Présentation de MarS : Un nouveau simulateur de marché financier

Les modèles génératifs sont conçus pour imiter les effets réalistes de différentes actions dans diverses situations. Ils sont utilisés pour des tâches allant de l'écriture de texte à la création d'effets visuels. Bien qu'il y ait beaucoup de recherches en cours pour créer des simulateurs utiles pour des scénarios du monde réel, l'utilisation de modèles génératifs spécifiquement pour des environnements virtuels comme les Marchés Financiers n'est pas encore totalement explorée. Dans ces marchés, les modèles génératifs peuvent imiter comment différents comportements affectent le marché, permettant aux utilisateurs de pratiquer des stratégies sans risque financier réel. Ces Simulations dépendent de données structurées provenant des ordres de trading, les rendant aussi réalistes que possible.

Nous proposons un nouveau modèle appelé le Large Market Model (LMM), qui sert de base pour simuler les marchés financiers. Il se concentre sur la génération de données d'ordres à un niveau détaillé, similaire à la façon dont les modèles de langage génèrent du texte. Le moteur de simulation de marché financier, appelé MARS, utilise le LMM pour créer des scénarios réalistes et interactifs pour le trading. Les objectifs principaux de ce travail incluent l'examen de la manière dont le LMM se redimensionne dans les contextes financiers, la vérification de la réalisme des simulations produites par MarS, l'équilibre entre le contrôle sur les données générées et l'impact sur le marché, et la démonstration des applications potentielles de MarS.

La recherche sur la création de simulations pour des environnements du monde réel est vaste, mais l'application des modèles génératifs dans des mondes virtuels comme la finance n'a pas été aussi répandue. Les marchés financiers offrent un excellent exemple d'un tel environnement virtuel. En utilisant des modèles génératifs, nous pouvons reproduire comment différentes actions financières affectent le marché. Cela permet aux utilisateurs d'explorer diverses situations et de développer des stratégies de trading sans subir de pertes financières. De plus, cela aide à générer de grands ensembles de données pour former d'autres systèmes intelligents en finance.

Le cœur de cette simulation est basé sur des données spécifiques et structurées des marchés financiers, qui comprennent des ordres, des lots d'ordres et le Livret d'Ordres (LOB). Dans le contexte de la finance, certains comportements et tendances peuvent être mieux compris par les ordres de trading plutôt que par de simples données textuelles. Nous pensons que la génération d'ordres et de données associées sera similaire à la façon dont la modélisation des langages fonctionne dans le paysage numérique. Ainsi, nous introduisons le LMM pour reproduire le succès observé avec les modèles de langage mais dans le secteur financier.

MarS a été conçu pour répondre aux besoins uniques des simulations de marchés financiers en se concentrant sur les effets des ordres de trading et en fournissant des résultats contrôlables. Les objectifs principaux incluent :

1. Évaluation de la loi de scaling : Évaluer comment le LMM se comporte à mesure que sa taille et l'échelle des données augmentent.
2. Évaluation du réalisme : Vérifier si les simulations produites par MarS sont suffisamment réalistes pour des tâches financières pratiques.
3. Génération contrôlée et impact sur le marché : Analyser le compromis entre la génération d'ordres contrôlés et l'impact que ces ordres ont sur le marché.
4. Applications en aval : Montrer ce que MarS peut faire dans diverses applications.

Depuis des années, beaucoup dans le domaine de la finance ont activement cherché à utiliser des méthodes d'IA. Une fois qu'un nouvel algorithme d'IA est validé dans des scénarios traditionnels, les spécialistes de la finance adaptent ces techniques pour développer des outils spécifiques aux tâches financières. Cependant, peu de méthodes d'IA ont été développées pour faire face aux défis uniques de la finance. MarS est le premier modèle à tirer pleinement parti des aspects fondamentaux des marchés financiers et à intégrer des technologies d'IA spécialisées, agissant comme un outil unifié pour une gamme de tâches financières. Nous croyons que MarS pourrait changer significativement de nombreux secteurs au sein des marchés financiers.

