Microscopic Models of Financial Markets
提交给F。Schweitzer（ed.），经济动力学的微观模型，物理学讲义，施普林格，柏林-海德堡，2002.kiel.tex
2001-10-17 cond-mat.stat-mech q-fin.TR
Traders' strategy with price feedbacks in financial market
本文引入了一个考虑自调制效应的金融市场价格自回归模型。我们发现，交易者主要使用的策略与加权反馈的过去的价格。这些反馈是造成价格变化在短时间内扩散缓慢、趋势明显和幂律分布的原因。
2003-12-20 cond-mat.stat-mech q-fin.TR
The average behaviour of financial market by 2 scale homogenisation
金融市场是不可预测的，正如巴舍利耶所说，投机者的数学期望为零。然而，我们在价格波动中观察到两种不同的尺度，短期和长期。市场的长期行为，如一年的时间间隔，与短期行为是不同的。一个扩散方程与时间相关的扩散系数，描述了金融市场的波动，受到两个尺度的同质化，和长期的市场特征，如平均价格和方差的行为，得到。我们还指出，卷积的扩散方程的引入允许获得L-稳定的金融行为。
2006-08-18 physics.soc-ph q-fin.TR
Could short selling make financial markets tumble?
建议将金融市场的长期趋势视为一种增长现象。问题是，金融市场的长期可持续增长或收缩需要什么条件？本文讨论了传统的市场参与者的作用，只有长期的共同基金与对冲基金，采取短期和长期的立场。有人会说，金融市场从一开始，直到最近，一直处于一种有利于长期增长而不是收缩的“破碎的市场”状态。这种“破碎的市场”进入长期“牛市阶段”的原因是历史上金融市场上几乎完全由长期参与者主导。通过分析结果和基于代理的市场模型的模拟结果，说明了与短期交易有关的危险。纳斯达克综合指数最近的空头交易数据显示，在市场下跌之前或同时，空头交易活动有所增加，并显示空头交易活动稳步增加，达到前所未有的水平。
2003-08-26 cond-mat.stat-mech q-fin.TR
Solvable Stochastic Dealer Models for Financial Markets
我们引入可解的随机交易商模型，它可以重现金融市场的基本经验法则，如价格变化的幂律。从最简单的模型，几乎相当于一个泊松随机噪声发生器，该模型变得相当现实，只增加了两个效果，交易间隔的自我调节和预测趋势，它使用最新的市场价格变化的移动平均。基于现有的市场微观模型，我们发现了一个定量的关系与市场的潜在力量，这是最近发现的研究基于随机游走的市场价格建模。
2008-09-20 physics.soc-ph q-fin.TR
Price dynamics in financial markets: a kinetic approach
简要回顾了基于偏微分方程的动力学模型在金融市场股票价格形成动力学中的应用。强调和讨论了市场繁荣和崩溃中行为方面的重要性以及代理人异质性在新兴幂律价格分布中的作用。
2010-07-09 cond-mat.stat-mech q-fin.ST q-fin.TR
Individual impact of agent actions in financial markets
我们提出了一个分析的价格影响与不同的金融公司进行的交易。从西班牙股票市场的数据，我们发现在不同的市场成员之间的高度异质性，无论是在瞬时的影响函数和时间依赖的市场反应的交易由个别成员。这种异质性在统计学上与市场普遍影响动态的存在不相容，这种普遍影响动态统一适用于所有交易，并表明市场动态来自市场参与者不同行为的复杂相互作用。几个可能的原因进行了讨论，随着潜在的扩展，人们可以考虑增加现有的市场冲击模型的适用范围。
2011-09-01 physics.soc-ph q-fin.TR
Three-state herding model of the financial markets
我们提出了一个具有三态羊群作用的马尔可夫跳跃过程。我们将我们的方法视为金融市场的基于代理的模型。在某些假设下，这种基于代理的模型可以与随机描述呈现复杂的统计特征。随着绝对收益率的幂律概率密度函数，我们能够重现断裂的功率谱密度，这是观察到的高频金融市场数据。给出的一致性基于主体的随机建模的例子将为复杂社会系统的研究的进一步发展提供背景。
2013-01-25 physics.soc-ph q-fin.TR
Detecting anchoring in financial markets
