Оксфордские ученые разработали симулятор книги лимитных ордеров с ускорением на графическом процессоре, чтобы научить ИИ торговать

Многопрофильная исследовательская группа из Оксфордского университета недавно разработала симулятор книги лимитных ордеров (LOB) с графическим ускорением под названием JAX-LOB, первый в своем роде.

JAX — инструмент для обучения высокопроизводительных систем машинного обучения, разработанный Google. В контексте бизнес-симулятора он позволяет моделям искусственного интеллекта (ИИ) обучаться непосредственно на финансовых данных.

Исследовательская группа из Оксфорда создала новый метод, с помощью которого JAX можно использовать для запуска LOB-симулятора, используя только графические процессоры. Традиционно бизнес-симуляции запускаются с использованием компьютерных процессоров (ЦП). Запуская их непосредственно в цепочке графических процессоров, где происходит современное обучение ИИ, модели ИИ могут пропустить несколько этапов связи. Согласно предварительному исследованию команды Оксфорда, это дает увеличение скорости до 7 раз.

Использование JAX-LOB дало исследователям существенное преимущество по сравнению с процессорами. Источник: Фрей и др., 2023 г.

Динамика LOB является одним из наиболее научно изученных аспектов финансов. Например, на фондовом рынке LOB позволяют трейдерам, работающим полный рабочий день, поддерживать ликвидность на протяжении ежедневных сессий. А в мире криптовалют профессиональные инвесторы используют LOB практически на всех уровнях.

Связанный: Роль центральной книги лимитных ордеров DEX в децентрализованных финансах

Обучение системы искусственного интеллекта пониманию динамики LOB — сложная задача, требующая большого объема данных, которая из-за характера и сложности финансового рынка зависит от моделирования. И чем более точными и мощными являются симуляции, тем более эффективными и полезными оказываются модели, обученные на них.

Согласно исследованию оксфордской команды, поиск способов оптимизации этого процесса имеет первостепенное значение:

«Благодаря их центральной роли в финансовой системе способность точно и эффективно моделировать динамику LOB чрезвычайно ценна. Например, это может позволить финансовой компании предлагать более качественные услуги или позволить правительству прогнозировать влияние финансового регулирования на стабильность финансовой системы».

Будучи первым в своем роде, JAX-LOB все еще находится в зачаточном состоянии. В своей статье исследователи подчеркивают необходимость дальнейших исследований, но некоторые эксперты уже предсказывают, что они могут оказать положительное влияние на области искусственного интеллекта и финансовых технологий.

Джек Кларк, соучредитель Anthropic, недавно написал:

«Такое программное обеспечение, как JAX-LOB, интересно, поскольку оно похоже на то, что будущий мощный ИИ может использовать для проведения собственных финансовых экспериментов».

Источник: Сointеlеgrаph