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生成现实的股市订单流

作者

上市的：
  • 李俊怡
  • 王锡通
  • 林耀阳
  • 阿鲁内什·辛哈
  • 迈克尔·威尔曼

摘要

我们提出了一种基于生成性对抗网络（GAN）生成真实、高保真股市数据的方法。我们的Stock-GAN模型使用条件Wasserstein GAN来捕获订单的历史相关性。生成器的设计包括精心设计的方面，包括近似市场拍卖机制的组件，通过订单簿结构增加订单历史，以改进生成任务。我们进行了一项消融研究，以验证我们的网络结构方面的有用性。我们提供了生成器学习到的分布的数学特征。我们还建议使用统计数据来衡量生成订单的质量。我们用合成和实际市场数据测试了我们的方法，并与许多基线生成模型进行了比较，发现生成的数据与实际数据接近。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:arx:论文：2006.04212
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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