深度特征融合：解鎖限價指令簿趨勢預(yù)測的新密碼

深度特征融合：解鎖限價指令簿趨勢預(yù)測的新密碼一、引言1.1研究背景與意義在金融市場中，限價指令簿（LimitOrderBook,LOB）作為記錄未成交限價指令的核心結(jié)構(gòu)，蘊(yùn)含著豐富的市場信息，在金融交易中占據(jù)著舉足輕重的地位。它是投資者提交的限價指令的集合，按照價格優(yōu)先、時間優(yōu)先的原則排序，直觀呈現(xiàn)了市場上買賣雙方在不同價格水平上的委托意愿和數(shù)量。投資者可以通過觀察限價指令簿的深度、買賣價差、訂單不平衡等特征，來判斷市場的流動性、供需關(guān)系以及潛在的價格走勢，進(jìn)而做出合理的投資決策。比如，當(dāng)限價指令簿中買盤深度遠(yuǎn)大于賣盤深度時，可能預(yù)示著市場短期內(nèi)有上漲的動力；反之，若賣盤深度更強(qiáng)，則可能暗示市場下行壓力較大。同時，限價指令簿的動態(tài)變化也反映了市場參與者的行為和情緒，對價格發(fā)現(xiàn)過程起著關(guān)鍵作用，為市場的有效運(yùn)行提供了基礎(chǔ)。準(zhǔn)確預(yù)測限價指令簿的趨勢對投資者和市場而言都具有極為重要的意義。對于投資者來說，能夠精準(zhǔn)把握限價指令簿的變化趨勢，就可以在投資中搶占先機(jī)。一方面，有助于投資者優(yōu)化交易策略，提高交易效率和收益。例如，在預(yù)測到價格上漲趨勢時，提前買入資產(chǎn)；在預(yù)計價格下跌時，及時賣出或做空，從而實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的增值。另一方面，還能幫助投資者有效管理風(fēng)險，避免因市場波動帶來的重大損失。從市場角度來看，準(zhǔn)確的限價指令簿趨勢預(yù)測可以提升市場的整體效率和穩(wěn)定性。它能夠促進(jìn)市場價格更加準(zhǔn)確地反映資產(chǎn)的真實(shí)價值，減少價格偏差和波動，增強(qiáng)市場的透明度和公平性。當(dāng)市場參與者都能基于準(zhǔn)確的趨勢預(yù)測進(jìn)行交易時，市場的流動性將得到更好的保障，資源配置也會更加合理，從而推動金融市場的健康發(fā)展。然而，限價指令簿的趨勢受到眾多復(fù)雜因素的影響，包括宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、市場情緒、投資者行為、政策法規(guī)等，這些因素相互交織、相互作用，使得其趨勢呈現(xiàn)出高度的非線性和復(fù)雜性，傳統(tǒng)的預(yù)測方法難以達(dá)到理想的預(yù)測精度。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，深度特征融合方法在諸多領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的優(yōu)勢。在限價指令簿趨勢預(yù)測中，深度特征融合方法能夠充分挖掘和整合多源數(shù)據(jù)的特征信息，有效捕捉不同特征之間的復(fù)雜關(guān)系，從而提升預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。通過將限價指令簿的原始數(shù)據(jù)特征與其他相關(guān)數(shù)據(jù)（如歷史交易數(shù)據(jù)、市場宏觀數(shù)據(jù)等）的特征進(jìn)行融合，能夠從多個維度對限價指令簿的趨勢進(jìn)行分析和預(yù)測，為投資者和市場提供更具價值的決策依據(jù)。因此，研究面向限價指令簿趨勢預(yù)測的深度特征融合方法具有巨大的潛力和重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在限價指令簿趨勢預(yù)測領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究，不斷推動該領(lǐng)域的發(fā)展。早期的研究主要集中在傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方法上。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，基于深度學(xué)習(xí)的限價指令簿趨勢預(yù)測方法逐漸成為研究熱點(diǎn)，同時深度特征融合方法也開始被應(yīng)用于該領(lǐng)域，以進(jìn)一步提升預(yù)測性能。在國外，研究起步相對較早。