TLOB: Dual Attention Transformer Predicts Price Trends from Order Book Data
a year ago
- #Machine Learning
- #Market Efficiency
- #Quantitative Finance
- 提出TLOB模型——一种基于Transformer架构的双注意力机制模型，用于通过限价订单簿(LOB)数据进行价格趋势预测
- 通过实验证明简单MLP架构即可实现优越性能，对复杂模型设计的必要性提出挑战
- 提出新的标签生成方法以消除预测中的时间跨度偏差
- 在FI-2010基准数据集、NASDAQ和比特币数据上评估四个时间跨度的预测性能，超越现有最优方法
- 揭示股票价格可预测性随时间递减的现象，反映市场效率持续提升
- 分析交易成本对趋势分类和交易策略盈利性的关键影响
- 阐释股价趋势预测领域的发展态势，为金融人工智能研究奠定新基础
- 公开TLOB模型源代码