Detecting Toxic Flow

📄 arXiv: 2312.05827v1 📥 PDF

作者: Álvaro Cartea, Gerardo Duran-Martin, Leandro Sánchez-Betancourt

分类: q-fin.TR, cs.LG

发布日期: 2023-12-10

备注: 27 pages, 18 figures

💡 一句话要点

提出PULSE在线贝叶斯方法，预测外汇交易中的毒性交易

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 毒性交易检测 在线贝叶斯学习 贝叶斯神经网络 金融交易 风险管理

📋 核心要点

  1. 现有方法难以快速准确地预测外汇交易中的毒性交易，导致经纪人面临潜在损失。
  2. 论文提出PULSE方法，通过在线贝叶斯神经网络学习，快速适应交易数据变化，预测毒性交易。
  3. 实验表明，PULSE在预测毒性交易方面优于传统方法，显著提高了经纪人的盈利能力并减少了损失。

📝 摘要（中文）

本文开发了一个框架，用于预测经纪人从客户处收到的毒性交易。我们使用一种新颖的在线贝叶斯方法（称为基于投影的末层和子空间估计统一方法，简称PULSE）来预测毒性交易。PULSE是一种快速且统计高效的在线程序，用于顺序训练贝叶斯神经网络。我们使用外汇交易的专有数据集来测试我们的方法。在预测交易是否具有毒性时，PULSE优于标准机器学习和统计方法；基准方法包括逻辑回归、随机森林和递归更新的最大似然估计器。我们为经纪人设计了一种策略，该策略使用毒性预测来内部化或外部化从客户处收到的每笔交易。我们的方法可以实时实现，因为更新参数和进行预测所需的时间不到一毫秒。与基准相比，PULSE在所考虑的时间范围内实现了最高的PnL和最大的避免损失。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决外汇交易中，经纪人如何识别并避免“毒性交易”的问题。毒性交易是指那些会给经纪人带来损失的交易。现有方法，如逻辑回归、随机森林等，无法快速适应交易数据的动态变化，预测精度有限，导致经纪人难以有效规避风险。

核心思路：论文的核心思路是利用在线贝叶斯神经网络，通过顺序学习的方式，不断更新模型参数，从而快速适应交易数据的变化。PULSE方法旨在提供一种快速且统计高效的在线学习程序，以便实时预测交易的毒性。

技术框架：PULSE方法基于贝叶斯神经网络，采用在线学习框架。整体流程包括：1) 接收新的交易数据；2) 使用PULSE算法更新神经网络的参数；3) 使用更新后的神经网络预测交易的毒性；4) 根据预测结果，经纪人决定内部化或外部化该交易。该流程循环进行，不断适应新的交易数据。

关键创新：PULSE方法的关键创新在于其在线贝叶斯学习算法。与传统的批量学习方法不同，PULSE可以逐个处理交易数据，无需存储所有数据。此外，PULSE采用基于投影的末层和子空间估计统一方法，能够更有效地利用数据，提高学习效率和预测精度。

关键设计：PULSE算法的具体细节未知，摘要中没有详细说明其参数设置、损失函数或网络结构。但可以推断，该算法可能涉及对神经网络权重进行贝叶斯推断，并采用某种形式的投影或子空间估计来降低计算复杂度。

📊 实验亮点

实验结果表明，PULSE方法在预测毒性交易方面优于逻辑回归、随机森林和递归更新的最大似然估计器等基准方法。PULSE能够实现更高的PnL（盈利）和更大的避免损失，证明了其在实际应用中的有效性。此外，PULSE的参数更新和预测速度极快，小于一毫秒，使其能够满足实时交易的需求。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融交易领域，帮助经纪人识别和规避毒性交易，降低风险，提高盈利能力。此外，该方法也可扩展到其他需要实时预测和决策的场景，如风险管理、欺诈检测等。未来，该研究可能促进更智能、更高效的金融交易系统发展。

📄 摘要（原文）

This paper develops a framework to predict toxic trades that a broker receives from her clients. Toxic trades are predicted with a novel online Bayesian method which we call the projection-based unification of last-layer and subspace estimation (PULSE). PULSE is a fast and statistically-efficient online procedure to train a Bayesian neural network sequentially. We employ a proprietary dataset of foreign exchange transactions to test our methodology. PULSE outperforms standard machine learning and statistical methods when predicting if a trade will be toxic; the benchmark methods are logistic regression, random forests, and a recursively-updated maximum-likelihood estimator. We devise a strategy for the broker who uses toxicity predictions to internalise or to externalise each trade received from her clients. Our methodology can be implemented in real-time because it takes less than one millisecond to update parameters and make a prediction. Compared with the benchmarks, PULSE attains the highest PnL and the largest avoided loss for the horizons we consider.