论文提出因果市场模拟器估计大单冲击

内容摘要

Thumm 与 Chen 的预印本提出 Causal Market Simulator，用连续时间因果先验数据拟合网络（PFN）估计市场冲击，指出把价格对流量回归在信息驱动流量下会有偏。作者在合成先验上验证朴素估计量偏差的闭式解，最高高估 68%，而 PFN 在高混淆下接近无偏 oracle。模型在 ABIDES 限价订单簿上零样本响应为 +0.38 个 onset 前标准差，并在 BTC/ETH/SOL 永续合约约 2,300 次流量突发和 Nasdaq 股票 3,800 次上复现干预响应，作者称这与因果迁移一致但非证明。循环状态空间变体将与实测 metaorder 冲击的相关性从 +0.68 提升至 +0.92 到 +0.96，代价是先验上去混淆能力变弱。材料为预印本摘要与元数据，未读全文，方法与数据未核验。