講演情報
[2H6-OS-2c-04]自己回帰拡散モデルによる金融市場の動的な注文生成
〇高橋 友則1、水野 貴之2,1 (1. 総合研究大学院大学、2. 国立情報学研究所)
キーワード：
生成モデル、大規模言語モデル、金融時系列、注文板
金融市場における参加者の行動は注文として注文板に集約され、その変化が株価などの金融時系列を生み出す。高頻度取引の発達とともに、そのような市場の微細構造である金融市場への注文を動的にシミュレーションするニーズが高まっている。本研究では株式市場の注文情報をトークンへ変換したトークン列を作成し、従来この分野で研究されてきたTransformerモデルと、新たな自己回帰拡散モデルをスクラッチから学習させた。それらの学習済みモデルによって株式市場の注文系列を生成しモデル間の差異を確認し、注文系列という多変量時系列データを生成する際の同時刻変量間の順序バイアスについて論じる。