डिफ्यूज़न गाइडेड मेटा एजेंट से नियंत्रित ऑर्डर फ़्लो बनाना
सारांश
यह शोधपत्र बाज़ार के व्यवहार पर नियंत्रण के साथ वित्तीय बाज़ार ऑर्डर फ़्लो बनाने का जनरेटिव ढाँचा प्रस्तुत करता है। इसकी प्रेरणा यह है कि मौजूदा ऑर्डर-फ़्लो निर्माण विधियाँ बाज़ार डेटा को ठीक से दोहरा नहीं पातीं और सीमित नियंत्रण देती हैं, जिससे शोध और ट्रेडिंग अनुप्रयोगों में उनकी उपयोगिता सीमित होती है।
प्रस्तावित डिफ्यूज़न गाइडेड मेटा एजेंट एक सशर्त डिफ्यूज़न मॉडल को वित्तीय अर्थशास्त्र के पूर्व-आधार से सूचित मेटा एजेंट के साथ जोड़ता है। डिफ्यूज़न मॉडल मध्य-मूल्य रिटर्न और ऑर्डर आगमन दरों के समय-सापेक्ष वितरण पैरामीटरों के ज़रिये बदलती बाज़ार स्थितियाँ दर्शाता है। फिर मेटा एजेंट इन वितरणों से ऑर्डर बनाता है। शोधपत्र प्रयोगों में निर्माण की निष्ठा और नियंत्रण क्षमता में सुधार बताता है और उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग कार्यों के लिए निर्मित परिवेश की जाँच करते हुए संगणकीय दक्षता भी रिपोर्ट करता है। दिए गए विवरण में डेटासेट, बेंचमार्क, माप के मान या जाँची गई बाज़ार स्थितियों की सीमा निर्दिष्ट नहीं है, इसलिए इन प्रयोगों से आगे दृष्टिकोण कितना सामान्यीकृत होता है, इसका निर्णय नहीं किया जा सकता।
मुख्य विचार
- ऑर्डर-फ़्लो निर्माण का उद्देश्य वित्तीय बाज़ार बनाने वाले ऑर्डरों के क्रम को मॉडल करना है।
- सशर्त डिफ्यूज़न मॉडल मध्य-मूल्य रिटर्न और ऑर्डर आगमन दरों के बदलते वितरण दर्शाता है।
- मेटा एजेंट वित्तीय अर्थशास्त्र के पूर्व-आधार से उन वितरणों के अनुसार ऑर्डर बनाता है।
- लेखक नियंत्रण क्षमता, निष्ठा और दक्षता में लाभ बताते हैं तथा उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग कार्यों में उपयोग का मूल्यांकन करते हैं।
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पूरा पाठ
# Controllable Financial Market Generation with Diffusion Guided Meta Agent # Controllable Financial Market Generation with Diffusion Guided Meta Agent Generative modeling has transformed many fields, such as language and visual modeling, while its application in financial markets remains under-explored. As the minimal unit within a financial market is an order, order-flow modeling represents a fundamental generative financial task. However, current approaches often yield unsatisfactory fidelity in generating order flow, and their generation lacks controllability, thereby limiting their practical applications. In this paper, we formulate the challenge of controllable financial market generation, and propose a Diffusion Guided Meta Agent (DigMA) model to address it. Specifically, we employ a conditional diffusion model to capture the dynamics of the market state represented by time-evolving distribution parameters of the mid-price return rate and the order arrival rate, and we define a meta agent with financial economic priors to generate orders from the corresponding distributions. Extensive experimental results show that DigMA achieves superior controllability and generation fidelity. Moreover, we validate its effectiveness as a generative environment for downstream high-frequency trading tasks and its computational efficiency.
स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0
यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।