Можете ли вы использовать авторегрессивное распространение для получения рыночных данных?

В количественном финансировании мы используем модели, которые берут поток рыночных данных для определенного символа (например, заказы на отдых добавляются к заказной книге, аннулирования этих заказов и исполнения) и предсказываем, что символ будет иметь будущую цену. Генерационные модели менее распространены. Представьте модель, которая могла бы дать не только очковую оценку цены символа 8,6s, но и фактически синтезировать книжные события — включая время их прибытия на обмен. Вы, конечно же, получаете прогнозы цен, но у вас будет гораздо больше текстуры. Но что это за данные о рынке? Регенеративная модель требует ответа на этот вопрос. Скорее видео или смс? То есть, он непрерывный или дискретный? Как представляется, рыночные данные имеют характерные черты обоих этих факторов. Заказная книга эволюционирует с помощью ряда поворотов, когда участники рынка устанавливают или отнимают заказы отдыха; несомненно, существует дискретное пространство для действий. И все же многие из самых важных параметров того или иного порядка, как и его цена, имеют такую высокую кардиналность, что они кажутся непрерывными. Некоторые просто непрерывны: легко забыть, но крайне важно для генеративной модели - это время, как в случае с новым порядком, когда происходит обмен. На практике распределение является пиктичным: никельинг (где вы улучшите цену за один клещ) гораздо более часто встречается, чем совершенствование на два галочка, и заказы обычно приходят в разрывы, например около целых чисел. Один…