微软研究院推出的MarS：生成基础模型时代的统一金融市场模拟引擎 原创

01、概述

在人工智能的浪潮中，生成式大模型（Generative Foundation Models）已迅速渗透多个领域，从内容生成到产业应用，无所不在。然而，将这类模型与金融市场数据深度结合的尝试，正在重新定义金融科技的边界。微软研究院通过开发大市场模型（Large Market Model, LMM）和金融市场仿真引擎（MarS），为金融市场带来了颠覆性创新。这些工具不仅赋能金融研究者高效建模，更为市场预测、风险管理和交易策略优化提供了全新思路。

今天，我们将从模型原理到实际应用，全方位探讨这两款金融AI工具如何重塑行业格局。

02、生成式大模型为何适配金融市场？

金融市场数据的三大特性

金融市场是一个数据密集型领域，其核心在于订单数据。微软研究发现，这类数据具备三大显著特性，使其成为生成模型的理想“燃料”：

• 细粒度（Fine granularity）：订单是市场运作的基本单位，每笔订单记录了价格、数量、时间等详细信息，结合匹配规则可以完整还原市场操作。
• 大规模（Large scale）：电子化交易催生了海量订单数据，这些数据遍布全球市场，涵盖各种交易场景。
• 结构化（Well-structured）：订单数据具有高度结构化特性，适合用于序列建模与深度学习。

这些数据特性为生成式模型在金融市场中的应用奠定了坚实基础。

生成式模型的核心优势

生成式大模型以其强大的序列化建模与自回归推理能力脱颖而出：

• 序列化与标记（Tokenization）：将复杂的市场数据转换为模型可处理的输入。
• 自回归训练（Auto-regressive Training）：逐步预测序列中的下一个数据点，实现高精度推理。
• 隐性推理能力：可捕捉数据中的深层次关系，为复杂场景下的市场预测提供支持。

03、LMM与MarS：金融市场建模的双子星

大市场模型（LMM）：数据驱动的市场洞察

LMM是一种强大的生成式大模型，专为金融市场数据而设计。它通过对个体订单和订单集的双重建模，既能捕捉单个订单对市场的微观影响，也能反映整个市场的宏观动态。

个体订单与批量订单的标记策略

微软团队为LMM开发了独特的标记策略：

• 个体订单：记录单笔订单的价格、数量和时间间隔，反映市场的瞬时变化。
• 批量订单：将一组订单视为整体，分析其对市场趋势的累积影响。

这种两层次建模方法，使得LMM能够高保真地模拟市场动态，为金融市场分析提供全新视角。

金融市场仿真引擎（MarS）：多功能仿真工具

基于LMM的强大能力，微软研究院进一步开发了MarS。MarS是一个高度灵活的金融市场仿真引擎，能够适应各种金融场景。

MarS的模块化框架

MarS采用模块化设计，包含以下核心组件：

• 实时市场数据：包括当前市场与历史订单数据。
• 订单序列生成：通过LMM生成未来订单流。
• 市场仿真：在虚拟交易环境中匹配订单，模拟市场运行。

这种设计使得MarS可以灵活应用于多种下游任务，包括市场预测、风险监控和交易策略优化。

04、MarS的应用场景

4.1 市场预测：从数据中洞察未来

在金融领域，预测未来市场走势至关重要。MarS通过生成未来订单流并仿真市场轨迹，极大地提升了预测能力。

案例分析：在股票价格预测中，MarS表现优于传统模型。研究显示，相较于DeepLOB模型，MarS的预测准确率在1分钟预测任务中提高了13.5%，在5分钟预测任务中则提升了22.4%。这种卓越的表现证明了MarS在复杂金融场景下的强大预测能力。

4.2 风险监控：精准捕捉市场异常

对于金融监管机构，及时发现系统性风险或市场操纵行为至关重要。MarS通过将真实市场轨迹与仿真轨迹进行对比，可以精准识别异常模式。例如，在一次市场操纵事件中，MarS通过分析价差分布的异常变化，成功揭示了潜在的市场风险。

4.3 “假设”分析：解锁市场行为的因果关系

金融研究中，“假设分析”是重要工具。例如，“不同规模的交易订单在不同市场条件下会带来怎样的影响？” MarS通过高保真市场仿真，为这种分析提供了突破性解决方案。

05、前瞻：MarS如何引领金融科技未来

随着MarS的不断发展，以下几个领域值得期待：

• 多模态数据整合：未来可能将文本、图像和市场数据相结合，进一步提升分析精度。
• 实时学习与适应：通过动态吸收最新市场数据，增强模型适应性。
• 极端市场模拟：针对市场崩盘等极端事件进行高保真仿真，为风险管理提供可靠支持。

06、结语

LMM与MarS的出现，标志着金融AI迈入新阶段。这两款工具不仅提高了金融市场建模的效率和精度，还为行业解决方案开辟了新路径。从市场预测到风险管理，再到交易策略优化，MarS正在为全球金融行业带来深远影响。

参考：

1. ​​https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/mars-a-unified-financial-market-simulation-engine-in-the-era-of-generative-foundation-models/​​

本文转载自公众号Halo咯咯 作者：基咯咯

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/0Y8TRDzPNQz2ZKZ-bV54eA​​