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10月19日周一
  1. arXiv q-fin44

    OrderFlowDiT:用于概率性限价单供给预测的传输正则化扩散Transformer

    研究人员提出OrderFlowDiT,这是一种采用非平衡最优传输(UOT)辅助损失训练的条件扩散Transformer,用于预测未来五分钟限价单提交量的条件分布。在覆盖30只美股的1950个验证条件下,相比仅使用均方误差训练,加入UOT可将全字段传输成本降低45.8%,传输能量得分降低26.1%,且每只股票的两项指标均有提升。

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