Un grupo de investigadores de la Universidad de Oxford ha desarrollado una nueva herramienta enfocada en entrenar sistemas de Inteligencia Artificial y de Aprendizaje Automático en habilidades comerciales.
Llamado JAX-LOB, se trata del primer simulador de libro de órdenes de límite o Limit Order Book (LOB) en su tipo acelerado por una unidad de procesamiento gráfico o GPU.
Los investigadores explicaron que, tradicionalmente, los simuladores de LOB utilizan CPU pero que debido a la importancia y al papel central de estos libros de órdenes en el sistema financiero, era necesario desarrollar un nuevo sistema que permita aprovechar el hardware informático moderno y el paralelismo para mejorar la eficiencia y facilitar la ejecución diversas tareas a la vez.
De acuerdo con los investigadores, la nueva herramienta permite entrenar la Inteligencia Artificial en habilidades comerciales 7 veces más rápido que los simuladores de LOB tradicionales basados en CPU.
Asimismo, comentaron que la nueva herramienta permite aumentar “la capacidad de modelar con precisión y eficiencia las dinámicas de LOB”, algo que es extremadamente valioso en el mercado financiero. Como ejemplo, los investigadores explicaron que esto podría permitir que una empresa financiera ofrezca mejores servicios, o bien, permitir a un gobierno predecir el impacto de la regulación financiera en la estabilidad de su sistema en general.
Un sistema para la optimización comercial
JAX-LOB se enfoca en la optimización de las tareas comerciales a través de la IA para añadir una capa de calidad a los mercados financieros.
Según explicaron los investigadores de Oxford en el estudio “JAX-LOB: A GPU-Accelerated limit order book simulator to unlock large scale reinforcement learning for trading”, su innovador sistema de entrenamiento permite la capacitación de agentes comerciales de IA, mediante el uso de Reinforcement Learning (RL), para la realización de diferentes tareas comerciales automatizadas, como la creación de mercado (Market Making) y la ejecución comercial o trading.
Además de RL, JAX-LOB también hace uso del marco agnóstico de aprendizaje automático JAX, desarrollado por Google, para la investigación de aprendizaje automático de alto rendimiento.
En el estudio, los investigadores comentaron que los sistemas LOB basados en GPU son un tema muy poco explorado, por lo que el diseño de JAX-LOB también ayudará a crear y abrir nuevas vías de investigación que permitan profundizar en la aplicación de RL a las operaciones de trading.
Las IA podrán realizar sus propios experimentos financieros con JAX-LOB
Jack Clark, cofundador de Anthropic y copresidente del índice de IA en la Universidad de Stanford, llamó a JAX-LOB una superherramienta diseñada para IA superinteligentes. Señaló que este simulador de LOB puede “procesar miles de libros en paralelo con un tiempo de procesamiento por mensaje notablemente reducido”.
Sobre la importancia y el potencial de esta nueva herramienta, Clark destacó que JAX-LOB parece ser el tipo exacto de herramientas que las inteligencias artificiales del futuro podrán utilizar para realizar sus propios experimentos financieros. “¡Podemos esperar que los usuarios principales de estas herramientas sean los propios sistemas de IA!”, comentó en su último boletín sobre investigación de IA.
¿Qué es Limit Order Book o LOB?
Los libros de órdenes de límite o LOB son registros electrónicos de órdenes o pedidos de compra y venta de un activo que requieren la especificación, por parte del operador, de un precio y de una cantidad.
Estos libros de órdenes son ampliamente utilizados en los mercados financieros tradicionales y, también, en el mundo de las criptomonedas.
Los exchanges de criptomonedas hacen uso de este tipo de libro de órdenes para coordinar la actividad del mercado, haciendo coincidir a los proveedores de liquidez con los comerciantes o traders de un activo.
Como se comentó anteriormente, los LOB requieren que los operadores especifiquen tanto la orden que quieren ejecutar, sea de compra o de venta, como el precio al que desean comprar o vender el activo y la cantidad del mismo. Una vez se realiza la orden, esta se registra y publica en el LOB para que, al momento de coincidir con una orden compatible de otro operador, se ejecute, completando así la transacción.
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