Bien que les utilisations potentielles de MarS soient larges, nous soulignons quatre cas principaux :

1. Outil de prévision : MarS crée des ordres futurs basés sur les données d'ordres actuelles et le LOB, aidant ainsi à prédire les mouvements du marché.
2. Système de détection : En prédisant diverses trajectoires du marché, MarS peut identifier des risques qui peuvent ne pas être évidents à partir des données présentes.
3. Plateforme d'analyse : MarS répond à de nombreux scénarios « et si », fournissant un cadre réaliste pour évaluer les impacts sur le marché.
4. Environnement de formation d'agents : La nature réaliste et réactive de MarS permet de former des agents d'apprentissage par renforcement, illustrée par des scénarios d'exécution d'ordres.

Les contributions clés de ce travail sont :

• Créer un modèle fondation génératif comme nouvelle approche pour simuler les marchés financiers.
• Concevoir MarS spécifiquement pour répondre aux exigences de la modélisation financière et montrer ses capacités.
• Présenter des applications pratiques de MarS et mettre en lumière son potentiel pour l'industrie.

#Aperçu de MarS

MarS est alimenté par le LMM, qui a été entraîné en utilisant des données historiques des marchés financiers au niveau des ordres. Lors de simulations en temps réel, le LMM génère des séquences d'ordres basées sur diverses conditions, y compris des ordres d'utilisateur, des descriptions de scénarios vagues et des situations de marché actuelles. Les ordres générés, combinés aux interactions des utilisateurs, sont traités dans une chambre de compensation simulée pour créer des tendances de marché détaillées. L'adaptabilité du LMM permet à MarS de s'adapter à diverses applications, telles que la prévision, les systèmes de détection, les plateformes d'analyse et les environnements d'entraînement.

#Conception de MarS

Pour créer un système de simulation vraiment réaliste, MarS doit exceller dans trois domaines principaux : haute résolution, contrôlabilité et interactivité.

Haute résolution fait référence à la capacité de MarS à reproduire fidèlement les comportements détaillés des marchés financiers. Nous utilisons des ordres de trading et des lots comme base de nos simulations. Ces ordres représentent les actions des participants au marché et nous permettent de recréer les mouvements du marché en respectant les règles d'appariement des ordres établies. Ce focus détaillé est essentiel pour créer des simulations qui non seulement semblent réelles mais reflètent également les conditions réelles du marché.

Contrôlabilité implique de donner aux utilisateurs la flexibilité de simuler une variété de scénarios de marché. Que ce soit pour évaluer les tendances du marché, identifier des risques ou optimiser des stratégies de trading, MarS permet d'explorer de nombreuses conditions de marché possibles. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour le stress testing, où des scénarios de marché divers et rares nécessitent une modélisation précise.

Interactivité est également importante, permettant aux utilisateurs de s'engager directement avec le marché simulé. Cette interaction permet d'évaluer les impacts sur le marché, ce qui est crucial pour analyser les stratégies de trading, gérer les risques et informer les décisions réglementaires. En interagissant avec les simulations, les utilisateurs peuvent acquérir des aperçus plus profonds sur la façon dont leurs actions pourraient affecter les résultats dans un environnement sans risque.

Les ordres de trading - des directives des investisseurs pour acheter ou vendre des instruments financiers - contiennent les informations les plus précises sur les comportements du marché. En associant des séquences d'ordres historiques avec les règles pertinentes, nous pouvons recréer avec précision les activités passées du marché. Modéliser et générer efficacement des séquences d'ordres de trading nous permet de créer des simulations de marché hautement réalistes, ce qui est un objectif principal de MarS.

