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해결하는 문제

MarS는 현실적이고 상호작용 가능하며 제어 가능한 주문 수준의 데이터를 생성하는 금융시장 시뮬레이션 엔진입니다. 기존의 가격 예측 모델이나 이론적 공식 대신, 개별 주문(가격, 거래량, 방향)이 어떻게 상호작용하여 시장 행동이 나타나는지를 시뮬레이션하는 생성형 기반 모델(Large Market Model)을 사용합니다.

작동 방식

MarS는 Large Market Model (LMM)을 사용하여 개별 주문 이벤트를 생성합니다. 최종 가격을 예측하는 대신, 시장 활동의 기본 단위를 시뮬레이션합니다. 엔진은 세 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다:

• OrderModel: 주문의 특정 속성을 생성합니다.
• OrderState: 시장의 현재 상태를 표현하고 업데이트합니다.
• BackgroundAgent: 주문 생성 프로세스를 관리합니다.

시장을 분석하기 위해 시스템은 시작 상태에서 여러 경로(시뮬레이션)를 실행하여 가능한 결과의 분포를 탐색합니다. 확장 가능한 추론을 위해 Ray Serve를 사용합니다.

대상 사용자

• 양적 연구자: 실제 금융 리스크 없이 거래 전략을 테스트하고 시장 영향을 분석할 수 있습니다.
• 금융 분석가: 주문 수준의 경로를 시뮬레이션하여 시장 동향을 예측할 수 있습니다.
• 시장 설계자: 다양한 시장 특성(스타일라이즈드 팩트)이 시뮬레이션 환경에서 어떻게 재현되는지 평가할 수 있습니다.

주요 특징

• 주문 수준 시뮬레이션: 직접적인 가격 예측에서 개별 주문 이벤트 시뮬레이션으로 패러다임 전환.
• 스타일라이즈드 팩트 검증: 실제 역사적 데이터에서 관측된 11개의 실증적 시장 패턴 중 9개를 성공적으로 재현.
• 시장 영향 분석: 특정 거래 전략(예: TWAP 에이전트)이 있는 경우와 없는 경우의 시장 행동을 비교하여 반사적 분석이 가능.
• 확장 가능한 아키텍처: 다양한 모델 크기(2M ~ 10M)를 지원하며, Ray Serve를 활용해 프로덕션 환경에 적합한 배포가 가능.