MarS – 微软亚洲研究院开源的金融市场模拟预测引擎

MarS是什么

MarS（Market Simulation）是由微软亚洲研究院开发的金融市场模拟与预测引擎，旨在通过生成型基础模型LMM（Large Market Model）来再现金融市场中的订单流与动态。MarS能够构建出真实、互动且可控的市场环境，为交易策略训练、风险管理、市场影响分析及预测等金融应用提供支持，用户在这一环境中无须担心实际的财务风险。借助模拟技术，MarS为用户在无风险的背景下测试和优化金融策略，同时也为金融研究和教育提供了强有力的工具。

MarS的主要功能

• 预测工具：根据最新的订单和限价订单簿（LOB），生成未来订单，模拟市场的未来走势，从而实现精准的市场趋势预测。
• 风险检测系统：模拟多种未来市场走向，识别当前无法观察到的潜在风险，例如，轨迹方差的突降可能暗示重大的发生，为风险管理提供早期预警。
• 市场分析平台：MarS能够解答各类“如果”问题，提供真实的模拟环境，评估大订单对市场的影响，通过比较现有市场影响公式与模拟结果，识别潜在改进点，深入理解市场运作机制。
• 代理训练环境：MarS因其真实和响应性，成为训练强化学习代理的理想场所，展示了其在开发和优化无实际金融风险交易策略方面的巨大潜力。

MarS的技术原理

• 订单序列建模：采用因果变换器对订单序列进行编码，将每个订单与其前的LOB信息视为单一标记，反映市场订单的顺序性，确保每个订单在更广泛市场活动中的上下文得以保留。
• 订单批次序列建模：利用自回归变换器对订单批次序列进行建模，捕捉在聚合时间间隔内（如分钟或小时）的市场结构化模式。
• 集成模型：结合订单序列建模与订单批次序列建模，平衡细粒度控制与更广泛市场动态的捕捉，实现更优的市场建模与生成。
• 细粒度信号生成接口：引入细粒度信号生成接口，将自然语言描述或通用配置中的模糊信息映射为细粒度控制信号序列，确保模拟遵循真实市场模式，符合用户设定的场景。
• 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，模拟清算所负责匹配生成与交互订单，并提供后续订单生成所需的信息（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，确保现实模拟与MarS的三个特性相一致：基于实现的现实塑造未来，从每个可能的未来中选择最佳匹配。

MarS的项目地址

• 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的应用场景

• 交易策略测试与优化：利用MarS模拟不同的市场条件，交易者可以在无风险环境中进行交易策略测试与优化。
• 风险管理：通过模拟市场走向，帮助识别潜在市场风险，提升风险管理能力。
• 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更好地理解市场动态及价格变动。
• 市场趋势预测：基于历史数据与当前市场状况，预测未来市场走势。
• 监管合规：监管机构利用模拟市场行为检测市场操纵等非法交易活动，识别异常模式。