En plus de réalisme, une simulation de marché devrait également être :

• Contrôlable : Capable de générer des scénarios de marché variés et réalistes, y compris des événements rares, pour des tâches telles que le stress testing et l'optimisation des stratégies.
• Interactif : Permettant aux utilisateurs de s'engager avec le marché simulé pour évaluer les impacts, ce qui est crucial pour analyser les stratégies de trading et gérer les risques systémiques.

#Génération d'Ordres de Trading Conditionnels

Un clip d'ordre est défini comme une séquence d'ordres de trading. La contrôlabilité et l'interactivité sont réalisées grâce à un processus de génération conditionnelle. Dans MarS, la liste complète des conditions comprend quatre composants :

1. DES TEXT : C'est une description vague de ce que l'utilisateur veut comme scénario de marché (par exemple, "augmentation de prix" ou "krach boursier") et aide à fournir un contrôle.
2. Ordres interactifs : Ce sont des ordres injectés par l'utilisateur après qu'un certain ordre ait été généré, remplissant la fonctionnalité interactive de MarS.
3. Ordres précédents : Cela représente des ordres réels récents utilisés comme base pour générer les futurs, ce qui est essentiel pour les applications pratiques de MarS.
4. Règles d'appariement : Ces règles s'appliquent aux ordres de trading, garantissant que MarS reflète les caractéristiques spécifiques des marchés financiers individuels.

En utilisant ces conditions, la génération d'ordres conditionnelle dynamique modélise efficacement la probabilité de chaque ordre non interactif. Ces conditions peuvent être modifiées pour différents scénarios MarS.

#Large Market Model pour la Modélisation des Marchés Financiers

#Conception du Cadre du LMM

Le LMM présente une architecture solide qui combine deux stratégies de modélisation : la Modélisation des Séquences d'Ordres et la Modélisation des Séquences de Lots d'Ordres. Ces deux méthodes sont fusionnées dans un modèle d'ensemble pour utiliser leurs forces tout en abordant la complexité des simulations de marchés financiers.

La Modélisation des Séquences d'Ordres se concentre sur la capture des mouvements du marché et la compréhension de l'impact des ordres individuels. Nous utilisons un transformateur causal sur la séquence d'ordres, encodant chaque ordre avec son information LOB. Cette méthode maintient le contexte séquentiel de chaque ordre dans le cadre des activités de marché plus larges, permettant la génération de séquences d'ordres qui reflètent fidèlement la dynamique de trading.

La Modélisation des Séquences de Lots d'Ordres examine les modèles plus larges à travers le temps, tels que les minutes ou les heures. Nous utilisons un transformateur autorégressif pour modéliser ces modèles agrégés, garantissant que les signaux de contrôle à chaque étape reflètent des modèles de séries temporelles réalistes. Les ordres dans un temps donné sont regroupés en lots et structurés pour représenter le comportement global du marché pendant cette période.

Les deux approches de modélisation se rejoignent dans un modèle d'ensemble, améliorant la modélisation et la génération de marchés. Cette approche équilibre le traitement détaillé des ordres individuels tout en capturant la dynamique globale du marché.

#Interface de Génération de Signaux Fins

Pour améliorer la contrôlabilité de MarS, nous avons introduit une interface de génération de signaux fins, qui traduit des descriptions vagues ou des configurations générales en signaux de contrôle détaillés. Cela est réalisé en utilisant une méthode de récupération basée sur l'historique pour générer des signaux de contrôle précis à partir d'entrées vagues. Ces signaux guident le modèle d'ensemble, garantissant que les simulations suivent des motifs de marché réalistes tout en s'alignant sur les conditions définies par l'utilisateur.

#Loi de Scaling dans le Large Market Model

Dans la conception du LMM, nous avons implémenté à la fois des transformateurs autorégressifs pour la séquence de lots d'ordres et des transformateurs causals pour la séquence d'ordres. Ces composants utilisent des techniques de pré-entraînement communes, similaires à celles appliquées dans la modélisation des langages et de la vision.

