Мультидисциплінарна дослідницька група з Оксфордського університету нещодавно розробила перший у своєму роді симулятор книги лімітних замовлень (LOB) із прискоренням GPU під назвою JAX-LOB.
JAX — це інструмент для навчання високопродуктивних систем машинного навчання, розроблений Google. У контексті симулятора LOB це дозволяє моделям штучного інтелекту навчатися безпосередньо на фінансових даних.
Оксфордська дослідницька група створила новий метод, за допомогою якого JAX можна використовувати для запуску симулятора LOB, використовуючи лише графічні процесори. Традиційно LOB-симулятори запускаються за допомогою комп’ютерних процесорів (CPU). Запускаючи їх безпосередньо в ланцюжку GPU, де відбувається сучасне навчання ШІ, моделі ШІ можуть пропускати кілька етапів зв’язку. Відповідно до дослідницької роботи оксфордської команди перед друком, це дає збільшення швидкості до 7 разів.
Динаміка LOB є одним з найбільш науково досліджених аспектів фінансів. Наприклад, на фондовому ринку LOBs дозволяє трейдерам, які працюють повний робочий день, підтримувати ліквідність протягом щоденних сесій. А у світі криптовалют професійні інвестори приймають LOB майже на всіх рівнях.
Пов’язане: роль DEX центральної книги лімітованих ордерів у децентралізованих фінансах
Навчання системи штучного інтелекту розуміти динаміку LOB – це важке завдання, яке потребує багато даних і через характер і складність фінансового ринку покладається на моделювання. І чим точніше та потужніше моделювання, тим ефективнішими та кориснішими є моделі, навчені на них.
Відповідно до статті оксфордської команди, пошук способів оптимізації цього процесу є надзвичайно важливим:
«Завдяки їх центральній ролі у фінансовій системі здатність точно й ефективно моделювати динаміку LOB є надзвичайно цінною. Наприклад, це може дозволити фінансовій компанії пропонувати кращі послуги або може дозволити уряду передбачити вплив фінансового регулювання на стабільність фінансової системи».
Як перший у своєму роді, JAX-LOB все ще знаходиться в зародковому стані. Дослідники наголошують на необхідності подальших досліджень у своїй статті, але деякі експерти вже прогнозують, що це може мати позитивний вплив на сфери ШІ та фінансових технологій.
Джек Кларк, співзасновник Anthropic, нещодавно написав:
«Програмне забезпечення на зразок JAX-LOB цікаве, оскільки здається саме тим, що майбутній потужний ШІ може використовувати для проведення власних фінансових експериментів».
