Conditional Generators for Limit Order Book Environments: Explainability, Challenges, and Robustness

要約

指値注文帳は、基本的かつ広く普及している市場メカニズムです。
この論文では、注文帳シミュレーションのための条件付き生成モデルの使用について調査します。
取引エージェントを開発する場合、このアプローチは取引エージェントの存在に反応できるため、従来のバックテストの代替手段として最近注目を集めています。
最先端の CGAN (Coletta et al. (2022) より) を使用して、入力特徴への依存性を調査し、長所と短所の両方を明らかにします。
これを行うために、モデルの機能とそのメカニズムに対して「敵対的攻撃」を使用します。
次に、これらの洞察を使用して、現実性と堅牢性の両方の観点から CGAN を改善する方法を示します。
最後に、今後の作業のロードマップを示します。

要約(オリジナル)

Limit order books are a fundamental and widespread market mechanism. This paper investigates the use of conditional generative models for order book simulation. For developing a trading agent, this approach has drawn recent attention as an alternative to traditional backtesting due to its ability to react to the presence of the trading agent. Using a state-of-the-art CGAN (from Coletta et al. (2022)), we explore its dependence upon input features, which highlights both strengths and weaknesses. To do this, we use ‘adversarial attacks’ on the model’s features and its mechanism. We then show how these insights can be used to improve the CGAN, both in terms of its realism and robustness. We finish by laying out a roadmap for future work.

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