Ntakaris等人運(yùn)用橋回歸模型和單隱藏層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對限價指令簿的中間價格走勢進(jìn)行預(yù)測，通過對限價指令簿特征的分析，驗(yàn)證了簡單深度學(xué)習(xí)模型在預(yù)測未來趨勢方面相較于傳統(tǒng)回歸模型具有一定優(yōu)勢，開啟了利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法研究限價指令簿的先河。隨著研究的深入，學(xué)者們開始關(guān)注限價指令簿數(shù)據(jù)的特性并嘗試改進(jìn)模型。Tsantekidis等人提出一種融合一維卷積層與二維卷積層的新穎卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，旨在捕捉限價指令簿數(shù)據(jù)中的時空特征。然而，該模型僅使用了限價指令簿的價格和成交量數(shù)據(jù)，未能充分考慮限價指令簿獨(dú)特的結(jié)構(gòu)問題，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示模型性能略遜一籌。Zhang等人則針對限價指令簿獨(dú)特的結(jié)構(gòu)特殊性，構(gòu)建了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，顯著提高了已有模型的預(yù)測性能。不過，該模型僅利用了限價指令簿的基礎(chǔ)特征，對分布特征的考量不足，并且在處理樣本的全局信息方面存在欠缺。近年來，一些研究開始探索多源數(shù)據(jù)融合在限價指令簿趨勢預(yù)測中的應(yīng)用。例如，有學(xué)者嘗試將市場宏觀數(shù)據(jù)、歷史交易數(shù)據(jù)與限價指令簿數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過特征融合的方式來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，但在如何有效融合不同類型的數(shù)據(jù)特征以及確定各數(shù)據(jù)源的權(quán)重方面，仍面臨諸多挑戰(zhàn)。國內(nèi)對于限價指令簿趨勢預(yù)測的研究也在不斷發(fā)展。劉志東教授與楊濯博士合作發(fā)表論文，以高頻逐筆指令數(shù)據(jù)為主要對象，構(gòu)建市場微觀結(jié)構(gòu)特征模型，并利用我國深交所選取的樣本股數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。他們系統(tǒng)地分析了限價指令簿多維度特征對市場信息含量的影響，發(fā)現(xiàn)限價指令簿特征蘊(yùn)含著對樣本股微觀指標(biāo)預(yù)測具有重要價值的有效信息，且未成交的指令流包含的有效信息更多，對微觀指標(biāo)的預(yù)測顯著性更高。此外，成交數(shù)據(jù)與指令流數(shù)據(jù)的特征組合能顯著提升預(yù)測性能，這為深度特征融合在限價指令簿趨勢預(yù)測中的應(yīng)用提供了重要的理論支持和實(shí)證依據(jù)。在深度特征融合方法的研究方面，國內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了積極探索。一些研究將不同的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行組合，如結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），利用CNN提取限價指令簿數(shù)據(jù)的空間特征，LSTM捕捉時間序列特征，通過特征融合來提高預(yù)測精度。還有研究嘗試從不同的角度提取限價指令簿的特征，如從橫向時間維度和縱向空間維度分別提取指令流特征，然后進(jìn)行融合，以挖掘更多的市場信息。盡管國內(nèi)外在限價指令簿趨勢預(yù)測以及深度特征融合方法的研究上取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有研究在特征提取和融合方面還不夠完善，許多模型未能充分挖掘限價指令簿數(shù)據(jù)的潛在特征，以及不同特征之間的復(fù)雜關(guān)系，導(dǎo)致預(yù)測精度有待進(jìn)一步提高。