Fortschrittliche Finanzanalyse mit KI-generierten Auftragsflüssen

In den letzten Jahren gab's mega Aufregung in der Welt der künstlichen Intelligenz, besonders mit grossen Sprachmodellen, die viele Anwendungen heute antreiben. Diese Modelle werden immer häufiger in verschiedenen Bereichen genutzt, auch in der Finanzwelt. Da die Finanzmärkte eine Menge Daten generieren, sind Forscher heiss darauf, bessere Wege zu finden, um diese Daten zu analysieren und zu verstehen. Dieser Artikel geht darauf ein, wie wir ein spezielles KI-System entwickelt haben, das darauf abzielt, Finanzdaten besser zu verstehen, indem es Orderflüsse generiert, die beschreiben, wie Aufträge in einem Markt platziert werden.

#Finanzzeitreihen und Marktdaten

Stell dir vor, du bist auf einem belebten Markt, wo die Leute Preise rufen und versuchen, Dinge zu kaufen und zu verkaufen. Finanzmärkte funktionieren ähnlich, wo Käufer und Verkäufer Aufträge platzieren, um Aktien und andere Assets zu verschiedenen Preisen zu kaufen. Forscher untersuchen oft diese Kauf- und Verkaufsverhalten, um Trends und Muster zu erkennen.

Traditionelle Methoden zur Analyse dieser Daten konzentrieren sich meist auf Trends über die Zeit, aber das kann wichtige Details übersehen. Kürzlich wurde mehr Wert auf KI-Techniken gelegt, besonders sogenannte Generative Adversarial Networks (GANs), um Zeitreihendaten zu erzeugen. Das Problem? Diese Methoden haben manchmal Schwierigkeiten, alles, was im Markt passiert, zu erfassen, besonders wenn es um die kleinen Details geht, wie Aufträge platziert werden, was man als Markt-Mikrostruktur bezeichnet.

#Die Herausforderungen bei der Modellierung von Finanzdaten

Wenn man versucht, die Funktionsweise von Märkten nachzuahmen, reicht es nicht aus, einfach nur Durchschnittspreise auszugeben. Das Verhalten echter Märkte wird von vielen Faktoren beeinflusst, wie schnell Aufträge eingehen und zu welchen Preisen. Forscher haben versucht, Modelle zu entwickeln, die dies berücksichtigen, aber sie stehen vor Hürden wie der Notwendigkeit komplexer Berechnungen und der Schwierigkeit, dem Modell genug abwechslungsreiche Daten zuzuführen, um zukünftige Bewegungen genau vorherzusagen.

Stell dir vor, du versuchst, einen Kuchen zu backen, hast aber nur ein paar Zutaten. Am Ende hast du vielleicht einen flachen Pfannkuchen! Wenn ein Modell nicht genügend verschiedene Daten hat, können die Vorhersagen daneben gehen, und du bekommst ein unappetitliches Ergebnis.

#Unser Modell entwickeln

In unserem Bestreben, ein besseres Finanzmodell zu erstellen, haben wir ein System namens generativer vortrainierter Transformer (GPT) entwickelt. Du kannst dir das vorstellen wie einen Roboter, der lernt, die Sprache der Märkte zu sprechen, indem wir ihm viele Beispiele von Auftragsplatzierungsnachrichten geben.

Wir haben dieses Modell entwickelt, um in einem Simulator zu arbeiten, der das Marktverhalten nachahmt. Indem wir ihm historische Daten zuführen, wie ein Koch, der aus klassischen Rezepten lernt, lernt unser Modell, neue Orderflüsse zu erzeugen, die genauso aussehen wie die, die man in echten Märkten sieht.

#Training mit echten Marktdaten

Historische Daten sind wie ein Schatz für unser Modell. Wir haben Informationen von Nasdaq verwendet und uns dabei ein Datenset mit vielen Details über verschiedene Aufträge und Transaktionen angesehen. Indem wir dieses Datenmaterial unserem Modell zur Verfügung stellten, konnten wir ihm beibringen, verschiedene Auftragstypen wie neue Aufträge, ausgeführte Aufträge und Stornierungen zu erkennen.

Um ein umfassendes Bild zu bekommen, haben wir darauf geachtet, eine Vielzahl von Daten einzubeziehen, selbst die obskureren Nachrichten, die oft in einfacheren Studien ausgelassen werden. Dieser gründliche Ansatz stellte sicher, dass unser Modell auch die fiesen Details der Auftragsplatzierung erfassen konnte, die normalerweise ignoriert werden.

