限价订单簿中的深度注意力生存分析：用卷积-Transformer 估计成交概率
统计金融
2023-06-12 v1
摘要
执行策略中的关键决策之一，是在限价订单簿（LOB）中选择被动（提供流动性）或主动（获取流动性）订单来执行交易。这一选择的核心是 LOB 中被动限价订单的成交概率。本文提出一种深度学习方法来估计放置在 LOB 不同层级的限价订单的成交时间。我们开发了一种新颖的生存分析模型，将 LOB 的时变特征映射到限价订单成交时间的分布。我们的方法基于卷积-Transformer 编码器与单调神经网络解码器。我们使用恰当的评分规则将我们的方法与其他生存分析方法比较，并进行可解释性分析以理解用于计算成交概率的特征的信息量。我们的方法显著优于生存分析文献中通常使用的方法。最后，我们对放置于订单簿（例如买卖价差内）中、具有不同排队动态和交易活动的资产的订单成交概率进行统计分析。
引用
@article{arxiv.2306.05479,
title = {Deep Attentive Survival Analysis in Limit Order Books: Estimating Fill Probabilities with Convolutional-Transformers},
author = {Alvaro Arroyo and Alvaro Cartea and Fernando Moreno-Pino and Stefan Zohren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.05479},
year = {2023}
}