hongjin-he/MicroWorld

해결하는 문제

MicroWorld는 인과적 패턴 인식에 의존하는 전통적인 정량적 금융 모델(예: 팩터 마이닝 및 시계열 ML)의 실패를 해결합니다. 이러한 모델은 발견되고 거래되자마자 소멸되는 과거 패턴에 의존합니다. MicroWorld는 패턴 인식을 대체하여 실제 시장 참가자(기관, 규제 기관, 소매 투자자)를 시뮬레이션하는 '월드 모델'을 사용하여 단기 가격 변동이 아닌 '노이즈 제거된 균형 가격'을 예측합니다.

작동 방식

가격 데이터 잔차를 분석하는 대신, MicroWorld는 완전히 연결된 에이전트 네트워크에서 진행되는 다수준, 다목적 게임으로 시장을 모델링합니다. 계층적 평균장 시스템을 사용하여 각각 고유한 정보 세트와 제약 조건을 가진 다양한 플레이어 유형이 어떻게 상호작용하여 균형에 도달하는지를 시뮬레이션합니다. 시스템은 '행동적 격차'(시장 가격과 균형 가격 간의 차이)를 식별하고, '기관 평균장'을 모니터링하여 불안정한 레지임이 시장 붕괴로 이어질 가능성이 있을 때 경고합니다.

대상 사용자

주간에서 월간 단위의 시간 스케일에서 운영하는 중장기 보유자(소매 및 기관)를 위한 것입니다. 본 모델은 행동적 노이즈가 짧은 시간 스케일에서 지배하기 때문에 고주파 또는 일일 트레이더를 위한 것이 아닙니다.

주요 특징

• 인과적 귀속: 모든 예측은 후행적 통계적 상관관계가 아니라 특정 에이전트 간 상호작용과 제약 조건에서 도출됩니다.
• 정보 비대칭 모델링: 기관과 소매 투자자와 같은 다양한 에이전트 유형이 인지하고 있는 정보의 격차를 명시적으로 모델링합니다.
• 노이즈 제거 가격 예측: 행동적 노이즈를 제거한 후 자산의 균형 가치에 초점을 맞춥니다.
• 레지임 안정성 탐지: 리아푸노프 위기 지표를 사용하여 붕괴가 발생하기 전에 불안정한 시장 레지임을 경고합니다.