锚定是心理学中的一个术语，用来描述人类在做决定时过于依赖（锚定）一条信息的共同倾向。一种受生物马达启发的交易算法，由L。Gil \cite{Gil}被建议作为金融市场锚定的试验场。算法的精确解是任意价格分布。此外，该算法扩展到市场中性的投资组合的情况下，揭示了锚定参与市场参与者的决策的额外证据。锚定所产生的套利可能性的暴露，又一次说明了仅考虑过去价格时间序列的低阶相关性来证明市场有效性的困难
2007-05-23 physics.soc-ph q-fin.TR
Models of Financial Markets with Extensive Participation Incentives
我们考虑金融市场的模型，在这个模型中，所有参与者都有参与的动机。战略直接由他们的虚拟财富来评估。通过调整价格敏感性和市场冲击，一个具有几个吸引子行为的相图出现类似于真实市场的吸引子行为，反映了仲裁者和趋势设定者所扮演的角色，并包括一个具有不规则价格趋势和正和的阶段。参与者财富的正和性为他们提供了参与激励。进化和买卖价差为参与者和做市商的财富增加提供了机制。如果进化速度足够慢，新的参与者就能在市场上生存下来。我们测试了模型的适用性真实恒生指数数据超过20年。与其他模型的比较表明，我们的模型有一个优越的平均性能时，应用到实际的金融数据。
2007-11-21 physics.soc-ph q-fin.TR
Agent-based Models of Financial Markets
本文综述了近十年来经济学家和物理学家研究的几个金融市场微观模型：Kim-Markowitz、Levy-Levy-Solomon、Cont-Bouchaud、Solomon-Weisbuch、Lux-Marchesi、Donangelo-Sneppen和Solomon-Levy-Huang。本文首先对金融经济学中的模拟方法进行了概述，然后对Donangelo-Sneppen货币交换模型进行了总结，并将其与经济学文献中的相关模型进行了比较。我们的选择性审查，然后概述了一些有影响力的早期模型的主要成分的多主体动态在金融市场（金-马科维茨，利维-利维-所罗门）。我们将看到，这些贡献的灵感来自于现实市场中投资者互动的复杂表象。它们的主要目的是再现（从而提供可能的解释）某些历史事件中出现的壮观泡沫和崩溃，但它们缺乏（像1998年前后的几乎所有工作一样）从金融时间序列的普遍统计特征角度来看问题。
2007-01-11 physics.soc-ph q-fin.TR
Understanding Financial Market States Using Artificial Double Auction Market
构成金融体系资产价格的基本机制理论的最终价值将反映在这些理论理解这些体系的能力上。虽然解释金融市场各种状态的模型提供了来自金融、数学甚至物理学领域的大量证据来解释在真实金融市场中观察到的状态，但试图充分解释金融市场复杂性的先前理论是不够的。在这项研究中，我们提出了一个人工的双重拍卖市场作为一个基于代理的模型方法来研究起源的复杂状态的金融市场，其特征在于重要的参数与投资策略，可以涵盖动态的金融市场。图表交易者在市场信息到达后的投资策略应该减少源于风险资产价格波动的市场稳定性。然而，基本面交易者策略性地提交具有基本面价值的订单，从而稳定市场。我们构造了一个连续的双向拍卖市场，发现市场是由一小部分的图表，P_{c}控制。我们发现，模仿真实的金融市场状态，出现在真实的金融系统中，给出约P_{c} = 0.40和P_{c} = 0.85之间，但模仿有效市场假设状态可以在小于P_{c} = 0.40的范围内产生。特别地，我们观察到，在大于P_{c} = 0.85的值中创建的模拟市场崩溃状态，其中发生流动性短缺，并且相变行为为P_{c} = 0.85。
2015-03-03 q-fin.TR
Information thermodynamics of financial markets: the Glosten-Milgrom model
Glosten-Milgrom模型描述了一个单一的资产市场，其中知情交易者与做市商互动，噪音交易者存在。我们推导出这个金融模型和Szilárd信息引擎之间的类比{ \em i）}，表明后者中的最优工作提取协议与前者中做市商的定价策略相一致，{ \em ii）}定义了从市场订单分布分析的物理温度的市场模拟。然后我们证明，知情交易者的预期收益受市场温度与知情交易者所拥有的信息量的乘积的限制，与可以提取的最大预期工作量的相应公式完全相似。信息引擎的周期。这表明，信息热力学的最新思想可能会揭示金融市场，并导致广义的不平等，在热力学第二定律的精神。
2021-01-24 cond-mat.stat-mech econ.TH q-fin.TR
Extreme times in financial markets
我们应用连续时间随机游动理论来研究金融时间序列极值问题的某些方面。我们将注意力集中在极端时间上，特别是平均退出时间和平均首次通过时间。我们为这些极端情况设置通用方程，并评估实际数据的平均退出时间。
2004-06-23 cond-mat.other physics.soc-ph q-fin.TR
