MarketGPT: Developing a Pre-trained transformer (GPT) for Modeling Financial Time Series
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摘要
本报告提出了一种基于Transformer的预训练生成模型MarketGPT，用于建模金融时间序列中的订单流，特别是纳斯达克限价订单簿（LOB）消息。模型能够在离散事件模拟器中，生成高精度、长序列的订单消息，重现多种市场“风格事实”（如订单类型分布、订单大小、间隔时间以及价格收益的厚尾分布和波动聚类等），实现真实的市场微观结构模拟。此外，引入attention sinks机制，允许模型在超长序列中保持高保真度，推动金融市场交互式模拟的实现[page::0][page::1][page::6][page::8][page::11]
