一个用于监督学习的高频交易执行模型
摘要：高频交易执行模型对监督学习算法的经济影响进行评估，并引入了“交易信息矩阵”来扩展混淆矩阵的概念，以将高频交易策略的预期利润和损失归因于执行约束条件下的正确和错误的预测。我们将交易执行模型和交易信息矩阵应用于层次二小纳斯达克100指数期货历史数据，并展示了一种评估短期记忆神经网络误差对利润和损失敏感性的估算方法。我们的方法直接评估做市策略对预测误差的性能敏感性，并增强了传统的基于市场模拟的测试。
作者：Matthew F Dixon
论文ID：1710.03870
分类：Trading and Market Microstructure
分类简称：q-fin.TR
提交时间：2017-12-06