#Tokenisierung: Daten in Sprache umwandeln

Als nächstes haben wir unsere Daten in eine Sprache umgewandelt, die das Modell verstehen kann. Indem wir Auftragsnachrichten in kleinere Teile, sogenannte Tokens, zerlegten, verwandelten wir rohe Daten in ein strukturiertes Format. Denk daran, als würdest du ein durcheinandergeratenes Rezeptbuch nehmen und es in Kapitel für eine einfache Referenz sortieren.

Jede Auftragsnachricht wurde in ein vorhersehbares Format umgewandelt, sodass das Modell sich auf die wesentlichen Komponenten konzentrieren konnte. So konnte es lernen, Sätze oder besser gesagt, Orderflüsse, auf eine kohärente Weise zu bilden.

#Die Modellarchitektur

Wir haben dann unser Modell mit einer modernen Architektur namens Transformer entworfen. Diese Architektur ist wie das schicke neue Auto, das du auf der Strasse siehst – schlank, effizient und in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen. Unser Modell hatte Millionen von Parametern, die wie die kleinen Komponenten sind, die alles reibungslos am Laufen halten.

Durch den Einsatz dieses fortschrittlichen Ansatzes haben wir unser Modell mit der Fähigkeit ausgestattet, nicht nur die Daten zu analysieren, sondern auch Antworten zu generieren, die tatsächlichem Marktverhalten sehr ähnlich sind.

#Training und Feinabstimmung

Unser Modell zu trainieren war keine kleine Aufgabe. Wir haben zuerst mit einer riesigen Menge an Daten vortrainiert, damit es die Grundlagen lernt. Danach haben wir es mit spezifischen Daten von einer einzigen Aktie feinjustiert, was so ist, als würde man einem Musiker nach dem Erlernen der Grundlagen mit einem bestimmten Lied üben.

Während des Trainings haben wir uns darauf konzentriert, das Modell zu optimieren, sodass es zukünftige Aufträge basierend auf den vorherigen genau vorhersagte. Das hilft uns, einen realistischeren Fluss von Aufträgen zu erzeugen, sodass Nutzer studieren können, wie Märkte sich unter verschiedenen Bedingungen verhalten könnten.

#Arbeiten mit dem Simulator

Nachdem unser trainiertes Modell bereit war, haben wir es in einen diskreten Ereignissimulator (DES) integriert. Stell dir einen virtuellen Markt vor, wo unser Modell die Rolle eines Händlers übernimmt und Aufträge basierend auf dem Wissen, das es erlangt hat, generiert. Dieser Simulator erlaubt es uns, die Effektivität des Modells in Echtzeit zu testen.

Wir haben den Simulator so eingestellt, dass er nach Markteröffnung mit der Generierung von Nachrichten beginnt, was die geschäftigste Zeit für Trades ist. Das half uns, uns auf den aktivsten Teil des Marktverhaltens zu konzentrieren und unsere Analyse relevanter zu machen.

#Modellbewertung

Als unser Modell in Betrieb war, mussten wir seine Leistung bewerten. Das beinhaltete, die generierten Nachrichten mit tatsächlichen Nachrichten aus dem Markt zu vergleichen. Wir wollten sehen, ob unser Modell die Verhaltensweisen, die man im realen Handel sieht, erfolgreich nachahmen konnte.

Indem wir uns wichtige Statistiken und Eigenschaften der generierten Orderflüsse ansahen, konnten wir einschätzen, wie genau unser Modell das Wesen des tatsächlichen Marktverhaltens erfasst hat, indem wir auf Dinge wie die Arten von Aufträgen und die Geschwindigkeit, mit der sie platziert wurden, achteten.

#Einblicke aus der Simulation

Nachdem wir zahlreiche Tests durchgeführt hatten, haben wir viel darüber erfahren, wie sich unser Modell verhielt. Wir haben die generierten Nachrichten mit echten verglichen und festgestellt, dass die Auftragstypen eng übereinstimmten. Allerdings hatte das Modell ein bisschen Schwierigkeiten, bestimmte Arten von Ersatzaufträgen genau vorherzusagen, vermutlich wegen der Komplexität.

Trotzdem schnitt es in anderen Bereichen gut ab, wie zum Beispiel bei der Nachahmung der inter-arrival rates verschiedener Auftragstypen. Das ist ähnlich wie das Messen, wie oft Kunden in einem geschäftigen Laden Aufträge platzieren – unser Modell hat diese geschäftigen Momente gut erfasst!

