随预测时长的衰减规律，推进了市场微观结构与深度学习的结合研究 [page::0][page::2][page::5][page::15][page::20][page::26]