另一方面，對于多源數(shù)據(jù)融合的研究還處于探索階段，如何選擇合適的數(shù)據(jù)源、如何有效地融合不同類型的數(shù)據(jù)以及如何確定各數(shù)據(jù)源在預(yù)測中的權(quán)重等問題，都需要進(jìn)一步深入研究。此外，大部分研究集中在對價格走勢的預(yù)測上，對于限價指令簿其他方面的趨勢預(yù)測，如市場流動性、訂單不平衡等的研究相對較少，未來的研究可以在這些方面展開更深入的探索，以豐富和完善限價指令簿趨勢預(yù)測的理論和方法體系。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用了多種研究方法，從多個維度深入探討面向限價指令簿趨勢預(yù)測的深度特征融合方法，旨在突破現(xiàn)有研究的局限，為金融市場的預(yù)測分析提供更具準(zhǔn)確性和可靠性的工具與策略。在模型構(gòu)建方面，本研究深入剖析限價指令簿數(shù)據(jù)的特性，充分考慮其結(jié)構(gòu)特殊性、時間序列特征以及多源數(shù)據(jù)的融合需求。通過對多種深度學(xué)習(xí)模型的比較與分析，選擇了合適的模型架構(gòu)，并進(jìn)行針對性的改進(jìn)和優(yōu)化。例如，構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的混合模型，利用CNN強(qiáng)大的空間特征提取能力，捕捉限價指令簿數(shù)據(jù)在不同價格檔位和時間點(diǎn)上的局部特征；同時，借助LSTM對時間序列數(shù)據(jù)的良好處理能力，挖掘數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系和動態(tài)變化趨勢。通過這種方式，能夠全面、深入地挖掘限價指令簿數(shù)據(jù)中的潛在信息，為趨勢預(yù)測提供堅實(shí)的模型基礎(chǔ)。在特征提取與融合策略上，本研究提出了一種創(chuàng)新的多源特征融合方法。不僅考慮了限價指令簿的基礎(chǔ)特征，如各級價格、成交量、買賣價差等，還深入挖掘了其分布特征，如價格和成交量的統(tǒng)計分布特征、指令流的動態(tài)變化特征等。此外，將市場宏觀數(shù)據(jù)、歷史交易數(shù)據(jù)等多源信息納入特征體系，通過精心設(shè)計的特征融合算法，將不同類型、不同來源的特征進(jìn)行有機(jī)整合。在融合過程中，采用注意力機(jī)制動態(tài)調(diào)整各特征的權(quán)重，使模型能夠更加關(guān)注對預(yù)測結(jié)果影響較大的特征，有效提升了特征的質(zhì)量和預(yù)測模型的性能。為了驗(yàn)證所提出方法的有效性和優(yōu)越性，本研究進(jìn)行了全面而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)驗(yàn)證。在數(shù)據(jù)收集階段，廣泛收集了多個金融市場的限價指令簿數(shù)據(jù)，以及與之相關(guān)的市場宏觀數(shù)據(jù)和歷史交易數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。對數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、歸一化等操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。在實(shí)驗(yàn)設(shè)計上，采用了多種評價指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、均方誤差等，從不同角度全面評估模型的預(yù)測性能。通過與傳統(tǒng)的預(yù)測方法以及其他先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，直觀地展示本研究方法在限價指令簿趨勢預(yù)測方面的優(yōu)勢。同時，進(jìn)行了大量的敏感性分析和參數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)，深入研究模型參數(shù)和特征選擇對預(yù)測結(jié)果的影響，進(jìn)一步優(yōu)化模型性能，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是提出了全新的多源特征融合策略，充分挖掘和整合限價指令簿數(shù)據(jù)的多維度特征以及多源相關(guān)數(shù)據(jù)的特征信息，有效提升了特征的豐富度和有效性；二是改進(jìn)了深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了適合限價指令簿趨勢預(yù)測的混合模型，結(jié)合了CNN和LSTM的優(yōu)勢，能夠更好地處理限價指令簿數(shù)據(jù)的時空特性；三是引入注意力機(jī)制，在特征融合過程中實(shí)現(xiàn)對不同特征的動態(tài)加權(quán)，使模型能夠更加智能地學(xué)習(xí)和利用關(guān)鍵特征，顯著提高了預(yù)測模型的性能和泛化能力。