Các nhà khoa học Oxford phát triển sim đặt lệnh giới hạn được tăng tốc GPU để dạy AI cách giao dịch

Kiến trúc đầu tiên giúp tăng tốc gấp 7 lần so với các phương pháp đào tạo truyền thống.

Một nhóm nghiên cứu đa ngành từ Đại học Oxford gần đây đã phát triển một trình mô phỏng sổ đặt hàng giới hạn (LOB) được tăng tốc GPU có tên là JAX-LOB, sản phẩm đầu tiên thuộc loại này. 

JAX là một công cụ đào tạo các hệ thống máy học hiệu suất cao do Google phát triển. Trong bối cảnh trình mô phỏng LOB, nó cho phép các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đào tạo trực tiếp trên dữ liệu tài chính.

Nhóm nghiên cứu Oxford đã tạo ra một phương pháp mới mà qua đó JAX có thể được sử dụng để chạy trình mô phỏng LOB chỉ sử dụng GPU. Theo truyền thống, sim LOB được chạy bằng bộ xử lý máy tính (CPU). Bằng cách chạy chúng trực tiếp trên chuỗi GPU, nơi diễn ra quá trình đào tạo AI hiện đại, các mô hình AI có thể bỏ qua một số bước giao tiếp. Theo tài liệu nghiên cứu trước khi in của nhóm Oxford, điều này giúp tăng tốc độ lên tới 7 lần.

Động lực của LOB là một trong những khía cạnh tài chính được nghiên cứu khoa học nhất. Ví dụ, trên thị trường chứng khoán, LOB cho phép các nhà giao dịch toàn thời gian duy trì tính thanh khoản trong suốt các phiên giao dịch hàng ngày. Và trong thế giới tiền điện tử, LOB được các nhà đầu tư chuyên nghiệp chấp nhận ở hầu hết mọi cấp độ. 

Đào tạo một hệ thống AI để hiểu được động lực học LOB là một nhiệm vụ khó khăn và tốn nhiều dữ liệu, do tính chất và sự phức tạp của thị trường tài chính, phụ thuộc vào mô phỏng. Và các mô phỏng càng chính xác và mạnh mẽ thì các mô hình được đào tạo về chúng càng có xu hướng hiệu quả và hữu ích hơn.

Theo bài báo của nhóm Oxford, việc tìm cách tối ưu hóa quy trình này là điều quan trọng nhất:

“Do vai trò trung tâm của chúng trong hệ thống tài chính, khả năng lập mô hình động lực LOB một cách chính xác và hiệu quả là vô cùng quý giá. Ví dụ: nó có thể cho phép một công ty tài chính cung cấp dịch vụ tốt hơn hoặc có thể cho phép chính phủ dự đoán tác động của quy định tài chính đối với sự ổn định của hệ thống tài chính.”

Là sản phẩm đầu tiên thuộc loại này, JAX-LOB vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh sự cần thiết phải nghiên cứu sâu hơn trong bài báo của họ, nhưng một số chuyên gia đã dự đoán rằng nó có thể có tác động tích cực trong lĩnh vực AI và fintech.

Jack Clark, người đồng sáng lập Anthropic, gần đây đã viết :

“Phần mềm như JAX-LOB rất thú vị vì nó có vẻ giống như thứ mà AI mạnh mẽ trong tương lai có thể sử dụng để tiến hành các thí nghiệm tài chính của riêng mình.”