Price return auto-correlation and predictability in agent-based models of financial markets
我们证明，少数机制出现在市场的动态，因为价格冲击的影响，因此，少数和延迟多数机制的相对重要性取决于交易的频率。然后，我们使用少数人博弈来说明，一个消失的价格回报自动关联函数并不一定意味着市场效率。相反，我们强调有条件和无条件测量的外部模式的相关性之间的差异。
2004-12-14 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-fin.TR
Stylized facts of financial markets and market crashes in Minority Games
我们提出并研究了一个基于少数人博弈的金融市场模型，其中自适应代理-投机者-与确定性代理-称为生产者相互作用。投机者只有在发现可预测的模式并获得正收益时才进行交易。事实上，活跃投机者的平均数量随着生产者向市场注入的信息量的增加而增加。当投机者的相对数量与信息的复杂性或与生产者的数量发生变化时，可以观察到均衡和非均衡行为之间的过渡。当系统失去平衡时，程式化的事实就会出现，比如收益率的厚尾分布和波动率的聚集。没有投机者，价格遵循随机游走;这意味着程式化事实的出现是因为投机者的存在。此外，如果投机者放弃价格接受行为，程式化的事实就会消失。
2001-01-22 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-fin.TR
An agent-based model for designing a financial market that works well
设计一个运行良好的金融市场对于发展和维持先进经济非常重要，但并不容易，因为改变细节规则，即使是看似微不足道的规则，有时也会造成意想不到的巨大影响和副作用。使用基于代理的模型的计算机模拟可以直接处理并清楚地解释微观过程和宏观现象相互作用的复杂系统。许多有效的基于代理的模型研究人类行为已经开发出来。近来，作为用于金融市场的基于代理的模型的人工市场模型已经开始对关于实际金融市场的规则和规章的讨论做出贡献。我引入了一个人工市场模型来设计运行良好的金融市场，并描述了以前的研究调查最小价格变动单位减少。我希望，更多的人工市场模型将有助于设计出运行良好的金融市场，以进一步发展和维持发达经济体。
2019-06-14 q-fin.CP q-fin.GN q-fin.TR
Why Financial Markets Will Remain Marginally Inefficient?
我总结了最近关于市场效率的工作，强调了为什么金融市场永远不会有效的关键因素。我的方法不是通过增加更多的经验证据，而是给出合理的理由，说明效率低下的原因是什么，以及为什么套利是不合理的。
2001-05-18 cond-mat.dis-nn q-fin.TR
SHIFT: A Highly Realistic Financial Market Simulation Platform
本文提出了一种新的金融市场模拟器，可作为一种工具，在工业界和学术界的研究市场微观结构。它允许多个自动交易员和/或研究人员同时连接到一个类似交易所的环境，在那里他们能够同时异步交易多个金融资产。在当前的迭代中，这个订单驱动市场实现了美国股票市场的基本规则，支持市价单和限价订单，并以先进先出的方式执行它们。我们概述了系统架构，并提出了可能的用例。我们演示了一组自动代理是如何能够产生一个价格过程的特点类似于实际价格的统计数据从金融市场。最后，我们详细介绍了一个市场压力的情况下，我们得出，我们认为是，有趣的结论崩溃事件。
2020-08-28 q-fin.TR
Eroding market stability by proliferation of financial instruments
我们对比套利定价理论（APT），金融工具的发展的理论基础，与一个相互作用的市场的动态图片，在一个简单的设置。金融工具的扩散显然为分散风险提供了更多的手段，使市场更加有效和完整。在这里讨论的交易者相互作用的简单市场中，金融工具的扩散侵蚀了系统稳定性，并将市场推向一个临界状态，其特征是敏感性大，波动剧烈，风险之间的相关性增强。这表明APT的假设可能与稳定的市场动态不相容。从这个角度来看，市场稳定具有共同利益的性质，这表明应在衍生品市场中采取适当措施，以保持稳定。
2009-10-01 q-fin.GN q-fin.ST q-fin.TR
The echo chamber effect resounds on financial markets: a social media alert system for meme stocks