Pour évaluer la capacité de scaling du LMM, nous avons évalué ses performances sur différentes tailles de données et dimensions de modèle. Les résultats ont montré qu'à mesure que la taille des données et le modèle augmentent, les performances du LMM s'améliorent significativement. Cette constatation s'aligne avec les lois de scaling d'autres modèles fondamentaux, suggérant que le potentiel du LMM peut être encore amélioré en utilisant des ensembles de données plus importants et plus de ressources informatiques.

Actuellement, notre implémentation n'exploite qu'une petite partie des données financières historiques disponibles en raison de limites de ressources. Cependant, le surplus de données en finance présente un grand potentiel pour de futures améliorations. Ici, MarS agit comme un moyen de tirer parti de ces données, révélant d'importantes opportunités pour des simulations de marché plus riches et plus précises.

#MarS - Génération d'Ordres avec Chambre de Compensation Simulée

Une fois que le LMM est pré-entraîné, il peut générer des flux d'ordres réalistes pour des simulations de marché. Une chambre de compensation simulée combine les ordres générés avec les interactions des utilisateurs en temps réel. Après avoir généré un ordre, la chambre de compensation attend des ordres interactifs, les appariant séquentiellement avec les ordres générés et renvoyant les résultats dans le LMM pour une génération d'ordres ultérieure.

Trouver un équilibre entre l'impact sur le marché et les signaux de contrôle est essentiel pour des simulations réalistes. Nous suivons deux principes directeurs pour garantir un compromis réaliste :

1. Façonnage Basé sur des Faits Réels : À chaque étape, le modèle de lots d'ordres utilise des données récentes pour déterminer le lot d'ordres suivant.
2. Sélection du Meilleur parmi Tous les Futurs : Plusieurs lots d'ordres prédits sont créés, et celui qui correspond le mieux au signal de contrôle détaillé est sélectionné, permettant une génération de lots d'ordres contrôlée.

Le transformateur de niveau d'ordre, entraîné sur des ordres historiques, apprend l'impact sur le marché des ordres suivants naturellement. En même temps, le modèle d'ensemble influence indirectement la génération d'ordres, l'alignant avec le lot d'ordres généré.

#Expérimentations

Cette section évalue la capacité de MarS à offrir des simulations réalistes, contrôlables et interactives. Nous évaluons d'abord le réalisme en comparant les propriétés statistiques des données historiques avec les données simulées, montrant que MarS peut reproduire des comportements clés du marché. Ensuite, nous évaluons la contrôlabilité en générant des scénarios sous des conditions prédéfinies, ce qui est crucial pour des tâches comme le stress testing. Puis nous examinons l'interactivité de MarS en utilisant un agent spécifique, montrant comment des interactions utilisateurs réalistes peuvent affecter les niveaux d'ordres. Enfin, nous explorons l'équilibre entre le contrôle et l'interaction, mesurant la capacité de MarS à produire des scénarios contrôlés tout en reflétant l'impact sur le marché des entrées des utilisateurs.

Tout au long de nos expérimentations, nous définissons "replay" comme l'utilisation de données de marché historiques au sein de MarS pour valider la simulation par rapport aux événements réels.

#Simulations Réalistes

Pour mesurer le réalisme des simulations de MarS, nous comparons les données simulées avec des benchmarks établis dérivés des données de marché historiques. Ces benchmarks servent de vérifications pour garantir que nos simulations reflètent les comportements du marché du monde réel.

Les principales conclusions de cette analyse incluent :

• À mesure que les intervalles s'étendent de 1 à 5 minutes, la distribution des rendements logarithmiques devient plus similaire à une distribution normale.
• L'auto-corrélation des rendements logarithmiques diminue rapidement avec les intervalles plus longs.
• Les données simulées affichent une forte auto-corrélation de la volatilité au fil du temps.

En résumé, MarS réussit à reproduire les comportements reconnus trouvés dans les données historiques, prouvant qu'il peut produire des simulations de marché très réalistes pertinentes pour des applications pratiques.

