論文の概要: DSLOB: A Synthetic Limit Order Book Dataset for Benchmarking Forecasting Algorithms under Distributional Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11513v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 06:33:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 19:13:17.310047
• Title: DSLOB: A Synthetic Limit Order Book Dataset for Benchmarking Forecasting Algorithms under Distributional Shift
• Title（参考訳）: DSLOB:分散シフト下での予測アルゴリズムのベンチマークのための合成極限順序ブックデータセット
• Authors: Defu Cao, Yousef El-Laham, Loc Trinh, Svitlana Vyetrenko, Yan Liu
• Abstract要約: 電子取引市場において、リミットオーダーブック(LOB)は、所定のセキュリティのための様々な価格レベルで、保留中の購入/販売注文に関する情報を提供する。 近年、下流機械学習タスクの解決にLOBデータを使うことへの関心が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.326002979578686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In electronic trading markets, limit order books (LOBs) provide information about pending buy/sell orders at various price levels for a given security. Recently, there has been a growing interest in using LOB data for resolving downstream machine learning tasks (e.g., forecasting). However, dealing with out-of-distribution (OOD) LOB data is challenging since distributional shifts are unlabeled in current publicly available LOB datasets. Therefore, it is critical to build a synthetic LOB dataset with labeled OOD samples serving as a testbed for developing models that generalize well to unseen scenarios. In this work, we utilize a multi-agent market simulator to build a synthetic LOB dataset, named DSLOB, with and without market stress scenarios, which allows for the design of controlled distributional shift benchmarking. Using the proposed synthetic dataset, we provide a holistic analysis on the forecasting performance of three different state-of-the-art forecasting methods. Our results reflect the need for increased researcher efforts to develop algorithms with robustness to distributional shifts in high-frequency time series data.
• Abstract（参考訳）: 電子取引市場において、リミットオーダーブック(LOB)は、所定のセキュリティのための様々な価格レベルで、保留中の購入/販売注文に関する情報を提供する。 近年、下流機械学習タスク(例えば予測)の解決にLOBデータを使うことへの関心が高まっている。 しかし、現在公開されているLOBデータセットに分散シフトがラベル付けされていないため、OODデータの扱いは困難である。 したがって、ラベル付きOODサンプルを用いた合成LOBデータセットの構築は、目に見えないシナリオをうまく一般化するモデルを開発するためのテストベッドとして重要である。 本研究では、マルチエージェント市場シミュレータを用いて、制御された分散シフトベンチマークの設計を可能にする、市場ストレスシナリオのない合成LOBデータセット(DSLOB)を構築する。 提案する合成データセットを用いて,3種類の最先端予測手法の予測性能を総合的に解析する。 この結果から,高周波時系列データの分布シフトにロバストなアルゴリズム開発の必要性が示唆された。

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