Gamestop（GME）的空头挤压向全世界揭示了散户投资者通过社交媒体汇集在一起会如何严重影响金融市场。在本文中，我们设计了一个早期预警信号来检测可疑用户的社交网络活动，这可能会影响金融市场的稳定。我们将我们的方法应用于subreddit r/WallStreetBets，选择两个模因股票（GME和AMC）和两个非模因股票（AAPL和MSFT）作为案例研究。警报系统分为两个stpng;第一个stpng基于社交网络上的异常活动，而第二个stpng旨在确定该运动是否旨在协调用户进行批量操作。我们进行了一项事件研究分析，以了解当警报系统捕捉到社交网络动荡时，金融市场的反应。回归分析显示，在社交网络如何影响金融市场的趋势方面，模因股票和非模因股票之间存在差异。
2022-03-25 q-fin.TR
Reverse Engineering Financial Markets with Majority and Minority Games using Genetic Algorithms
使用虚拟股票市场与人工互动的软件投资者，又名基于代理的模型（ABMs），我们提出了一种方法来逆向工程现实世界的金融时间序列。我们将金融市场建模为由大量相互作用的有限理性主体组成。通过优化实际数据与重建的虚拟股票市场产生的数据之间的相似性，我们得到的参数和策略，揭示了一些内部运作的目标股票市场。我们验证了我们的方法的样本外预测纳斯达克综合指数的方向移动。
2010-02-10 cs.LG cs.MA q-fin.TR
A queueing theory description of fat-tailed price returns in imperfect financial markets
在金融市场上，对于投资期限较长的代理人或在市场压力严重的时候，往往是资产价格的变化触发交易或投资头寸的变化。这表明使用价格阈值来模拟代理人行为的时间尺度比目前使用的订单模型要长得多。我们表明，许多现象，通常忽略了有效市场理论，可以系统地引入到一个有效的市场，否则，导致模型，鲁棒地复制最重要的程式化的事实。然后，我们证明了这样的阈值模型和排队理论之间的密切联系，对应于一个单服务器队列的繁忙时期的大的价格变化。在对队列参数的各种假设下，繁忙期的分布具有超额峰度和非指数衰减。这一方法可能有助于建立数学模型，研究金融市场的快速去杠杆化和恐慌，以及金融机构的压力测试。
2010-08-01 q-fin.TR
Financial market geometry: The tube oscillator
本研究提出基于金融市场几何的管形振荡器用于技术分析，经DAX和EUR/USD实证，搭配固定阈值的交易策略可获月均2%以上正收益，验证了价格的确定性成分与该几何方法的检测能力。
2024-07-10 q-fin.TR
A new space-time model for volatility clustering in the financial market
提出了一种新的金融市场上相互作用主体的时空模型。它是居里-外斯模型和Järpe 2005年引入的时空模型的结合。该模型的属性推导出重点的临界温度和磁化强度。事实证明，哈密顿量是温度参数的充分统计量，因此可以进行关于该参数的统计推断。因此，例如，可以做出关于当前金融状况离金融危机有多远的声明，并且可以监视金融交易稳定性以检测恶意风险指示信号。
2010-02-03 q-fin.ST q-fin.TR
Bounded Temporal Fairness for FIFO Financial Markets
金融交易所经营者满足其用户的需要，同时确保遵守金融条例。在这项工作中，我们专注于运营商公平对待所有竞争参与者的承诺。我们首先讨论了无限的时间公平，然后研究其实现和基础设施的要求交换。我们发现，这些要求可以完全满足，只有在理想的条件下，并认为在FIFO市场的无限公平是不现实的。为了进一步支持这一主张，我们分析了几个现实世界的事件，并表明微妙的实现效率低下和技术优化足以给少数参与者带来不公平的优势。最后，我们介绍，ε-公平，时间公平的一个有界的定义，并讨论它如何可以与非连续的市场设计相结合，以提供平等的参与者待遇与现有的市场运作的最小分歧。
2019-11-20 q-fin.TR
When Finance Meets Physics: The Impact of the Speed of Light on Financial Markets and their Regulation
现代物理学已经证明，当物质接近光速时，它的行为非常不同。本文探讨了现代物理学对金融市场运行和监管的意义。信息的传播速度不可能超过光速。市场中心的地理分离意味着在市场监管中需要考虑到相对性因素。不同地点的观察者可以同时观察到不同的最优价格。监管机构可能无法确定哪些交易首先发生，从而导致最佳执行和交易规则的问题。灾难性的软件故障可以量子隧道通过看似可行的质量控制程序。
2014-01-13 q-fin.TR
