在本文中,我们将重点介绍卡尔曼滤波的应用,以推导LOB的隐式状态。...buckets之间的隐式流。...在状态转换矩阵中,行和列按照上面的隐藏状态列表排序。从第5行开始,它是一个单位矩阵,表示流不会发生任何变化。第1行到第4行表示当前bid/ask的成交量。...0, -1, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 1, -1],
[0, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[0, 0, 0, 1, -1, 0, 0]
]
该代码返回隐式流的值...我们观察了一个基于LOB隐式动态现金流生成因子的示例。尽管流是隐式的,数据中没有观察到,但是使用卡尔曼滤波算法可以生成具有显著预测能力的因子,并将其作为核心X输入到GBoost算法中。