這些創(chuàng)新點(diǎn)為限價指令簿趨勢預(yù)測領(lǐng)域提供了新的研究思路和方法，有望推動該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。二、限價指令簿與深度特征融合基礎(chǔ)2.1限價指令簿概述限價指令簿（LimitOrderBook,LOB）是金融市場微觀結(jié)構(gòu)的核心組成部分，是記錄投資者提交的尚未成交的限價指令的有序集合。在指令驅(qū)動型市場中，如股票、期貨、外匯等市場，限價指令簿扮演著至關(guān)重要的角色，它是市場參與者進(jìn)行交易決策的重要依據(jù)，為市場提供了流動性，并在價格發(fā)現(xiàn)過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。限價指令簿主要由一系列限價指令構(gòu)成，每個限價指令包含價格、數(shù)量和買賣方向等關(guān)鍵信息。在限價指令簿中，買入限價指令按照價格從高到低的順序排列，價格最高的買入指令排在最前面；賣出限價指令則按照價格從低到高的順序排列，價格最低的賣出指令排在最前面。這種排列方式體現(xiàn)了“價格優(yōu)先”的交易原則，即當(dāng)市場上出現(xiàn)新的交易指令時，首先與價格最優(yōu)的限價指令進(jìn)行匹配成交。以股票市場為例，假設(shè)某只股票的限價指令簿如下表所示：買賣方向價格（元）數(shù)量（股）買入10.50100買入10.45200買入10.40150賣出10.55120賣出10.60180賣出10.65200從這個簡單的限價指令簿中可以清晰地看到，當(dāng)前市場上最高的買入價格為10.50元，對應(yīng)的買入數(shù)量為100股；最低的賣出價格為10.55元，對應(yīng)的賣出數(shù)量為120股。買賣價差（Bid-AskSpread）為0.05元（10.55-10.50），它反映了市場的交易成本和流動性狀況，買賣價差越小，說明市場的流動性越好，交易成本越低。限價指令簿的數(shù)據(jù)具有以下顯著特點(diǎn)：一是高維度，限價指令簿記錄了不同價格檔位上的買賣訂單信息，包含了豐富的價格和數(shù)量維度，隨著市場的發(fā)展和交易活躍度的增加，限價指令簿的維度會不斷上升，數(shù)據(jù)量也會迅速增長；二是動態(tài)性，市場中的限價指令處于不斷的更新之中，新的限價指令會隨時提交，已有的限價指令可能會被撤銷或修改，同時，隨著交易的進(jìn)行，限價指令簿中的訂單會不斷匹配成交，導(dǎo)致限價指令簿的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)時刻發(fā)生變化；三是時間序列性，限價指令簿的數(shù)據(jù)是按照時間順序依次記錄的，每個時間點(diǎn)的限價指令簿狀態(tài)都反映了當(dāng)時市場的供需情況，前后時間點(diǎn)的數(shù)據(jù)之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)，這種時間序列性為分析市場的動態(tài)變化和趨勢提供了重要線索。限價指令簿對市場價格的影響機(jī)制較為復(fù)雜，它通過市場的供需關(guān)系來間接影響價格。當(dāng)限價指令簿中的買盤力量較強(qiáng)，即買入限價指令的數(shù)量和價格較高時，市場上的需求大于供給，推動價格上漲；反之，當(dāng)賣盤力量較強(qiáng)，即賣出限價指令的數(shù)量和價格較低時，供給大于需求，促使價格下跌。限價指令簿的深度（Depth）也是影響市場價格的重要因素。深度表示在不同價格檔位上買賣訂單的累計數(shù)量，它反映了市場在不同價格水平上的流動性。當(dāng)限價指令簿的深度較大時，說明市場在當(dāng)前價格附近有較多的買賣訂單，能夠吸收較大的交易量，市場的流動性較好，價格相對穩(wěn)定；相反，當(dāng)深度較小時，市場的流動性較差，較小的交易量就可能導(dǎo)致價格的大幅波動。