論文の概要: A Comparative Analysis of Statistical and Machine Learning Models for Outlier Detection in Bitcoin Limit Order Books

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14960v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 13:42:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.140918
• Title: A Comparative Analysis of Statistical and Machine Learning Models for Outlier Detection in Bitcoin Limit Order Books
• Title（参考訳）: Bitcoinリミット注文書における異常検出のための統計的および機械学習モデルの比較分析
• Authors: Ivan Letteri,
• Abstract要約: 本研究は,暗号通貨制限順序書(LOB)における実時間異常識別のための頑健な統計手法と高度な機械学習手法の比較分析を行う。 我々は13の多様なモデルの有効性を評価し、どのアプローチが潜在的にマニピュティブな取引行動を検出するのに最も適しているかを同定する。 主要な取引所から26,204レコードのデータセットをバックテストして実施した経験的評価は、最高性能のモデルであるEmpirical Covariance (EC)が6.70%向上し、標準のBuy-and-Holdベンチマークを大幅に上回ったことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The detection of outliers within cryptocurrency limit order books (LOBs) is of paramount importance for comprehending market dynamics, particularly in highly volatile and nascent regulatory environments. This study conducts a comprehensive comparative analysis of robust statistical methods and advanced machine learning techniques for real-time anomaly identification in cryptocurrency LOBs. Within a unified testing environment, named AITA Order Book Signal (AITA-OBS), we evaluate the efficacy of thirteen diverse models to identify which approaches are most suitable for detecting potentially manipulative trading behaviours. An empirical evaluation, conducted via backtesting on a dataset of 26,204 records from a major exchange, demonstrates that the top-performing model, Empirical Covariance (EC), achieves a 6.70% gain, significantly outperforming a standard Buy-and-Hold benchmark. These findings underscore the effectiveness of outlier-driven strategies and provide insights into the trade-offs between model complexity, trade frequency, and performance. This study contributes to the growing corpus of research on cryptocurrency market microstructure by furnishing a rigorous benchmark of anomaly detection models and highlighting their potential for augmenting algorithmic trading and risk management.
• Abstract（参考訳）: 暗号通貨リミットオーダーブック(LOB)内の外れ値の検出は、特に高揮発性で初期段階の規制環境において、市場のダイナミクスを理解する上で最重要となる。 本研究は、暗号通貨LOBにおけるリアルタイム異常識別のための頑健な統計手法と高度な機械学習手法の包括的比較分析を行う。 統合テスト環境ではAITA秩序書信号 (AITA-OBS) と命名され, 潜在的な操作的取引行動を検出するのにどのアプローチが最適かを特定するために, 13種類の多様なモデルの有効性を評価する。 主要な取引所から26,204レコードのデータセットをバックテストして実施した経験的評価は、最高性能のモデルであるEmpirical Covariance (EC)が6.70%向上し、標準のBuy-and-Holdベンチマークを大幅に上回ったことを示している。 これらの知見は、モデル複雑性、貿易頻度、パフォーマンスの間のトレードオフに関する洞察を提供する。 本研究は、異常検出モデルの厳密なベンチマークを作成し、アルゴリズムトレーディングとリスク管理を強化する可能性を強調することにより、暗号市場マイクロ構造の研究のコーパスの増大に寄与する。

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