論文の概要: Detecting Multilevel Manipulation from Limit Order Book via Cascaded Contrastive Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17086v2
• Date: Fri, 10 Oct 2025 07:32:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:46.003308
• Title: Detecting Multilevel Manipulation from Limit Order Book via Cascaded Contrastive Representation Learning
• Title（参考訳）: Cascaded Contrastive Representation Learningによる制限順序書からのマルチレベル操作の検出
• Authors: Yushi Lin, Peng Yang,
• Abstract要約: スポフィングは最も隠蔽的で詐欺的なTBM戦略の1つである。 これらのパターンは通常、リミット・オーダー・ブックの豊かで階層的な情報の中に隠されている。 ケースケード型LOB表現アーキテクチャと教師付きコントラスト学習を組み合わせた表現学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.11124360246468
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trade-based manipulation (TBM) undermines the fairness and stability of financial markets drastically. Spoofing, one of the most covert and deceptive TBM strategies, exhibits complex anomaly patterns across multilevel prices, while often being simplified as a single-level manipulation. These patterns are usually concealed within the rich, hierarchical information of the Limit Order Book (LOB), which is challenging to leverage due to high dimensionality and noise. To address this, we propose a representation learning framework combining a cascaded LOB representation architecture with supervised contrastive learning. Extensive experiments demonstrate that our framework consistently improves detection performance across diverse models, with Transformer-based architectures achieving state-of-the-art results. In addition, we conduct systematic analyses and ablation studies to investigate multilevel manipulation and the contributions of key components for detection, offering broader insights into representation learning and anomaly detection for complex time series data.
• Abstract（参考訳）: 貿易ベースの操作(TBM)は、金融市場の公正性と安定性を著しく損なう。 最も隠蔽的で偽造的なTBM戦略の1つであるスポフィングは、多水準の価格で複雑な異常パターンを示すが、シングルレベルの操作として単純化されることが多い。 これらのパターンは、通常、高次元とノイズのために活用が難しいリミット秩序書(LOB)の豊かで階層的な情報の中に隠されている。 そこで本研究では,ケースケード型LOB表現アーキテクチャと教師付きコントラスト学習を組み合わせた表現学習フレームワークを提案する。 大規模な実験により,Transformerベースのアーキテクチャが最先端の結果を達成することにより,多種多様なモデルにおける検出性能が一貫して向上することが実証された。 さらに,複雑な時系列データに対する表現学習と異常検出に関するより広範な知見を提供するとともに,マルチレベル操作と検出のための重要なコンポーネントの寄与について,系統的分析およびアブレーション研究を実施している。

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