MarS是什么?一文让你看懂MarS的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

MarS概述简介

MARS(Market Simulation)是微软亚洲研究院推出的金融市场模拟预测引擎,基于生成型基础模型LMM(Large Market Model)模拟金融市场中的订单流和市场动态。MARS能创建现实、互动和可控的市场环境,用在训练交易策略、风险管理、市场影响分析和预测等金融应用,无需承担实际的财务风险。基于模拟,MARS支持用户在无风险的环境中测试和优化金融策略,同时为金融研究和教育提供强大的工具。

MARS的功能特色

预测工具:基于最近的订单和限价订单簿(LOB)生成后续订单,模拟未来的市场轨迹,实现精确的市场趋势预测。

检测系统:模拟多种未来市场轨迹,识别出当前观察不到的潜在风险,例如轨迹方差的突然下降可能预示着重大事件的发生,提供早期预警和增强风险管理。

分析平台:MARS能回答各种“如果”问题,提供现实模拟环境,评估大订单的市场影响,基于比较现有市场影响公式和模拟结果,识别潜在改进点,深入理解市场动态。

代理训练环境:MARS的现实和响应性让其成为训练强化学习代理的理想环境,展示MARS在开发和完善无实际金融风险的交易策略方面的潜力。

MARS的技术原理

订单序列建模:用因果变换器(causal transformer)对订单序列进行编码,每个订单连同其前的LOB信息作为单一标记进行编码,反映市场订单的顺序性,确保每个订单在更广泛的市场活动中的上下文得以保留。

订单批次序列建模:应用自回归变换器(auto-regressive transformer)对订单批次序列进行建模,捕捉市场在聚合时间间隔(如分钟或小时)内的结构化模式。

集成模型:将订单序列建模和订单批次序列建模结合起来,平衡订单模型的细粒度控制和订单批次模型捕获的更广泛市场动态,实现改进的市场建模和生成。

细粒度信号生成接口:引入一个细粒度信号生成接口,将自然语言或通用配置中的模糊描述映射到细粒度的控制信号序列,信号指导集成模型,确保模拟遵循现实市场模式,符合用户定义的场景。

模拟清算所:在预训练LMM后,生成用于市场模拟的真实订单流。模拟清算所匹配生成和交互订单,提供后续订单生成所需的信息(例如LOB)。

市场影响与控制信号的平衡:在订单批次生成过程中,遵循两个指导原则确保现实模拟和实现MARS的三个特性:基于实现的现实塑造未来和从每个可能的未来中选择最佳匹配。

MARS项目介绍

项目官网:mars-lmm

GitHub仓库:https://github.com/microsoft/MarS/

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2409.07486

MARS能做什么?

交易策略测试与优化:用MARS模拟不同的市场条件,交易者能在无风险环境中测试和优化交易策略。

风险管理:模拟市场轨迹帮助识别潜在的市场风险,增强风险管理能力。

市场影响分析:模拟大订单对市场的影响,帮助分析师和交易者理解市场动态和价格变动。

预测市场趋势:基于历史数据和当前市场状况预测未来的市场走势。

监管合规:监管机构检测市场操纵等非法交易行为,用模拟市场行为识别异常模式。

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