Tạo luồng lệnh có thể kiểm soát bằng tác nhân meta định hướng khuếch tán

Tóm tắt

Bài báo đề xuất một khuôn khổ tạo sinh để tạo luồng lệnh trên thị trường tài chính với khả năng kiểm soát hành vi thị trường. Động lực của nghiên cứu là các phương pháp tạo luồng lệnh hiện có có thể tái tạo dữ liệu thị trường kém và cho phép kiểm soát hạn chế, khiến chúng ít hữu ích hơn trong nghiên cứu và ứng dụng giao dịch.

Diffusion Guided Meta Agent được đề xuất kết hợp mô hình khuếch tán có điều kiện với một tác nhân meta được cung cấp các tiền nghiệm kinh tế tài chính. Mô hình khuếch tán biểu diễn điều kiện thị trường thay đổi thông qua các tham số phân phối biến thiên theo thời gian của lợi suất giá giữa và tốc độ lệnh đến. Sau đó, tác nhân meta dùng các phân phối này để tạo lệnh. Bài báo báo cáo độ trung thực và khả năng kiểm soát khi tạo sinh được cải thiện trong các thí nghiệm, đồng thời kiểm tra môi trường tạo ra trên các tác vụ giao dịch tần suất cao tiếp theo và báo cáo hiệu quả tính toán. Mô tả được cung cấp không nêu bộ dữ liệu, mức chuẩn so sánh, giá trị chỉ số hay phạm vi điều kiện thị trường được thử nghiệm, nên chưa đủ để đánh giá phương pháp khái quát tốt đến đâu ngoài các thí nghiệm đó.

Ý chính

• Tạo luồng lệnh nhằm mô hình hóa chuỗi lệnh hình thành nên một thị trường tài chính.
• Mô hình khuếch tán có điều kiện biểu diễn các phân phối biến đổi của lợi suất giá giữa và tốc độ lệnh đến.
• Tác nhân meta dùng các tiền nghiệm kinh tế tài chính để tạo lệnh từ những phân phối đó.
• Các tác giả báo cáo cải thiện về khả năng kiểm soát, độ trung thực và hiệu quả, đồng thời đánh giá việc sử dụng trong các tác vụ giao dịch tần suất cao.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.