#Liquidität und Spread-Messung

Liquidität ist entscheidend in Finanzmärkten und bezieht sich darauf, wie schnell ein Asset gekauft oder verkauft werden kann, ohne den Preis zu beeinflussen. In unseren Experimenten haben wir die Liquidität gemessen, indem wir das durchschnittliche Volumen von Aufträgen zu den besten Bid- und Ask-Preisen sowie den Spread zwischen ihnen betrachtet haben.

Obwohl unser Modell einige realistische Liquiditätsmessungen produzieren konnte, gab es Zeiten, in denen es den erwarteten Durchschnitt nicht vollständig replizierte. Das zeigt, dass es noch Raum für Verbesserungen gibt, wie unser Modell diesen Aspekt des Marktverhaltens behandelt.

#Simulation von Renditen und Volatilität

Das Konzept der Renditen ist grundlegend in der Finanzwelt und repräsentiert den Gewinn aus einer Investition. Wir haben bewertet, wie gut unser Modell die Renditen simulieren kann, indem wir die Verteilung der Renditen, die durch generierte Orderflüsse produziert wurden, betrachtet haben.

Interessanterweise fanden wir heraus, dass unser Modell die schwerfällige Natur der Renditen erfasste, was bedeutet, dass es extremere Bewegungen als den Durchschnitt vorhersagte.

Volatilität, oder wie sehr der Preis eines Assets schwankt, war ebenfalls ein Fokus unserer Studie. Durch verschiedene Methoden bestätigten wir, dass unser Modell die Tendenz der Volatilität, sich zu clustern, effektiv erfasste – das bedeutet, dass Zeiträume hoher Volatilität oft von weiteren Zeiträumen hoher Volatilität gefolgt werden.

#Vorhersagefähigkeiten

Eine beeindruckende Eigenschaft unseres Modells ist seine Fähigkeit, plausible zukünftige Preisverläufe aus den Orderflüssen, die es erzeugt, zu generieren. Obwohl unser Modell nicht speziell darauf trainiert wurde, Preise vorherzusagen, hat es einen guten Job gemacht, das Preisverhalten nachzuahmen, das realistisch aussieht.

In unseren Tests stimmten die kumulierten Werte von Geld und gehandelten Aktien eng mit den Daten aus der realen Welt überein. Die Preisverläufe ähnelten auch der groben und variablen Natur tatsächlicher Finanzdaten, was beruhigend ist, da das Modell nicht direkt programmiert wurde, um Preise vorherzusagen.

#Einschränkungen des Modells

Natürlich hat jedes Modell seine Einschränkungen. Eine der grössten Herausforderungen war die Inferenzzeit; das Generieren von Nachrichten dauerte länger als gewünscht, was es schwierig machte, grosse Experimente in einem praktischen Zeitrahmen durchzuführen. Denk daran, als würdest du auf dein Essen in einem Restaurant warten, das ein bisschen langsam im Service ist!

Wegen der hohen rechnerischen Anforderungen gibt es noch Arbeit zu erledigen, um das Modell effizienter zu machen und für breitere Anwendungen anwendbar zu sein. Ein Upgrade unserer Hardware oder die Erkundung anderer Modellarchitekturen könnte helfen, einige dieser Probleme anzugehen.

#Zukünftige Richtungen

Wenn wir nach vorn schauen, gibt es mehrere Bereiche, die wir weiterentwickeln können. Wir sind gespannt darauf, kompliziertere Marktverhalten zu erkunden und wie Änderungen externer Faktoren – wie Nachrichtenereignisse – Handelsmuster beeinflussen.

Mit weiteren Fortschritten können wir in Erwägung ziehen, unser Modell zu erweitern, um mehrere Anlageklassen zu behandeln und sogar zusätzliche Datenquellen einzubeziehen, um Vorhersagen zu verbessern.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir uns aufgemacht, ein Modell zu entwickeln, das Orderflüsse erzeugt, die echten Marktverhalten ähneln, und wir haben bedeutende Fortschritte in Richtung dieses Ziels gemacht. Die Ergebnisse sind vielversprechend und zeigen ein hohes Mass an Realismus sowie das Potenzial für praktische Anwendungen in Finanzmärkten.

Durch die Anwendung moderner Techniken des tiefen Lernens und die Zuführung reichhaltiger historischer Daten haben wir ein Werkzeug geschaffen, das die Tür zu zukünftiger Forschung und Anwendungen öffnet. Mit weiteren Verfeinerungen und Erweiterungen hoffen wir, noch mehr über den komplexen Tanz der Finanzen herauszufinden.