深層生成モデルによる金融市場の注文板の生成

抄録

金融市場におけるトレーダーの売買活動は、注文板（Limit Order Book）と呼ばれる場に集約され、注文間の付け合わせを通じて売り手と買い手の相互作用が行われる。注文板のモデル化は、アルゴリズム取引戦略の構築などの実用的なニーズから重要性を増しており、近年では高頻度取引データを用いた生成モデルが従来のバックテストに代わるシミュレーション手法として注目されている。本研究では、市場参加者の注文情報系列をユニークなトークン系列へ変換し、Transformerモデルの一種であるGPTアーキテクチャと、状態空間モデルの一種であるMAMBAアーキテクチャをスクラッチから学習させた。これらのモデルが合成注文情報を生成可能であることを示す。