微软亚洲研究院发布金融市场预测新引擎MarS

好的，这是一篇根据您提供的资料撰写的新闻稿，我将尽力按照您提出的专业标准和要求进行创作：

标题：微软亚洲研究院开源MarS：金融市场模拟预测引擎开启AI交易新纪元

引言：

在瞬息万变的金融市场中，精准预测和风险控制是交易者和金融机构孜孜以求的目标。如今，人工智能正以前所未有的速度渗透到金融领域的各个角落。近日，微软亚洲研究院正式开源了其研发的金融市场模拟预测引擎——MarS (Market Simulation)。这款基于生成型基础模型LMM（Large Market Model）的引擎，旨在为金融市场的研究、教育以及交易策略的开发提供一个强大而安全的平台。MarS的出现，不仅标志着AI在金融领域的应用迈上新的台阶，更预示着一个全新的AI驱动交易时代的到来。

主体：

1. MarS：金融市场模拟的“虚拟现实”

MarS的核心在于其能够创建高度现实、互动且可控的金融市场环境。它不再仅仅是简单的历史数据回测工具，而是一个能够模拟真实市场动态的“虚拟现实”。基于强大的LMM模型，MarS可以模拟订单流和市场动态，让用户在无风险的环境中测试和优化交易策略。这种模拟环境不仅能够帮助交易者规避实际交易中的潜在风险，还能为金融研究和教育提供强大的工具。

2. MarS的核心功能：预测、检测、分析与训练

MarS并非一个单一的工具，而是一个集多种功能于一体的综合平台。其主要功能包括：

预测工具： MarS能够基于最近的订单和限价订单簿（LOB）生成后续订单，模拟未来的市场轨迹，从而实现精确的市场趋势预测。这种预测能力为交易者提供了更精准的决策依据。
检测系统： 通过模拟多种未来市场轨迹，MarS可以识别出当前观察不到的潜在风险，例如轨迹方差的突然下降可能预示着重大事件的发生，从而提供早期预警和增强风险管理。
分析平台： MarS能够回答各种“如果”问题，提供现实模拟环境，评估大订单的市场影响，并基于比较现有市场影响公式和模拟结果，识别潜在改进点，深入理解市场动态。
代理训练环境： MarS的现实和响应性使其成为训练强化学习代理的理想环境，展示了其在开发和完善无实际金融风险的交易策略方面的巨大潜力。

3. MarS的技术原理：精细化建模与控制

MarS的技术核心在于其对订单序列和订单批次序列的精细化建模。

订单序列建模： MarS使用因果变换器（causal transformer）对订单序列进行编码，将每个订单连同其前的LOB信息作为单一标记进行编码，反映市场订单的顺序性，确保每个订单在更广泛的市场活动中的上下文得以保留。
订单批次序列建模： MarS应用自回归变换器（auto-regressive transformer）对订单批次序列进行建模，捕捉市场在聚合时间间隔（如分钟或小时）内的结构化模式。
集成模型： 通过将订单序列建模和订单批次序列建模结合起来，MarS平衡了订单模型的细粒度控制和订单批次模型捕获的更广泛市场动态，实现了改进的市场建模和生成。
细粒度信号生成接口： MarS引入了一个细粒度信号生成接口，将自然语言或通用配置中的模糊描述映射到细粒度的控制信号序列，信号指导集成模型，确保模拟遵循现实市场模式，符合用户定义的场景。
模拟清算所： 在预训练LMM后，MarS生成用于市场模拟的真实订单流。模拟清算所匹配生成和交互订单，提供后续订单生成所需的信息（例如LOB）。

4. MarS的应用场景：多领域赋能

MarS的应用场景十分广泛，主要包括：