arXiv · ML· Alexandre Bismuth, Kang Li, Aramis Marti-Shahandeh, Valentin Mohl, Jakob Foerster, Anisoara Calinescu·· 7 小时前AI 评分28
基于 Wasserstein GAN 的高频交易 LOB 基础模型对抗后训练
Adversarial Post-Training of Foundation Models for High-Frequency Trading
AI 导读
针对限制订单簿（LOB）基础模型提出的对抗后训练方法，使用 Wasserstein GAN 目标与进化策略（LoRA 扰动）更新生成器。 在测试集上，该方法使 LOB-Bench 的 WS-21 现实主义指标提升 17.6%，Mean-L1 提升 17.0%，并将 500 消息滚出的误差累积从 3.1 倍降至 2.3 倍。
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