FinRL-Meta: 为监管部门和金融机构提供低成本、高效率的 测试“ 风洞 ”

金融风险模拟系统FinRL-Meta是一个与真实世界孪生的虚拟金融市场，像“风洞”一样，可为监管部门和金融机构提供低成本、高效率的测试场 。基于全世界第一个面向金融的开源深度强化学习框架FinRL，我们正创建金融风险模拟系统 FinRL-Meta，对市场微观行为、微观结构进行模拟和研究，有效地提前预警潜在的市场风险。

FinRL-Meta是我们为金融风险压力测试而研发的一体式金融行为模拟平台，包含了行情系统、模型系统、交易系统和监控系统。

基于DataOps理念的行情系统

DataOps 是一系列提高数据科学质量和缩短开发周期的原则和实践。它继承了敏捷开发(Agile)、DevOps 和精益制造(Lean manufacturing)的思想，并将其应用于数据科学和机器学习领域。FinRL-Meta在行情模块遵循了DataOps开发范式，建立了一套标准的金融数据工程流水线，确保来自不同来源的不同格式的数据可以合并到一个统一的框架中。通过统一的数据处理器，FinRL-Meta接通数十个权威数据库，实时地处理市场行情信息。

多样化的模型系统

FinRL-Meta 为各种交易策略提供多种市场模拟环境，支持包括股票交易，加密货币交易，期货交易，外汇交易在内的多种交易任务。利用集群的算力，精细地模拟成千上万个FinRL智能体之间的交互和演化，可有效地研究市场行为、测试新的法规和发现潜在的风险。

高度仿真的交易系统

FinRL-Meta接通了多种专业交易框架，适应全市场全品种交易，实现了高效的订单撮合。高度仿真的虚拟中央交易所为金融风险模拟系统测试结果的准确性、可靠性提供了保障。

低成本的监控系统

FinRL-Meta提供统一的监控系统，分别连接行情系统、模型系统以及交易系统，实现了市场行情监控、交易分析和风险归因。通过对金融市场的微观行为、微观结构的模拟和研究，为监管部门和金融机构提供低成本、高效率的“风洞”测试。

AI4Finance开源社区与金融风险模拟系统

我们创建了AI4Finance开源社区，为广大用户提供开源的AI金融工具和交流分享的平台。未来，我们计划构建一个基于多智能体的市场模拟器，开源社区的每一位用户都可以参与进来，将自己开发的智能体部署到FinRL-Meta中。

我们的论文：FinRL-Meta: Data-Driven Deep Reinforcement Learning in Quantitative Finance, 发表在 NeurIPS 2021 Workshop on Data-Centric AI。

论文里的整体开发流程：

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