牛津大学的一个多学科研究团队最近开发了一个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是谷歌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。
牛津研究小组创造了一种新方法，通过这种方法，JAX可以仅使用GPU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GPU链上运行它们进行现代人工智能训练，人工智能模型可以跳过几个通信步骤。根据牛津团队预先打印的研究论文，这可以将速度提高7倍。
LOB动态是金融研究最深入的方面之一。例如，在股票市场中，LOB允许全职交易员在整个交易过程中保持流动性。在加密货币世界里，LOB几乎受到各个层面的专业投资者的欢迎。
训练人工智能系统理解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。模拟越精确、越强大，在其上训练的模型就越有效、越有用。
作为同类产品中的第一个，JAX-LOB仍处于起步阶段。研究人员在论文中强调了进一步研究的必要性，但一些专家预测，这可能会对人工智能和金融科技领域产生积极影响。
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