論文の概要: Temporal Kolmogorov-Arnold Networks (T-KAN) for High-Frequency Limit Order Book Forecasting: Efficiency, Interpretability, and Alpha Decay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02310v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 17:59:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:23.338894
• Title: Temporal Kolmogorov-Arnold Networks (T-KAN) for High-Frequency Limit Order Book Forecasting: Efficiency, Interpretability, and Alpha Decay
• Title（参考訳）: 時間的コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(T-KAN)による高周波数制限順序ブック予測:効率性,解釈可能性,Alpha劣化
• Authors: Ahmad Makinde,
• Abstract要約: 本稿では,標準LSTMの固定された線形重みを学習可能なB-スプライン活性化関数に置き換えるために,時間的コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(T-KAN)を導入する。 T-KANネットワークの有効性は低く、-82.76%のDeepLOBが1.0bpsの取引コストでダウンしたのに対し、132.48%のリターンをもたらす。
• 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: High-Frequency trading (HFT) environments are characterised by large volumes of limit order book (LOB) data, which is notoriously noisy and non-linear. Alpha decay represents a significant challenge, with traditional models such as DeepLOB losing predictive power as the time horizon (k) increases. In this paper, using data from the FI-2010 dataset, we introduce Temporal Kolmogorov-Arnold Networks (T-KAN) to replace the fixed, linear weights of standard LSTMs with learnable B-spline activation functions. This allows the model to learn the 'shape' of market signals as opposed to just their magnitude. This resulted in a 19.1% relative improvement in the F1-score at the k = 100 horizon. The efficacy of T-KAN networks cannot be understated, producing a 132.48% return compared to the -82.76% DeepLOB drawdown under 1.0 bps transaction costs. In addition to this, the T-KAN model proves quite interpretable, with the 'dead-zones' being clearly visible in the splines. The T-KAN architecture is also uniquely optimized for low-latency FPGA implementation via High level Synthesis (HLS). The code for the experiments in this project can be found at https://github.com/AhmadMak/Temporal-Kolmogorov-Arnold-Networks-T-KAN-for-High-Frequency-Limit-Order -Book-Forecasting.
• Abstract（参考訳）: 高周波トレーディング(HFT)環境は、高ボリュームのリミットオーダーブック(LOB)データによって特徴づけられる。 アルファ崩壊は重要な課題であり、時間地平線(k)が増加するにつれて、DeepLOBのような伝統的なモデルは予測力を失う。 本稿では、FI-2010データセットのデータを用いて、標準LSTMの固定線形重みを学習可能なB-スプライン活性化関数に置き換えるために、テンポラルコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(T-KAN)を導入する。 これにより、モデルは単に大きさではなく、市場信号の「形」を学ぶことができる。 この結果、k = 100水平線でのF1スコアの相対的な改善が19.1%となった。 T-KANネットワークの有効性は低く、-82.76%のDeepLOBが1.0bpsの取引コストでダウンしたのに対し、132.48%のリターンをもたらす。 これに加えて、T-KANモデルはかなり解釈可能であり、「死ゾーン」はスプラインではっきりと見える。 T-KANアーキテクチャは、高レベル合成(HLS)による低遅延FPGA実装にも一意に最適化されている。 このプロジェクトの実験のコードはhttps://github.com/AhmadMak/Temporal-Kolmogorov-Arnold-Networks-T-KAN-for-High-Frequency-Limit-Order -Book-Forecastingで見ることができる。

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