論文の概要: Microstructure-Empowered Stock Factor Extraction and Utilization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08135v1
- Date: Wed, 16 Aug 2023 03:56:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-17 15:05:17.036489
- Title: Microstructure-Empowered Stock Factor Extraction and Utilization
- Title（参考訳）: 微細構造を利用したストックファクターの抽出と利用
- Authors: Xianfeng Jiao, Zizhong Li, Chang Xu, Yang Liu, Weiqing Liu and Jiang
Bian
- Abstract要約: 本稿では,下流タスクの順序流データから重要な要素を抽出することを目的とした,新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、さまざまなシナリオにわたる1年間のストックオーダーフローデータを効率的に処理する。
本手法は,注文フローデータから優れた因子を抽出し,株価トレンド予測や注文実行タスクの大幅な改善を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.978807427453262
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-frequency quantitative investment is a crucial aspect of stock
investment. Notably, order flow data plays a critical role as it provides the
most detailed level of information among high-frequency trading data, including
comprehensive data from the order book and transaction records at the tick
level. The order flow data is extremely valuable for market analysis as it
equips traders with essential insights for making informed decisions. However,
extracting and effectively utilizing order flow data present challenges due to
the large volume of data involved and the limitations of traditional factor
mining techniques, which are primarily designed for coarser-level stock data.
To address these challenges, we propose a novel framework that aims to
effectively extract essential factors from order flow data for diverse
downstream tasks across different granularities and scenarios. Our method
consists of a Context Encoder and an Factor Extractor. The Context Encoder
learns an embedding for the current order flow data segment's context by
considering both the expected and actual market state. In addition, the Factor
Extractor uses unsupervised learning methods to select such important signals
that are most distinct from the majority within the given context. The
extracted factors are then utilized for downstream tasks. In empirical studies,
our proposed framework efficiently handles an entire year of stock order flow
data across diverse scenarios, offering a broader range of applications
compared to existing tick-level approaches that are limited to only a few days
of stock data. We demonstrate that our method extracts superior factors from
order flow data, enabling significant improvement for stock trend prediction
and order execution tasks at the second and minute level.
- Abstract（参考訳）: 高周波量的投資は株式投資の重要な側面である。
特に、注文書からの包括的データやティックレベルでの取引記録など、高周波取引データの中で最も詳細な情報を提供するため、注文フローデータが重要な役割を果たす。
注文フローデータは、トレーダーにインフォームド意思決定に不可欠な洞察を与えるため、市場分析に非常に有用である。
しかし, オーダーフローデータの抽出と有効利用は, 大量のデータと, 主に粗度ストックデータを対象とした従来のファクタマイニング手法の限界により, 課題となっている。
これらの課題に対処するため,我々は,様々な粒度やシナリオにわたる下流タスクの注文フローデータから不可欠な要素を効果的に抽出することを目的とした新しいフレームワークを提案する。
本手法はコンテキストエンコーダと因子エクストラクタから構成される。
Context Encoderは、期待と実際の市場状態の両方を考慮して、現在の順序フローデータセグメントのコンテキストへの埋め込みを学習する。
さらに、因子抽出器は教師なしの学習手法を使用して、与えられたコンテキスト内の多数派とは最も異なる重要なシグナルを選択する。
抽出された因子は下流のタスクに使用される。
実証研究において,提案フレームワークは,様々なシナリオにわたる在庫フローの全年を効率的に処理し,数日間の在庫データに制限された既存のダニレベルのアプローチと比較して,幅広い範囲のアプリケーションを提供する。
本手法は,注文フローデータから優れた因子を抽出し,株価傾向予測と注文実行タスクを2分単位で大幅に改善できることを実証する。
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