此外，限價指令簿中的訂單不平衡（OrderImbalance）也會對市場價格產(chǎn)生影響。訂單不平衡是指買賣訂單數(shù)量的差異，當(dāng)買入訂單數(shù)量遠(yuǎn)大于賣出訂單數(shù)量時，市場呈現(xiàn)買方主導(dǎo)的態(tài)勢，價格有上漲的壓力；反之，當(dāng)賣出訂單數(shù)量多于買入訂單數(shù)量時，市場由賣方主導(dǎo)，價格可能下跌。例如，在某一時刻，限價指令簿中買入訂單的總數(shù)量為1000股，而賣出訂單的總數(shù)量僅為200股，這種明顯的訂單不平衡表明市場上的買方力量強(qiáng)大，可能會推動價格上升，直到買賣訂單達(dá)到新的平衡。限價指令簿作為金融市場的關(guān)鍵組成部分，其數(shù)據(jù)特點(diǎn)和對市場價格的影響機(jī)制十分復(fù)雜且重要。深入理解限價指令簿的概念、構(gòu)成、數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及對市場價格的影響機(jī)制，是研究面向限價指令簿趨勢預(yù)測的深度特征融合方法的基礎(chǔ)，為后續(xù)的研究提供了必要的理論支持和數(shù)據(jù)依據(jù)。2.2深度特征融合相關(guān)技術(shù)深度特征融合技術(shù)是將多個數(shù)據(jù)源或不同層次的特征進(jìn)行整合，以獲取更全面、更具代表性的特征表示，從而提升模型的性能和泛化能力。在限價指令簿趨勢預(yù)測中，深度特征融合技術(shù)能夠充分挖掘限價指令簿數(shù)據(jù)以及相關(guān)多源數(shù)據(jù)的潛在信息，捕捉數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系，為準(zhǔn)確預(yù)測提供有力支持。2.2.1深度學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)是一類基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過構(gòu)建具有多個層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征表示。在限價指令簿趨勢預(yù)測中，常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork,RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory,LSTM）和門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit,GRU）等。CNN是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻、時間序列等）而設(shè)計的深度學(xué)習(xí)模型，其核心思想是通過卷積層、池化層和全連接層等組件，自動提取數(shù)據(jù)的局部特征和全局特征。在限價指令簿數(shù)據(jù)處理中，CNN可以將限價指令簿看作是一種具有特定結(jié)構(gòu)的二維數(shù)據(jù)，其中價格檔位作為一個維度，時間作為另一個維度。通過卷積核在數(shù)據(jù)上滑動，CNN能夠有效地提取限價指令簿在不同價格檔位和時間點(diǎn)上的局部特征，如價格變化趨勢、成交量分布等。例如，在處理限價指令簿的價格數(shù)據(jù)時，卷積核可以捕捉相鄰價格檔位之間的價格差異和變化規(guī)律，從而提取出價格的局部波動特征；池化層則可以對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行降維，減少計算量的同時保留重要特征信息。RNN是一種適合處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠捕捉序列數(shù)據(jù)中的時間依賴關(guān)系。在RNN中，每個時間步的輸入不僅包括當(dāng)前時刻的輸入數(shù)據(jù)，還包括上一個時間步的隱藏狀態(tài)，通過循環(huán)連接的方式，將歷史信息傳遞到當(dāng)前時刻，從而實(shí)現(xiàn)對序列數(shù)據(jù)的建模。然而，傳統(tǒng)RNN存在梯度消失和梯度爆炸的問題，限制了其在長序列數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。