用机器学习从公开数据构建高频交易度量
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用机器学习从公开数据构建高频交易度量
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先了解这件事
报道摘要
研究者用机器学习模型在专有 Nasdaq 数据上训练,将可观测的高频交易活动映射到公开日内变量,从而为 2010 至 2023 年全部美股生成每日的流动性供给型与需求型高频交易指标。
摘自 arXiv cs.LG
最新进展10月7日 12:00
用机器学习从公开数据中测量高频交易报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.LG用机器学习从公开数据中测量高频交易
研究者用机器学习模型在专有 Nasdaq 数据上训练,将可观测的高频交易活动映射到公开日内变量,从而为 2010 至 2023 年全部美股生成每日的流动性供给型与需求型高频交易指标。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。