arXiv 机器学习· Arshia Abolghasemi, Seyed Reza Tavakoli, Parsa Naderi, Nazanin Mirzaei, Behrad Jahani, Saba Yousefzadeh, Tahereh Javaheri, Mohammad Hosein Rohban, Gholamali Aminian, Ali Habibnia·· 9 小时前AI 评分32
StochLOB：面向鲁棒限价订单簿趋势预测的重尾分值匹配
StochLOB: Heavy-Tailed Score Matching for Robust Limit Order Book Trend Prediction
AI 导读
研究者提出了仅在训练阶段使用的分值匹配框架 STOCHLOB，通过改变前向扩散扰动规律来提升限价订单簿趋势预测的鲁棒性，同时保持部署的预测器为确定性。该方法引入跳跃 Lévy 噪声和截断 α-stable 噪声以注入有限跳跃与重尾残差，推理时无需反向时间扩散采样。在 Coinbase 数据集上，该方法改善了尾部窗口压力诊断表现，并开源了代码与配置文件。
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