基于订单流生成对抗建模的日内价格模拟

金融市场的日内价格变动由交易者以高频提交的订单序列（即订单流）驱动。本文引入序列生成对抗网络框架的一种新颖应用来对订单流进行建模，从而可以生成随机的订单流序列以模拟价格的日内变动。作为基准，选取了量化金融文献中一个著名的参数化模型。对模型进行拟合后，从每个模型中采样多条订单流序列的随机路径。随后通过使用生成的序列模拟价格变动来评估模型性能，并比较生成序列与真实序列产生的价格变动之间的经验规律。所考察的经验规律包括价格对数收益率的分布、价格波动率以及对数收益率分布的厚尾性。结果表明，与基准模型的序列相比，生成模型生成的订单序列能够更好地再现真实价格变动的统计行为。