Abstract-Finansiell tidsserie prognoser har länge varit ett utmanande problem på grund av den inneboende bullriga och stokastiska karaktären på marknaden. I High-Frequency Trading (HFT) är prognostisering för handelsändamål en ännu mer utmanande uppgift eftersom ett automatiserat slutledningssystem krävs för att vara både exakt och snabb. I detta dokument föreslår vi en neural nätverk lagerarkitektur som införlivar idén om bilinjär projektion samt en uppmärksamhetsmekanism som gör det möjligt för lagret att upptäcka och fokusera på viktig timlig information. Det resulterande nätverket är mycket tolkningsbart, med tanke på dess förmåga att belysa betydelsen och bidraget från varje temporal instans, vilket gör det möjligt att ytterligare analysera tidpunkterna av intresse. Våra experiment i en storskalig limit Order Book (LOB) datauppsättning visar att ett tvålagers nätverk som utnyttjar våra föreslagna lager överträffar med stor marginal alla befintliga state-of-the-art resultat kommer från mycket djupare arkitekturer samtidigt som kräver mycket färre beräkningar.
I REF används en neural nätverk arkitektur som införlivar idén om bilinjär projektion förstärkt med en temporal uppmärksamhet mekanism för att förutsäga LOB mitten av priset.
Temporal Attention augmented Bilinear Network for Financial Time-Series Data Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics', 'Economics']}