NVIDIA NIM 用于高级金融市场场景生成

据 NVIDIA 技术博客报道，以创造巧妙的韵律、酷炫的图像和舒缓的声音而闻名的生成​​式人工智能现在正应用于量化金融。这些人工智能技术，包括概率学习器、压缩工具和序列建模器，有助于解开金融市场中复杂的关联。

市场情景的重要性

市场情景对于风险管理、策略回测、投资组合优化和监管合规至关重要。它们代表潜在的未来市场状况，使金融机构能够模拟和评估结果，从而做出明智的投资决策。

生成式人工智能技术

具体方法体现各个领域的能力：

• 使用变分自动编码器 (VAE) 或去噪扩散模型 (DDM) 生成数据
• 使用基于 Transformer 的生成模型对具有复杂依赖关系的序列进行建模
• 使用状态空间模型理解和预测时间序列动态

这些方法可以结合起来产生强大的结果，并与大型语言模型（LLM）相结合，以有效地创建具有所需属性的市场场景。

NVIDIA NIM 和生成式 AI

NVIDIA NIM 是一组微服务，旨在加速生成模型的部署。它为各种量化金融问题提供了统一的框架。经过训练后，模型可以为模拟或风险场景生成样本，检测异常值并填充缺失数据，这对于现在预测模型或处理非流动性点非常有用。

缺乏平台支持一直是领域专家利用此类生成模型的瓶颈。NVIDIA NIM 弥补了这一差距，实现了 LLM 与复杂模型的无缝集成，增强了量化专家与生成式 AI 模型之间的沟通。

市场情景生成

传统上，市场场景生成依赖于专家规范、因子分解和统计方法等技术。这些方法通常需要手动调整，并且缺乏对底层数据分布的完整了解。生成方法可以隐式学习数据分布，从而巧妙地克服了这一建模瓶颈。

LLM 可以简化与场景生成模型的交互，充当市场数据探索的自然语言用户界面。例如，如果市场表现得像金融危机或闪电崩盘期间那样，交易员可能会评估其账簿的风险敞口。针对此类事件进行训练的 LLM 可以提取相关特征并将其传递给生成市场模型以创建类似的市场条件。

原文中的图 1 展示了使用 NVIDIA NIM 微服务生成市场场景的参考架构。该过程从用户指令开始，LLM 驱动的解释器将其转换为中间格式。然后，LLM 将历史时期映射到预先训练的生成模型，从而生成类似的市场数据。

金融市场中的 VAE 和 DDM

VAE 可以学习市场曲线的分布，整合以前孤立的数据。例如，可以使用与 COVID-19 疫情开始相对应的美国国债收益率曲线来生成与历史相似的新型收益率曲线情景。

DDM 通过可逆扩散来处理生成过程，学习逆转噪声引入过程以生成新的数据样本。该方法可以捕捉隐含波动率表面的分布，为稀疏参数模型提供了有价值的替代方案。

示例实现

原文提供了使用 NVIDIA 托管的 NIM 端点的示例实现，包括使用 Llama 3.1 70B Instruct LLM 构建 LLMQueryInterpreter 组件。此实现演示了如何处理来自用户的场景请求，为各种市场场景生成 JSON 输出。

结论

NVIDIA NIM 等先进 AI 工具在金融建模和市场探索中的应用，提升了市场参与者的能力和洞察力。这些工具实现了创新组合和易用性，有望推动量化金融的发展。

欲了解更多详情，请访问 NVIDIA 技术博客。

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