Modelagem do Fluxo de Ordens nos Mercados Financeiros com IA

Criar modelos que simulam como os pedidos fluem nos mercados financeiros é um desafio e tanto, mas é essencial para traders e investidores. Este artigo fala sobre uma nova forma de modelar esse fluxo de pedidos usando técnicas de IA Generativa. Nossa abordagem foca em um método que gera mensagens para livros de ordens limitadas (LOBs). LOBs acompanham pedidos de compra e venda nas bolsas. Usando nosso modelo, conseguimos entender e prever melhor a dinâmica do mercado.

#O que é um Livro de Ordens Limitadas?

Um livro de ordens limitadas é uma lista de todos os pedidos de compra e venda pendentes para um determinado ativo em uma bolsa. Os pedidos são organizados com base no preço e no tempo. Quando um novo pedido chega, ele é combinado com os pedidos existentes de acordo com as regras do mercado. Se um comprador quiser comprar a um preço mais baixo do que os lances existentes, o pedido fica no livro até que um match adequado ocorra. Entender os LOBs ajuda os traders a executar suas operações de forma eficaz.

#O Papel da IA Generativa

IA generativa se refere à tecnologia que pode criar novo conteúdo com base em dados de treinamento. No nosso caso, treinamos nosso modelo em dados históricos de LOB para gerar fluxos de pedidos realistas. Focando em como as mensagens em um LOB se comportam, nosso modelo fornece uma compreensão detalhada da dinâmica do mercado. As aplicações dessa tecnologia incluem previsão de mercado, gestão de riscos e desenvolvimento de estratégias de negociação.

#O Desafio de Modelar o Fluxo de Pedidos

Modelar o fluxo de pedidos, especialmente em negociações de alta frequência, exige lidar com uma quantidade imensa de dados. Métodos tradicionais costumam depender de técnicas estatísticas que podem não capturar as complexidades subjacentes dos mercados financeiros. A maioria das abordagens atuais usa redes adversariais generativas (GANs) para gerar dados de preços diretamente, mas esses modelos enfrentam desafios como colapso de modo, tornando-os menos eficazes.

#Modelos Autoregressivos

Diferente das GANs, nossa abordagem usa modelos autoregressivos, que prevêm o próximo pedaço de dados com base em informações anteriores. Esses modelos oferecem melhor interpretabilidade e escalabilidade. Isso significa que eles podem se adaptar a várias situações ao longo do tempo, tornando-os adequados para tarefas de negociação de alta frequência.

#A Estrutura do Nosso Modelo

Nosso modelo generativo consiste em camadas projetadas para gerenciar sequências de mensagens e estados de LOB de forma eficiente. Usamos camadas de espaço de estado estruturadas, que são boas em aprender padrões ao longo de sequências longas. O modelo aprende o fluxo de pedidos como uma série de mensagens tokenizadas, que incluem informações sobre preço, tamanho do pedido e direção.

#Processo de Tokenização

Para gerar mensagens, criamos um tokenizador personalizado que divide os fluxos de pedidos em tokens gerenciáveis. Cada mensagem no LOB é convertida em grupos de tokens, semelhante a como modelos de linguagem tokenizam frases. Essa abordagem permite que nosso modelo gere uma representação mais granular da atividade do mercado.

#Dados de Treinamento

Para o treinamento do nosso modelo, usamos dados da NASDAQ, focando em ações como Alphabet e Intel. O treinamento envolve processar mensagens que incluem detalhes de pedidos e condições de mercado ao longo de intervalos de tempo específicos. Essa preparação de dados é crucial para garantir que o modelo represente com precisão as realidades da negociação.

#Avaliação de Desempenho do Modelo

Para avaliar a eficácia do modelo, nos baseamos em várias métricas. Comparamos sequências geradas de mensagens com dados do mundo real e avaliamos quão bem o modelo prevê os retornos do preço médio. Entender essa correlação ajuda a avaliar a precisão das previsões do modelo.

#Resultados

Os resultados iniciais mostram que nosso modelo se sai bem ao capturar os padrões subjacentes da atividade real do mercado. Os retornos médios gerados pelo nosso modelo se alinham de perto com os retornos reais, indicando que ele pode produzir previsões confiáveis. O modelo também corresponde à distribuição dos tipos de ordens, refletindo sua capacidade de replicar a dinâmica do mercado.

#Áreas de Aplicação

Embora nosso foco tenha sido modelar o fluxo de pedidos e prever retornos, esse modelo generativo tem implicações mais amplas. Ele pode servir como base para construir sistemas de negociação mais complexos ou ser integrado a algoritmos existentes para melhorar seu desempenho. As possíveis aplicações se estendem a várias áreas das finanças, desde avaliação de riscos até gestão de portfólio.

#Direções Futuras

Apesar dos resultados promissores, nosso modelo tem limitações. Por exemplo, gerar referências precisas para os pedidos pode às vezes levar a erros. À medida que avançamos, pretendemos melhorar nosso modelo aumentando o tamanho dos dados e explorando diferentes arquiteturas. Camadas mais complexas ou métodos alternativos podem ainda melhorar os resultados.

#Conclusão

Em resumo, nosso trabalho apresenta uma nova abordagem para modelar livros de ordens limitadas usando IA generativa. Ao empregar um método autoregressivo, criamos um modelo que captura melhor as complexidades dos mercados financeiros. Os resultados demonstram o potencial dessa tecnologia para ajudar em estratégias de negociação e processos de tomada de decisão. À medida que continuamos a refinar o modelo e explorar suas aplicações, esperamos contribuir ainda mais para o campo da tecnologia financeira.