NVIDIA NIM 用于高级金融市场情景生成

根据 NVIDIA 技术博客，生成式 AI 现在不仅能创作聪明的押韵、酷炫的图像和舒缓的声音，还被应用于定量金融。这些 AI 技术，包括概率学习器、压缩工具和序列模型，有助于解开金融市场中的复杂关联。

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。它们代表了潜在的未来市场条件，使金融机构能够模拟和评估结果，以便做出明智的投资决策。

生成式 AI 技术

具体方法在不同领域展示了熟练程度：

• 使用变分自编码器 (VAE) 或去噪扩散模型 (DDM) 生成数据
• 使用基于变压器的生成模型对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，与大型语言模型 (LLM) 集成，以高效地创建具有所需特性的市场情景。

NVIDIA NIM 与生成式 AI

NVIDIA NIM 是一组设计用于加速生成模型部署的微服务。它为各种定量金融问题提供了一个统一的框架。一旦训练完毕，模型可以生成样本以进行模拟或风险情景、检测异常值并填补缺失数据，这对现时预测模型或处理流动性差点非常有利。

平台支持的缺乏一直是领域专家利用这些生成模型的瓶颈。NVIDIA NIM 缩小了这一差距，允许 LLM 和复杂模型的无缝集成，增强定量专家与生成 AI 模型之间的沟通。

市场情景生成

传统上，市场情景生成依赖于专家规范、因子分解和统计方法。这些方法通常需要手动调整，缺乏对底层数据分布的全貌的了解。生成式方法，通过隐式学习数据分布，优雅地克服了这一模型瓶颈。

LLM 可以简化与情景生成模型的交互，作为市场数据探索的自然语言用户界面。例如，交易员可以评估其账簿在市场表现如大金融危机或闪电崩盘期间的风险敞口。训练有素的 LLM 可以提取相关特征并将其传递给生成市场模型，从而创建类似的市场条件。

原文中的图 1 说明了使用 NVIDIA NIM 微服务生成市场情景的参考架构。该过程从用户指令开始，LLM 驱动的解释器将用户指令转换为中间格式。LLM 然后将历史时期映射到预训练的生成模型，生成类似的市场数据。

VAE 和 DDM 在金融市场中的应用

VAE 可以学习市场曲线的分布，整合以前分离的数据。例如，可以使用 COVID-19 大流行开始时的美国国债收益率曲线来生成类似历史的新的收益率曲线情景。

DDM 通过可逆扩散接近生成过程，学习逆转噪声引入过程以生成新的数据样本。该方法能够捕捉隐含波动率曲面的分布，提供了一个宝贵的替代稀疏参数模型的方法。

示例实现

原文提供了一个使用 NVIDIA 托管的 NIM 端点的示例实现，包括构建 LLMQueryInterpreter 组件的 Llama 3.1 70B Instruct LLM。此实现展示了如何处理用户的情景请求，生成各种市场情景的 JSON 输出。

结论

将先进的 AI 工具，如 NVIDIA NIM 整合到金融建模和市场探索中，增强了市场参与者的能力和洞察力。这些工具提供了创新的组合和易用性，有望推动定量金融的发展。

欲了解更多详情，请访问 NVIDIA 技术博客。