条件扩散模型实现限价订单簿概率预测

01 摘要

文章事实：作者提出LOBGrad框架，结合RNN编码器与扩散生成器，并在指数混合与正则性假设下证明了一步DDPM噪声预测目标的超额风险oracle不等式。实验显示在三个数据集上，LOBGrad在所有报告的队列指标上优于无编码器的扩散消融版本，并与其他基线具有竞争力。作者观点：在收缩动态下，条件窗口长度的依赖可简化为潜在状态维度的依赖；生成预测在下游任务中具有潜在价值。

02 关键点

1. LOBGrad将自回归RNN编码器与条件DDPM结合，实现限价订单簿的概率预测。
2. 在指数混合与正则性假设下，为一步DDPM噪声预测目标建立了超额风险oracle不等式。
3. 在BTC/USDT、GOOGL和META上，所有报告的队列指标均优于无编码器消融，并复现LOB微观结构典型事实。