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high-frequency trading
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新的 T-KAN 架构提升高频交易预测能力
研究人员推出了一种新颖的架构——时间柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络 (T-KAN)，旨在改进高频交易 (HFT) 预测。与难以处理嘈杂、非线性限价订单簿数据和 Alpha 衰减的传统模型不同，T-KAN 利用可学习的 B 样条激活函数来捕捉信号形状而非仅是幅度。该方法在 k=100 的预测范围内，F1 分数相对提高了 19.1%，并实现了 132.48% 的回报，而 DeepLOB 则出现了显著回撤。T-KAN 模型还提供了增强的可解释性，…
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AI框架统一交易、咨询和情感分析
研究人员开发了一个面向智能金融系统的统一框架，该框架整合了多种AI技术。该框架结合了用于机器人投顾的强化学习、用于高频交易的时间序列预测、用于银行业务的博弈论以及跨模态情感分析。这种集成方法在包括投资组合优化和交易准确性在内的各种金融任务中都显示出显著的性能提升。