#Simulations Contrôlables

Nous montrons les capacités de contrôle de MarS en générant des scénarios qui reflètent de vrais modèles historiques. Les ordres sont générés en fonction de signaux directeurs provenant des données de replay, intégrant le modèle d'ordres au sein d'un modèle d'ensemble. Nos découvertes indiquent que le modèle d'ensemble s'aligne étroitement avec les données de replay, montrant une meilleure corrélation que le modèle d'ordres seul.

#Dynamiques de Marché Interactives

Pour comprendre les impacts sur le marché, MarS permet l'interaction grâce à des données détaillées au niveau des ordres. En utilisant une stratégie d'agent spécifique pour exécuter un gros trade, nous illustrons comment MarS peut imiter les effets réels du trading sur les prix du marché. Les résultats indiquent que MarS peut modéliser avec précision les répercussions des stratégies de trading sur le pricing, offrant des aperçus précieux pour les acteurs du marché.

#Compromis entre Contrôle et Interaction

Nous évaluons la capacité de MarS à équilibrer le contrôle et l'interaction en utilisant des données de replay sur une période de changement de prix définie. Lorsque le contrôle est priorisé, le modèle suit de près les données de replay. L'introduction de l'interaction entraîne une diminution de la précision, permettant des interactions plus réalistes dans divers scénarios.

Dans l'ensemble, nos expériences valident que MarS est réaliste, contrôlable et interactif, établissant ainsi comme un outil pratique de simulation de marché financier.

#Applications Potentielles de MarS

MarS sert de fondation pour diverses tâches financières, montrant son efficacité à résoudre des problèmes de manière autonome et à fournir une plateforme de simulation pour d'autres applications. Les domaines clés d'application comprennent la prévision, la détection d'anomalies sur le marché, l'analyse d'impact et la création d'environnements pour la formation d'agents.

#Prévision

Une tâche significative en finance est de prévoir les tendances du marché. Cela nécessite des modèles qui capturent et reflètent avec précision les comportements du marché. Les modèles de prévision traditionnels reposent souvent sur des méthodes directes. En revanche, MarS utilise ses simulations pour prédire le mouvement du marché basé sur des données historiques.

#Détection de Manipulation du Marché

La conformité réglementaire, surtout en ce qui concerne la manipulation du marché, reste cruciale. Les méthodes traditionnelles pour détecter des pratiques de trading illégales nécessitent un temps et un effort considérables. En analysant les baisses de réalisme des simulations, MarS peut aider à identifier des événements de manipulation potentielle du marché.

#Analyse "Et Si"

Un sujet critique en finance est d'analyser les impacts potentiels des actions de trading sur les prix du marché, ce qui est vital pour formuler des stratégies efficaces. Au lieu de se fier uniquement aux hypothèses, MarS fournit un moyen d'explorer ces impacts en générant des données sous diverses conditions, améliorant ainsi le processus de prise de décision.

#Environnement d'Apprentissage par Renforcement

En raison de ses capacités réalistes et interactives, MarS sert d'environnement d'entraînement idéal pour les agents d'apprentissage par renforcement. Ces agents peuvent apprendre et adapter leurs stratégies de trading efficacement sans faire face à des risques financiers réels, illustrant la polyvalence de MarS.

#Conclusion

En conclusion, MarS représente un pas en avant significatif dans la simulation des marchés financiers. Le développement du Large Market Model sert de fondation pour générer des données d'ordres de trading réalistes, offrant des aperçus précieux et des applications potentielles à travers divers scénarios financiers. En se concentrant sur les exigences uniques des marchés financiers, MarS fournit un outil qui améliore la prise de décision, la formation et l'analyse dans l'industrie financière.

Alors que les chercheurs continuent d'explorer les vastes paysages de données disponibles en finance, MarS se présente comme une avenue prometteuse pour des simulations de marché plus précises et complexes, ouvrant la voie à une meilleure compréhension et à des stratégies financières améliorées.