面向限价指令簿趋势分析的网络集成模型

摘要

为了更好地分析限价指令簿(LOBs)的趋势,文中提出面向LOBs趋势分析的网络集成模型(NEM-LOB).模型融合2个长短期记忆(LSTM)子模型和1个卷积神经网络(CNN)子模型.一个LSTM子模型可通过LOBs的分布信息捕捉全局时间依赖性,另一个LSTM子模型可通过LOBs和订单流的动态信息捕捉全局动态性.CNN子模型通过LOBs的事实信息提取局部特征.最后,结合3个子模型,提取特征以获得预测结果.在FI-2010数据集上的实验表明NEM-LOB通过引入订单流信息,能对LOBs进行更好的趋势分析.