牛津大学的一个多学科研究团队最近开发了一款 GPU 加速的限价订单簿 (LOB) 模拟器，名为 JAX-LOB，这是同类产品中的第一个。
JAX是Google开发的用于训练高性能机器学习系统的工具。在 LOB 模拟器的背景下，它允许人工智能 (AI) 模型直接根据财务数据进行训练。
牛津研究团队创建了一种新颖的方法，通过该方法，JAX 可以仅使用 GPU 来运行 LOB 模拟器。传统上，LOB 模拟是使用计算机处理单元 (CPU) 运行的。通过直接在进行现代人工智能训练的 GPU 链上运行它们，人工智能模型能够跳过几个通信步骤。根据牛津团队的预印本研究论文，这可使速度提高高达 7 倍。
LOB 动态是金融学研究最深入的方面之一。例如，在股票市场中，LOB 允许全职交易者在整个交易时段保持流动性。在加密货币世界中，LOB 几乎在各个层面都受到专业投资者的欢迎。
训练人工智能系统来了解 LOB 动态是一项困难且数据密集型的任务，由于金融市场的性质和复杂性，它依赖于模拟。模拟越准确、越强大，在其上训练的模型就越有效和有用。
作为同类中的第一个，JAX-LOB 仍处于起步阶段。研究人员在论文中强调需要进一步研究，但一些专家已经预测它可能会对人工智能和金融科技领域产生积极影响。
| 正加财富网内容推荐 | ||
| OK交易所下载 | USDT钱包下载 | 比特币平台下载 |
| 新手交易教程 | 平台提币指南 | 挖矿方法讲解 |
