BMLL et Simudyne recréent les marchés avec l’IA

BMLL et Simudyne ont formé un partenariat autour de la simulation des marchés financiers. BMLL fournit des données historiques harmonisées de niveaux 3, 2 et 1, ainsi que des outils analytiques. Simudyne développe une plateforme de simulation fondée sur l’IA générative et les agents. La collaboration vise à permettre aux participants de marché d’exécuter des simulations réalistes et réactives des conditions de négociation. L’accord est présenté dans le cadre du programme BMLL Activate Data Credits. Les deux entreprises associent donc une infrastructure de données historiques à un environnement capable de modéliser des comportements de marché. Le partenariat porte sur l’entraînement de modèles et le test de scénarios de négociation.

Des données pour modéliser BMLL met à disposition des données harmonisées couvrant trois niveaux historiques de marché. Le niveau 3 correspond aux informations les plus détaillées dans cette hiérarchie, tandis que les niveaux 2 et 1 complètent l’ensemble fourni. Ces données servent à alimenter les travaux de Simudyne sur ses « Large Market Models », expression utilisée par l’entreprise pour désigner ses modèles de marché génératifs. Simudyne dispose également d’une plateforme de simulation fondée sur l’IA générative et les agents. Le partenariat relie ainsi les données et les capacités analytiques de BMLL à l’environnement de simulation développé par Simudyne. Le programme Activate Data Credits encadre cette collaboration.

Simudyne entraîne ses modèles

Les modèles de marché Simudyne utilise les données de BMLL pour entraîner ses « Large Market Models ». L’entreprise développe ces modèles dans sa plateforme de simulation générative et agentique. Cette plateforme prend en charge le back-testing réactif des marchés. Le dispositif permet donc de rejouer des conditions de marché avec une réaction intégrée dans la simulation. Le partenariat vise aussi des simulations réalistes et réactives pour les participants de marché. Paul Humphrey, cité dans le cadre de la collaboration, estime que des données d’entraînement de haute qualité constituent l’ingrédient le plus critique pour une modélisation financière sophistiquée fondée sur l’IA. Son propos porte directement sur la qualité des données utilisées pour les modèles.

La simulation réactive Justin Lyon affirme que la fidélité d’une simulation dépend de la qualité des données qui la sous-tendent. Cette déclaration relie l’objectif de réalisme annoncé par le partenariat aux données historiques harmonisées fournies par BMLL. Simudyne prévoit d’utiliser ces données dans ses modèles de marché génératifs, puis de les exploiter dans son simulateur. Le simulateur prend en charge le back-testing réactif des marchés. BMLL apporte pour sa part des données historiques de niveaux 3, 2 et 1, ainsi que des capacités analytiques. Les deux sociétés inscrivent ce travail dans le programme BMLL Activate Data Credits, qui constitue le cadre déclaré de leur collaboration.

Le programme Activate encadre l’accord

Un cadre de collaboration BMLL et Simudyne réalisent ce rapprochement dans le programme BMLL Activate Data Credits. Le programme fournit le cadre déclaré de leur collaboration et accompagne l’utilisation des données BMLL par Simudyne. Les données concernées couvrent les niveaux historiques 3, 2 et 1. Simudyne les utilise pour entraîner ses « Large Market Models », puis s’appuie sur sa plateforme pour réaliser des simulations. Le partenariat vise des conditions de négociation réalistes et réactives pour les participants de marché. Les prochains usages décrits reposent donc sur trois composants établis : les données et analyses de BMLL, les modèles génératifs de Simudyne et le back-testing réactif de son simulateur. BMLL et Simudyne présentent ces capacités sur leurs sites respectifs.