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StochLOB：重尾分数匹配预测限价订单簿趋势
论文提出STOCHLOB，一种仅训练阶段的分数匹配框架，用跳跃-列维噪声和截断α稳定噪声替代布朗高斯扰动，以适配限价订单簿的重尾、突发性订单流。在Coinbase LOB数据上，该方法在未污染测试窗口保持竞争力，并改善尾部压力诊断。
arXiv cs.LG17 天前
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论文提出STOCHLOB，一种仅训练阶段的分数匹配框架，用跳跃-列维噪声和截断α稳定噪声替代布朗高斯扰动，以适配限价订单簿的重尾、突发性订单流。在Coinbase LOB数据上，该方法在未污染测试窗口保持竞争力，并改善尾部压力诊断。