論文の概要: Deep Probabilistic Modelling of Price Movements for High-Frequency Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01498v1
• Date: Tue, 31 Mar 2020 19:25:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 00:40:43.206499
• Title: Deep Probabilistic Modelling of Price Movements for High-Frequency Trading
• Title（参考訳）: 高周波取引における価格変動の深部確率モデル
• Authors: Ye-Sheen Lim, Denise Gorse
• Abstract要約: 本稿では、高周波市場価格の確率論的モデリングのための深い再帰アーキテクチャを提案する。 結果として生じる深層混合モデルは、自動化された高周波取引戦略の開発において重要ないくつかの実践的課題に同時に対処する。 このモデルでは,メトリックベーステストとシミュレートされたトレーディングシナリオの両方において,ベンチマークモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we propose a deep recurrent architecture for the probabilistic modelling of high-frequency market prices, important for the risk management of automated trading systems. Our proposed architecture incorporates probabilistic mixture models into deep recurrent neural networks. The resulting deep mixture models simultaneously address several practical challenges important in the development of automated high-frequency trading strategies that were previously neglected in the literature: 1) probabilistic forecasting of the price movements; 2) single objective prediction of both the direction and size of the price movements. We train our models on high-frequency Bitcoin market data and evaluate them against benchmark models obtained from the literature. We show that our model outperforms the benchmark models in both a metric-based test and in a simulated trading scenario
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 自動取引システムのリスク管理に重要な, 高周波市場価格の確率論的モデリングのための深い再帰アーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャでは,確率論的混合モデルを深部再帰ニューラルネットワークに組み込む。 得られた深層混合モデルは、文献でこれまで無視されていた自動高周波取引戦略の開発において重要ないくつかの実践的課題に同時に対処する。 1)価格変動の確率的予測 2)価格変動の方向と大きさの両方を客観的に予測する。 我々は、高周波bitcoin市場データに基づいてモデルをトレーニングし、文献から得られたベンチマークモデルに対して評価します。 私たちのモデルは、メトリックベーステストとシミュレートトレーディングシナリオの両方において、ベンチマークモデルよりも優れています。

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