MarketGPTによる指値注文板イベント生成と市場シミュレーション
記事 arXiv papers · 著者: Aaron Wheeler et al.
サマリー
本研究では、注文メッセージの系列として金融時系列をモデル化する生成事前学習トランスフォーマーを提示します。このモデルは離散事象シミュレーター内で注文生成エンジンとして機能し、指値注文板の動態を再現して、対話型の市場シミュレーションを支援することを目指します。元の注文フローのプロンプトがコンテキストウィンドウの外に移動した後も含め、長い系列を逐次生成するよう設計されています。
報告された評価では、生成された注文フローが観測された注文フローデータの主要な特徴を再現し、実市場やより広範なマクロ規模のデータに関連する複数の統計的パターンを捉えています。これらの結果が示すのはシミュレーションの再現性であり、実証されたトレード戦略や収益性のある執行の証拠ではありません。詳細な指標、データセット、比較対象が文書にないため、再現性の程度やそれが成立する条件はこの説明からは明らかではありません。この手法は高精度な市場シミュレーションに向けた進展として提示されていますが、実用性は実際の注文板による検証と、評価対象外の市場環境をシミュレーターがどれだけ表現できるかに左右されます。
主なアイデア
- トランスフォーマーが、離散事象シミュレーター向けに金融注文メッセージの系列を生成します。
- 指値注文板の動態を再現することを目的としています。
- 初期プロンプトがコンテキストウィンドウの外に出た後も、注文フローの生成を続けられます。
- 報告された評価では、注文フローの主要な特徴と複数の市場統計パターンを捉えています。
- シミュレーションの再現性だけでは、モデルが収益性のある取引を支えることは示されません。
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# MarketGPT: Developing a Pre-trained transformer (GPT) for Modeling Financial Time Series # MarketGPT: Developing a Pre-trained transformer (GPT) for Modeling Financial Time Series This work presents a generative pre-trained transformer (GPT) designed for modeling financial time series. The GPT functions as an order generation engine within a discrete event simulator, enabling realistic replication of limit order book dynamics. Our model leverages recent advancements in large language models to produce long sequences of order messages in a steaming manner. Our results demonstrate that the model successfully reproduces key features of order flow data, even when the initial order flow prompt is no longer present within the model's context window. Moreover, evaluations reveal that the model captures several statistical properties, or 'stylized facts', characteristic of real financial markets and broader macro-scale data distributions. Collectively, this work marks a significant step toward creating high-fidelity, interactive market simulations.
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