Spread, volatility, and volume relationship in financial markets and market making profit optimization
我们研究了价差、波动性和交易量之间的关系。我们发现，价差的形成是订单流动性和订单影响相互作用的结果。当交易量较小时，增加更多的流动性有助于提高价格准确性并减少价差，但在某个时候，额外的流动性开始恶化价格。该模型允许连接的买卖价差和高低酒吧可测量的微观结构参数，并表示其依赖于交易量，波动性和时间范围。利用建立的关系，我们解决了最大化做市利润的操作价差优化问题。
2016-06-23 q-fin.PR q-fin.TR
FinSMART: Financial Sentiment Analysis for Algorithmic Trading through Market-Aligned Reinforcement Learning
Imperial College London（帝国理工学院）
FinSMART是首个基于市场对齐强化学习的金融情感分析框架，通过市场感知数据过滤与非对称交易奖励优化情感信号，在交易回报等指标上较基线提升220%，可自适应市场动态。
2026-07-31 cs.CL cs.LG q-fin.ST
Modelling and Measuring the Irrational behaviour of Agents in Financial Markets: Discovering the Psychological Soliton
几何布朗运动扩展到一个非理性分数布朗运动模型，我们重新审视代理人的行为反应时间依赖的消息的日志回报，从而修改金融市场的演变。我们特别讨论了金融新闻或经济信息的作用，这种非理性（或反向）代理人的积极或消极的反馈价格演变。我们观察到一个扭结状效应，让人想起孤立子行为，这表明分析师的预测误差如何诱导股价相应调整，从而提出了一个衡量市场中的非理性力量。
2016-01-07 q-fin.MF q-fin.TR
Dual-CLVSA: a Novel Deep Learning Approach to Predict Financial Markets with Sentiment Measurements
University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校）；Soochow University（苏州大学）
预测金融市场是一项具有挑战性的任务。这一任务的复杂性主要在于金融市场与市场参与者之间的互动，市场参与者不能始终保持理性，往往受到恐惧、狂喜等情绪的影响。基于最先进的方法，特别是金融市场预测，基于混合卷积LSTM的变分序列到序列模型与注意力（CLVSA），我们提出了一种新的深度学习方法，称为双CLVSA，预测金融市场运动与交易数据和相应的社会情绪测量，每个通过一个单独的序列到序列通道。我们通过对SPDR SP 500 Trust ETF八年来的历史交易数据进行回测来评估我们的方法的性能。实验结果表明，双CLVSA可以有效地融合这两种类型的数据，并验证情绪测量不仅是金融市场预测的信息，但他们也包含额外的有益功能，以提高我们的预测系统的性能。
2022-01-27 cs.LG q-fin.CP q-fin.ST
Ito calculus without probability in idealized financial markets
我们考虑理想化的金融市场，其中交易证券的价格路径是cadlag函数，对跳跃的允许大小施加了适度的限制。我们证明了典型的价格路径的二次变化的存在性，其中的资格“典型”的意思是，有一个交易策略，风险只有一个货币单位，并带来无限的资本，如果二次变化不存在。这一结果允许一个应用许多已知的结果在路径伊藤演算典型的价格路径，我们给出了一个简要的概述，这样的结果。
2014-08-29 math.PR q-fin.TR
Intermittent chaos in a model of financial markets with heterogeneous agents
在本文中，我们研究了一个简单的模型，金融市场的异质代理的价格动态。我们集中讨论活跃交易者总数的增加如何影响资产价格的波动。我们发现，当[活跃交易者]的总数增加时，会观察到一条通往混乱的奇怪路线。特别是，我们发现，{ \it间歇性混沌} [1]的价格波动的交易者的总数增加。
2003-12-25 nlin.CD q-fin.TR
Detecting Financial Market Manipulation with Statistical Physics Tools
本文借鉴统计物理学，将订单簿动态建模为粒子运动并提出动量测度，以检测幌骗与分层操纵，且在 LUNA、Bitcoin 市场中优于 Z-score 方法。
2023-08-16 q-fin.CP q-fin.GN q-fin.TR
