当报价崩溃时:检测限价订单簿中的瞬态机械流动性侵蚀
机器学习
2026-04-27 v1
摘要
我们研究了电子限价订单簿中瞬态流动性侵蚀(“报价崩溃”)的检测问题,其中可观测的报价恶化可能反映机械性流动性撤回或信息性重新定价。利用ABIDES基于智能体的模拟器,我们构建了一个多智能体环境,其中报价崩溃源于做市商中的随机机制切换,提供了真实市场数据中无法获得的时间分辨真实标签。我们开发了一个检测流程,利用订单簿特征识别机械驱动的报价侵蚀,并训练一个神经模型以产生校准的崩溃概率。实验表明,所提出的框架能够可靠地识别针对智能体级别真实标签的崩溃事件,神经模型相比基于规则的基线实现了+36%的AUC改进,并且在正常、高波动、牛市和熊市条件下均表现稳健。关于时间特征和改变真实标签机制依赖结构的消融研究证实,该框架在独立和自相关的流动性撤回动态中均具有泛化能力。
引用
@article{arxiv.2604.21993,
title = {When Quotes Crumble: Detecting Transient Mechanical Liquidity Erosion in Limit Order Books},
author = {Haohan Xu and Jason Bohne and Pawel Polak and Yurij Baransky and Ajay Alva and Violetta Fedotova and Gary Kazantsev and David Rosenberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.21993},
year = {2026}
}
备注
10 pages, 4 figures. Accepted at ICLR 2026 Workshop on Advances in Financial AI