01、概述

在人工智能的浪潮中，生成式大模型（Generative Foundation Models）已迅速滲透多個(gè)領(lǐng)域，從內(nèi)容生成到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，無所不在。然而，將這類模型與金融市場數(shù)據(jù)深度結(jié)合的嘗試，正在重新定義金融科技的邊界。微軟研究院通過開發(fā)大市場模型（Large Market Model, LMM）和金融市場仿真引擎（MarS），為金融市場帶來了顛覆性創(chuàng)新。這些工具不僅賦能金融研究者高效建模，更為市場預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)管理和交易策略優(yōu)化提供了全新思路。

今天，我們將從模型原理到實(shí)際應(yīng)用，全方位探討這兩款金融AI工具如何重塑行業(yè)格局。

02、生成式大模型為何適配金融市場？

金融市場數(shù)據(jù)的三大特性

金融市場是一個(gè)數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域，其核心在于訂單數(shù)據(jù)。微軟研究發(fā)現(xiàn)，這類數(shù)據(jù)具備三大顯著特性，使其成為生成模型的理想“燃料”：

• 細(xì)粒度（Fine granularity）：訂單是市場運(yùn)作的基本單位，每筆訂單記錄了價(jià)格、數(shù)量、時(shí)間等詳細(xì)信息，結(jié)合匹配規(guī)則可以完整還原市場操作。
• 大規(guī)模（Large scale）：電子化交易催生了海量訂單數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)遍布全球市場，涵蓋各種交易場景。
• 結(jié)構(gòu)化（Well-structured）：訂單數(shù)據(jù)具有高度結(jié)構(gòu)化特性，適合用于序列建模與深度學(xué)習(xí)。

這些數(shù)據(jù)特性為生成式模型在金融市場中的應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

生成式模型的核心優(yōu)勢

生成式大模型以其強(qiáng)大的序列化建模與自回歸推理能力脫穎而出：

• 序列化與標(biāo)記（Tokenization）：將復(fù)雜的市場數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可處理的輸入。
• 自回歸訓(xùn)練（Auto-regressive Training）：逐步預(yù)測序列中的下一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)高精度推理。
• 隱性推理能力：可捕捉數(shù)據(jù)中的深層次關(guān)系，為復(fù)雜場景下的市場預(yù)測提供支持。

03、LMM與MarS：金融市場建模的雙子星

大市場模型（LMM）：數(shù)據(jù)驅(qū)動的市場洞察

LMM是一種強(qiáng)大的生成式大模型，專為金融市場數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。它通過對個(gè)體訂單和訂單集的雙重建模，既能捕捉單個(gè)訂單對市場的微觀影響，也能反映整個(gè)市場的宏觀動態(tài)。

個(gè)體訂單與批量訂單的標(biāo)記策略

微軟團(tuán)隊(duì)為LMM開發(fā)了獨(dú)特的標(biāo)記策略：

• 個(gè)體訂單：記錄單筆訂單的價(jià)格、數(shù)量和時(shí)間間隔，反映市場的瞬時(shí)變化。
• 批量訂單：將一組訂單視為整體，分析其對市場趨勢的累積影響。

這種兩層次建模方法，使得LMM能夠高保真地模擬市場動態(tài)，為金融市場分析提供全新視角。

金融市場仿真引擎（MarS）：多功能仿真工具

基于LMM的強(qiáng)大能力，微軟研究院進(jìn)一步開發(fā)了MarS。MarS是一個(gè)高度靈活的金融市場仿真引擎，能夠適應(yīng)各種金融場景。

MarS的模塊化框架

MarS采用模塊化設(shè)計(jì)，包含以下核心組件：

• 實(shí)時(shí)市場數(shù)據(jù)：包括當(dāng)前市場與歷史訂單數(shù)據(jù)。
• 訂單序列生成：通過LMM生成未來訂單流。
• 市場仿真：在虛擬交易環(huán)境中匹配訂單，模擬市場運(yùn)行。

這種設(shè)計(jì)使得MarS可以靈活應(yīng)用于多種下游任務(wù)，包括市場預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和交易策略優(yōu)化。

04、MarS的應(yīng)用場景

4.1 市場預(yù)測：從數(shù)據(jù)中洞察未來

在金融領(lǐng)域，預(yù)測未來市場走勢至關(guān)重要。MarS通過生成未來訂單流并仿真市場軌跡，極大地提升了預(yù)測能力。

案例分析：在股票價(jià)格預(yù)測中，MarS表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)模型。研究顯示，相較于DeepLOB模型，MarS的預(yù)測準(zhǔn)確率在1分鐘預(yù)測任務(wù)中提高了13.5%，在5分鐘預(yù)測任務(wù)中則提升了22.4%。這種卓越的表現(xiàn)證明了MarS在復(fù)雜金融場景下的強(qiáng)大預(yù)測能力。

4.2 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控：精準(zhǔn)捕捉市場異常

對于金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)或市場操縱行為至關(guān)重要。MarS通過將真實(shí)市場軌跡與仿真軌跡進(jìn)行對比，可以精準(zhǔn)識別異常模式。例如，在一次市場操縱事件中，MarS通過分析價(jià)差分布的異常變化，成功揭示了潛在的市場風(fēng)險(xiǎn)。

4.3 “假設(shè)”分析：解鎖市場行為的因果關(guān)系

金融研究中，“假設(shè)分析”是重要工具。例如，“不同規(guī)模的交易訂單在不同市場條件下會帶來怎樣的影響？” MarS通過高保真市場仿真，為這種分析提供了突破性解決方案。

05、前瞻：MarS如何引領(lǐng)金融科技未來

隨著MarS的不斷發(fā)展，以下幾個(gè)領(lǐng)域值得期待：

• 多模態(tài)數(shù)據(jù)整合：未來可能將文本、圖像和市場數(shù)據(jù)相結(jié)合，進(jìn)一步提升分析精度。
• 實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)與適應(yīng)：通過動態(tài)吸收最新市場數(shù)據(jù)，增強(qiáng)模型適應(yīng)性。
• 極端市場模擬：針對市場崩盤等極端事件進(jìn)行高保真仿真，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供可靠支持。

06、結(jié)語

LMM與MarS的出現(xiàn)，標(biāo)志著金融AI邁入新階段。這兩款工具不僅提高了金融市場建模的效率和精度，還為行業(yè)解決方案開辟了新路徑。從市場預(yù)測到風(fēng)險(xiǎn)管理，再到交易策略優(yōu)化，MarS正在為全球金融行業(yè)帶來深遠(yuǎn)影響。

參考：

1. ??https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/mars-a-unified-financial-market-simulation-engine-in-the-era-of-generative-foundation-models/??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/0Y8TRDzPNQz2ZKZ-bV54eA??