Market-GAN: Adding Control to Financial Market Data Generation with Semantic Context
Nanyang Technological University（南洋理工大学）
本文提出 Market-GAN，一种结合上下文控制、自编码器和知识转移监督器的新颖生成对抗网络架构，并采用两阶段训练方案，解决了金融数据生成中缺乏上下文标签和难以生成高保真数据的挑战，在道琼斯工业平均指数数据上表现优于现有时间序列生成模型。
2024-02-10 cs.LG q-fin.TR
Simulation of Social Media-Driven Bubble Formation in Financial Markets using an Agent-Based Model with Hierarchical Influence Network
School of Computer Science, University of Bristol（布里斯托大学计算机科学学院）；School of Engineering Mathematics and Technology, University of Bristol（布里斯托大学工程数学与技术学院）
本文提出一种基于树状层级影响网络的智能体市场模型，用于模拟社交媒体驱动的回音室与拉高出货现象，并验证其符合真实金融市场的典型事实。
2024-09-01 cs.AI cs.MA q-fin.TR
MarS: a Financial Market Simulation Engine Powered by Generative Foundation Model
Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
本文提出订单级生成式基础模型 LMM，并据此构建金融市场模拟引擎 MarS，以实现真实、交互、可控的订单生成并支持预测、检测、分析和智能体训练。
2025-03-13 cs.AI cs.CE cs.LG
Financial Markets Prediction with Deep Learning
University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校）；GRC Capital LLC（GRC资本有限责任公司）
金融市场由于其复杂的系统动力学而难以预测。虽然最近有一些研究使用机器学习技术进行金融市场预测，但它们在财务回报方面的表现并不令人满意。提出了一种新的一维卷积神经网络（CNN）模型来预测金融市场的走势。定制的一维卷积层通过时间扫描金融交易数据，而不同类型的数据，如价格和成交量，彼此共享参数（内核）。我们的模型自动提取特征，而不是使用传统的技术指标，从而可以避免因技术指标的选择和技术指标中预定义的系数而产生的偏差。我们通过对2010年1月至2017年10月六种期货的历史交易数据进行严格的回测来评估我们的预测模型的性能。实验结果表明，与传统的技术指标相比，我们的CNN模型可以有效地提取更广泛和更有信息量的特征，并且与以前的机器学习方法相比，可以实现更强大和更有利可图的财务绩效。
2021-04-05 cs.LG q-fin.CP q-fin.ST
Volume-Centred Range Bars: Novel Interpretable Representation of Financial Markets Designed for Machine Learning Applications
Newcastle University（纽卡斯尔大学）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）
金融市场是非平稳多维时间序列的来源，几十年来一直受到人们的关注。每种金融工具都有其特定的随时间变化的特性，这使得分析成为一项复杂的任务。因此，提高理解和发展更多的信息，概括性的市场表现是在金融市场，包括风险评估，多样化，交易和订单执行的成功运作的关键。在这项研究中，我们提出了一个基于量价的市场表示，使金融时间序列更适合机器学习管道。我们使用统计方法来评估代表性。通过研究问题，我们调查，i）所提出的表示是否允许更有效地设计机器学习模型; ii）所提出的表示是否导致价格水平市场模式的性能提高; iii）所提出的表示是否在流动性市场上表现更好，以及iv）SHAP特征交互是否可靠，可以在所考虑的设置中使用。我们的分析表明，所提出的基于量的方法可以成功的金融时间序列模式的分类，也导致更好的分类性能比基于价格水平的方法，特别是在流动性更强的金融工具。最后，我们提出了一种直接从基于树的模型中获得特征交互的方法，并将结果与SHAP方法进行了比较。这导致这两种方法之间存在显着的相似性，因此我们声称SHAP特征相互作用对于在金融市场环境中使用是可靠的。
2022-05-08 cs.AI cs.LG cs.SY
