StochLOB

StochLOB 框架使用重尾噪声进行金融趋势预测

研究人员开发了 StochLOB，一个用于预测限价订单簿趋势的新型训练框架。与使用高斯噪声的传统基于分数的扩散方法不同，StochLOB 采用重尾噪声分布，例如跳跃-Lévy 噪声和截断 $\alpha$-稳定噪声。这种方法能更好地模拟金融市场数据的爆发性和重尾特性。在比特币和山寨币的 Coinbase 限价订单簿数据上进行的实验表明，在未损坏数据上具有竞争力，并改善了尾部窗口事件的压力诊断。