LSTM和GRU是為了解決RNN的梯度問題而提出的變體模型。LSTM通過引入門控機(jī)制，包括輸入門、遺忘門和輸出門，能夠有效地控制信息的流動，選擇性地記憶和遺忘歷史信息，從而更好地處理長序列數(shù)據(jù)。在限價指令簿趨勢預(yù)測中，LSTM可以捕捉限價指令簿數(shù)據(jù)在時間序列上的長期依賴關(guān)系，例如，通過遺忘門可以讓模型忘記過去一些對當(dāng)前預(yù)測影響較小的信息，而通過輸入門和輸出門則可以將當(dāng)前時刻的重要信息融入到隱藏狀態(tài)中，為后續(xù)的預(yù)測提供依據(jù)。GRU則是一種簡化的LSTM模型，它將輸入門和遺忘門合并為一個更新門，同時將輸出門和細(xì)胞狀態(tài)合并，減少了模型的參數(shù)數(shù)量，提高了計算效率，在某些場景下也能取得較好的效果。2.2.2特征提取方法特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取對預(yù)測任務(wù)有價值的信息的過程，對于限價指令簿趨勢預(yù)測至關(guān)重要。在深度特征融合框架下，針對限價指令簿數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，可以采用多種特征提取方法，從不同角度挖掘數(shù)據(jù)的潛在特征。從限價指令簿的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中提取特征是最直接的方式。可以提取各級價格、成交量、買賣價差等基本特征。例如，買賣價差是衡量市場流動性和交易成本的重要指標(biāo)，它反映了市場上買賣雙方的價格差異。通過計算不同時間點(diǎn)的買賣價差，可以分析市場流動性的變化趨勢。成交量則反映了市場的活躍程度，成交量的大小可以影響價格的波動幅度和趨勢。此外，還可以提取訂單不平衡度等特征，訂單不平衡度是指買賣訂單數(shù)量的差異程度，它能夠反映市場的供需關(guān)系和潛在的價格變動方向。挖掘限價指令簿數(shù)據(jù)的分布特征也是一種有效的特征提取方法。價格和成交量的統(tǒng)計分布特征能夠提供關(guān)于市場狀態(tài)和投資者行為的信息?？梢杂嬎銉r格的均值、方差、偏度和峰度等統(tǒng)計量，這些統(tǒng)計量可以反映價格分布的集中趨勢、離散程度以及分布的形狀。均值反映了價格的平均水平，方差則衡量了價格的波動程度，偏度和峰度可以進(jìn)一步描述價格分布的不對稱性和尖峰厚尾特征。通過分析這些統(tǒng)計分布特征的變化，可以推斷市場的穩(wěn)定性和潛在的價格走勢。指令流的動態(tài)變化特征也是限價指令簿數(shù)據(jù)的重要特征之一。指令流是指限價指令簿中訂單的提交、撤銷和成交等動態(tài)變化過程，它包含了投資者的交易意圖和市場的實(shí)時信息。通過對指令流的分析，可以提取出訂單的到達(dá)率、撤銷率、成交率等特征，這些特征能夠反映市場的活躍程度和投資者的交易行為。訂單到達(dá)率的增加可能意味著市場參與者的交易意愿增強(qiáng)，而撤銷率的上升則可能表示市場不確定性增加，投資者對交易決策的調(diào)整更為頻繁。2.2.3特征融合策略在獲取了多種特征后，需要采用合適的特征融合策略將這些特征進(jìn)行整合，以充分發(fā)揮不同特征的優(yōu)勢，提高預(yù)測模型的性能。早期融合是一種常見的特征融合策略，也稱為數(shù)據(jù)層融合。在這種策略下，在模型的輸入階段，將來自不同數(shù)據(jù)源或經(jīng)過不同特征提取方法得到的特征直接拼接在一起，形成一個統(tǒng)一的特征向量，然后將其輸入到后續(xù)的模型中進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。例如，在限價指令簿趨勢預(yù)測中，可以將限價指令簿的基礎(chǔ)特征、分布特征以及市場宏觀數(shù)據(jù)特征等在輸入層進(jìn)行拼接，一起輸入到深度學(xué)習(xí)模型中。早期融合的優(yōu)點(diǎn)是簡單直觀，易于實(shí)現(xiàn)，能夠充分利用所有特征的信息，讓模型在訓(xùn)練過程中自動學(xué)習(xí)不同特征之間的關(guān)系。然而，它也存在一些缺點(diǎn)，由于不同特征的尺度和分布可能不同，直接拼接可能會導(dǎo)致某些特征在模型訓(xùn)練中占據(jù)主導(dǎo)地位，而其他特征的作用被忽視，從而影響模型的性能。中期融合是在模型的中間層進(jìn)行特征融合。首先，不同的特征分別通過各自的子模型進(jìn)行處理和特征