限价订单数据的中间价预测基准数据集

虽然所提供的数据没有可用的欺骗活动信息，但可以利用如此庞大的数据语料库来识别股票市场的模式，这些模式可以进一步分析为正常或异常。确认此项工作得到H2020项目BigDataFinance MSCA-ITNETN 675044的支持(http://bigdata融资。金融研究和风险管理方面的大数据培训。参考Abernethy，J.和Kale，S.（2013）。通过在线学习进行适应性做市。神经信息处理系统进展，第2058–2066页。Almgren，R.&Lorenz，J.（2006）。具有每日周期的贝叶斯自适应交易。《交易杂志》，1（4）：38–46。Alvim，L.G.、dos Santos，C.N.、Milidiu，R.L.（2010）。使用高频预测器进行日交通量预测。《第十届IASTED国际会议记录》（第674卷，第047号，第248页）。Amaya，D.、Filbien，J.-Y.、Okou，C.&Roch，A.F.（2015）。从限额订单簿中提取流动性成本。可从SSRN获取：https://papers。ssrn。com/sol3/papers。cfm？摘要id=2660226。An，Y.&Chan，N.H.（2017）。基于limitorder book动力学的短期股价预测。《预测杂志》，36（5）：541–556。Aramonte，S.、Schindler，J.W.、Rosen，S.（2013）。评估和合并财务状况指数。可从SSRN获取：https://papers。ssrn。com/sol3/papers。cfm？摘要id=2976840。Avellanda，M.和Stoikov，S.（2008）。限额订单簿中的高频交易。定量金融，8（3）：217–224。Bogoev，D.和Karam，A.（2016）。高频交易策略的实证检验。Brogaard，J.、Hendershott，T.、Riordan，R.（2014）。高频交易和价格发现。《金融研究回顾》，27（8）：2267–2306。Cao，C.、Hansch，O.、Wang，X.（2009）。openlimit订单簿的信息内容。期货市场杂志，29（1）：16–41。Carrion，A。

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