Vorhersage der kurzfristigen Volatilität mit Hilfe der Darstellung des Orderflows als Bild

Die Studie untersucht, ob eine relativ einfache Convolutional Neural Network (CNN) Architektur in der Lage ist, Ereignisse im Orderflow zu erfassen und daraus die kurzfristige Preisvolatilität vorherzusagen. Dabei wird die Leistung des CNN-Modells mit fortschrittlicheren Modellen wie ConvMixer und ResNet18 verglichen.