Modellare il flusso degli ordini nei mercati finanziari con l'AI

Creare modelli che possano simulare come gli ordini fluiscono nei mercati finanziari è una sfida tosta, ma è fondamentale per trader e investitori. Questo articolo parla di un nuovo modo di modellare questo flusso d’ordini usando tecniche di intelligenza artificiale generativa. Il nostro approccio si concentra su un metodo che genera messaggi per i libri degli ordini limitati (LOB). I LOB tengono traccia degli ordini di acquisto e vendita nelle borse. Usando il nostro modello, possiamo capire meglio e prevedere la dinamica di mercato.

#Cos'è un Libro degli Ordini Limitati?

Un libro degli ordini limitati è un elenco di tutti gli ordini di acquisto e vendita in attesa per un particolare titolo su una borsa. Gli ordini sono organizzati in base a prezzo e tempo. Quando arriva un nuovo ordine, viene abbinato con gli ordini esistenti secondo le regole di mercato. Se un compratore vuole acquistare a un prezzo inferiore rispetto alle offerte esistenti, l'ordine rimarrà nel libro finché non si verifica un abbinamento adeguato. Comprendere i LOB aiuta i trader a sapere come eseguire efficacemente le loro operazioni.

#Il Ruolo dell'IA Generativa

L'IA generativa si riferisce alla tecnologia che può creare nuovi contenuti basati su dati di addestramento. Nel nostro caso, addestriamo il nostro modello su dati storici dei LOB per generare flussi d'ordine realistici. Concentrandoci su come si comportano i messaggi in un LOB, il nostro modello fornisce una comprensione dettagliata della dinamica di mercato. Le applicazioni di questa tecnologia includono previsioni di mercato, gestione del rischio e sviluppo di strategie di trading.

#La Sfida di Modellare il Flusso degli Ordini

Modellare il flusso degli ordini, specialmente nel trading ad alta frequenza, richiede di gestire un’enorme quantità di dati. I metodi tradizionali spesso si basano su tecniche statistiche che potrebbero non catturare le complessità sottostanti dei mercati finanziari. La maggior parte degli approcci attuali utilizza reti antagoniste generative (GAN) per generare direttamente dati di prezzo, ma questi modelli affrontano sfide come il collasso della modalità, rendendoli meno efficaci.

#Modelli Autoregressivi

A differenza delle GAN, il nostro approccio utilizza modelli autoregressivi, che prevedono il prossimo pezzo di dato basandosi su informazioni precedenti. Questi modelli offrono una migliore interpretabilità e scalabilità. Questo significa che possono adattarsi a diverse situazioni nel tempo, rendendoli adatti per compiti di trading ad alta frequenza.

#La Struttura del Nostro Modello

Il nostro modello generativo consiste in strati progettati per gestire sequenze di messaggi e stati del LOB in modo efficiente. Utilizziamo strati di stato spaziale strutturati, che sono bravi a imparare schemi su lunghe sequenze. Il modello apprende il flusso d'ordini come una serie di messaggi tokenizzati, che includono informazioni su prezzo, dimensione dell'ordine e direzione.

#Processo di tokenizzazione

Per generare messaggi, creiamo un tokenizer personalizzato che suddivide i flussi d'ordine in token gestibili. Ogni messaggio nel LOB viene convertito in gruppi di token, simile a come i modelli di linguaggio tokenizzano le frasi. Questo approccio consente al nostro modello di generare una rappresentazione più dettagliata dell’attività di mercato.

#Dati di Addestramento

Per l'addestramento del nostro modello, utilizziamo dati da NASDAQ, focalizzandoci su azioni come Alphabet e Intel. L'addestramento implica l'elaborazione di messaggi che includono dettagli sugli ordini e condizioni di mercato su intervalli di tempo specifici. Questa preparazione dei dati è cruciale per garantire che il modello rappresenti accuratamente le realtà del trading.

#Valutazione delle prestazioni del modello

Per valutare l'efficacia del modello, ci basiamo su diversi metriche. Confrontiamo le sequenze di messaggi generate con i dati reali e valutiamo quanto bene il modello prevede i ritorni del prezzo medio. Comprendere questa correlazione aiuta a misurare l'accuratezza delle previsioni del modello.

#Risultati

I primi risultati mostrano che il nostro modello riesce bene a catturare i modelli sottostanti dell’attività reale di mercato. I ritorni del prezzo medio generati dal nostro modello si allineano strettamente con i ritorni reali, indicando che può produrre previsioni affidabili. Il modello corrisponde anche alla distribuzione dei tipi di ordine, riflettendo la sua capacità di replicare la dinamica di mercato.

#Aree di Applicazione

Anche se ci siamo concentrati sulla modellazione del flusso d’ordini e nella previsione dei ritorni, questo modello generativo ha implicazioni più ampie. Può fungere da base per costruire sistemi di trading più complessi o essere integrato in algoritmi esistenti per migliorare le loro prestazioni. Le potenziali applicazioni si estendono a varie aree della finanza, dalla valutazione del rischio alla gestione del portafoglio.

#Direzioni Future

Nonostante i risultati promettenti, il nostro modello ha delle limitazioni. Ad esempio, generare riferimenti accurati per gli ordini può a volte portare a errori. Man mano che andiamo avanti, puntiamo a migliorare il nostro modello aumentando la dimensione dei dati ed esplorando diverse architetture. Strati più complessi o metodi alternativi potrebbero migliorare ulteriormente i risultati.

#Conclusione

In sintesi, il nostro lavoro presenta un approccio innovativo alla modellazione dei libri degli ordini limitati utilizzando l’IA generativa. Employando un metodo autoregressivo, creiamo un modello che cattura meglio le complessità dei mercati finanziari. I risultati dimostrano il potenziale di questa tecnologia per aiutare nelle strategie di trading e nei processi decisionali. Man mano che continuiamo a perfezionare il modello e a esplorarne le applicazioni, non vediamo l'ora di apportare ulteriori contributi nel campo della tecnologia finanziaria.