MarS: a Financial Market Simulation Engine Powered by Generative Foundation Model
作者: Junjie Li, Yang Liu, Weiqing Liu, Shikai Fang, Lewen Wang, Chang Xu, Jiang Bian
分类: q-fin.CP, cs.AI, cs.CE, cs.LG, q-fin.TR
发布日期: 2024-09-04 (更新: 2025-03-13)
备注: 35 pages, 26 figures, ICLR 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于生成式大模型的金融市场模拟引擎MarS，用于生成逼真、可控的订单数据。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 金融市场模拟 生成式模型 大型市场模型 订单流生成 量化交易 风险管理 市场微观结构 Transformer
📋 核心要点
- 现有金融市场模拟器缺乏真实性和交互性，难以捕捉复杂市场动态和参与者行为。
- 提出大型市场模型（LMM），一种订单级别的生成基础模型，用于生成逼真、可控的订单数据，驱动金融市场模拟引擎MarS。
- 实验表明LMM具有良好的可扩展性，MarS在可控生成方面表现出稳健性和实用性，可作为预测、检测、分析和训练工具。
📝 摘要（中文）
生成模型旨在模拟不同情境下各种行为的真实影响，从文本生成到视觉效果。尽管在构建真实世界模拟器方面做出了巨大努力，但生成模型在金融市场等虚拟世界中的应用仍未得到充分探索。在金融市场中，生成模型可以模拟具有各种行为的参与者的复杂市场影响，从而能够在不同的市场条件下进行交互，并在没有财务风险的情况下训练策略。这种模拟依赖于金融市场中最精细的结构化数据，例如订单，从而构建最精细的真实模拟。我们提出了一种用于金融市场模拟的大型市场模型（LMM），这是一种订单级别的生成基础模型，类似于数字世界中的语言建模。我们的金融市场模拟引擎（MarS）由LMM驱动，满足了对逼真、交互式和可控订单生成的领域特定需求。关键观察包括LMM在数据规模和模型复杂度方面的强大可扩展性，以及MarS在具有市场影响的可控生成中的稳健性和实用性。我们将MarS展示为一种预测工具、检测系统、分析平台和代理训练环境，从而证明了MarS对各种金融应用的“范式转变”潜力。我们在https://github.com/microsoft/MarS/发布了MarS的代码。
🔬 方法详解
问题定义：现有金融市场模拟器难以生成足够真实和精细的订单数据，无法准确模拟市场参与者的行为和市场动态。这限制了在无风险环境中进行策略训练和市场分析的能力。现有方法通常依赖于简化的模型或历史数据的回放，缺乏对市场影响的建模和可控性。
核心思路：利用生成式基础模型学习金融市场订单数据的潜在分布，从而生成逼真的订单流。通过控制生成过程，可以模拟不同市场条件和参与者行为下的市场影响。这种方法的核心在于将金融市场模拟问题转化为一个序列生成问题，类似于自然语言处理中的语言建模。
技术框架：MarS的核心是大型市场模型（LMM），它是一个基于Transformer架构的生成模型，以订单级别的历史数据作为输入，学习订单之间的依赖关系。MarS引擎利用LMM生成订单流，并提供可控的生成接口，允许用户指定市场条件、参与者行为等参数。整个框架包括数据预处理模块、LMM训练模块、订单生成模块和市场影响评估模块。
关键创新：LMM是一种专门为金融市场订单数据设计的生成式基础模型，它能够捕捉订单之间的复杂依赖关系，并生成具有市场影响的逼真订单流。与传统的金融市场模型相比，LMM具有更强的表达能力和泛化能力，能够适应不同的市场条件和参与者行为。MarS引擎提供可控的生成接口，允许用户根据需要定制模拟场景。
关键设计：LMM采用Transformer架构，并针对金融市场订单数据的特点进行了优化。例如，使用了特殊的嵌入层来表示订单的各种属性（价格、数量、方向等）。损失函数包括交叉熵损失和市场影响损失，用于提高生成订单的真实性和市场影响力。在训练过程中，使用了大规模的金融市场历史数据，并采用了数据增强技术来提高模型的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文展示了MarS在多个金融应用中的潜力，包括预测工具、检测系统、分析平台和代理训练环境。实验结果表明，MarS生成的订单流具有高度的真实性和市场影响力，能够有效地模拟真实市场环境。LMM在不同数据规模和模型复杂度下表现出良好的可扩展性。
🎯 应用场景
MarS可应用于量化交易策略的回测和优化，风险管理系统的开发和评估，以及市场微观结构的研究。它还可以作为金融监管机构的工具，用于评估市场操纵行为和进行压力测试。未来，MarS有望成为金融领域AI研究和应用的重要基础设施。
📄 摘要（原文）
Generative models aim to simulate realistic effects of various actions across different contexts, from text generation to visual effects. Despite significant efforts to build real-world simulators, the application of generative models to virtual worlds, like financial markets, remains under-explored. In financial markets, generative models can simulate complex market effects of participants with various behaviors, enabling interaction under different market conditions, and training strategies without financial risk. This simulation relies on the finest structured data in financial market like orders thus building the finest realistic simulation. We propose Large Market Model (LMM), an order-level generative foundation model, for financial market simulation, akin to language modeling in the digital world. Our financial Market Simulation engine (MarS), powered by LMM, addresses the domain-specific need for realistic, interactive and controllable order generation. Key observations include LMM's strong scalability across data size and model complexity, and MarS's robust and practicable realism in controlled generation with market impact. We showcase MarS as a forecast tool, detection system, analysis platform, and agent training environment, thus demonstrating MarS's "paradigm shift" potential for a variety of financial applications. We release the code of MarS at https://github.com/microsoft/MarS/.