Simudyne Pulse

Pulse ist synthetische Orderbuchdaten für das Training

Millisekunden-genaue L1/L2-Quotes, Tiefe, Trades und Orderfluss – über ein Python-SDK. Kostenlos für den Einstieg.

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Simulationslauf in Pulse · 700.HK 09:30:01

Orderbuch · 700.HK

PreisGröße

609.5014.600

609.005.500

608.503.800

608.0014.900

607.504.700

607.004.800

Spread 1,00Mitte 606,50

606.002.500

605.506.200

605.0023.100

604.503.300

604.002.000

603.502.400

L3-Nachrichtenfeed

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Simulatoren

Zwei Möglichkeiten, Märkte zu simulieren

PulseABM

Jetzt verfügbar

Agentenbasierter Marktsimulator, der synthetische Tick-Daten mit Millisekunden-Auflösung erzeugt. Zugriff auf Orderbücher, L1/L2-Quotes, Orders und Trades über ein Python-SDK.

• ✓L1- und L2-Orderbuchdaten
• ✓Orderfluss- und Trades-Daten
• ✓Python-SDK mit Polars DataFrames
• ✓Benutzerdefinierte Simulationen ausführen
• ✓Algorithmen testen und Marktauswirkungen messen
• BaldOnline-Reinforcement-Learning-Agenten trainieren

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Pulse Foundation Model

Demnächst verfügbar

Ein generatives Modell für Finanzmärkte. So wie ein LLM das nächste Wort vorhersagt, sagt das Large Market Model die nächste Order voraus und erzeugt auf Abruf realistische synthetische Orderbücher und Marktszenarien.

• BaldSynthetische Orderbuchgenerierung
• BaldSzenariogenerierung
• BaldErweitertes Universum an Symbolen und Handelsplätzen
• BaldAPI-Zugriff

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Anwendungsfälle

Was kann Pulse?

1. 01 · Algo-Backtesting

Spielen Sie Ihren Algorithmus über synthetischen Märkten ab

2. 02 · Marktauswirkung

Auswirkung in einem Markt messen, der realistisch reagiert

3. 03 · Pre-Trade-TCA

Kosten schätzen, bevor Sie handeln

4. 04 · Stressszenarien

Durch Krisen handeln, die nie passiert sind

5. 05 · Trainingsdaten

Unbegrenztes Datenband für Modelle, die mehr als nur Historie benötigen

Kostenloser TarifSchnellstart →

zwischengespeicherter Lauf 0000 — 50k TWAP-Verkaufsreplay (nicht reaktiv)

09:3010:3011:3012:3013:30

MittelkursGeld-/BriefkursTeilausführungen (auf Geld)Ø-Ausführung 604,86 (gestrichelt)

Pro-TarifSimulationen ausführen →

Ankunfts-Slippage (bps) nach Parent-Order-Größe — Mittelwert ± 1 s.d., 10 Läufe

Pro-TarifTCA-Rezepte →

reaktive VWAP-Ausführung, 11:00-Fenster (Pro-Tarif)

MittelkursGeld-/BriefkursTeilausführungen (auf Brief)Ankunft 605,17 → Ø-Ausführung 605,53 (+5,9 bps)

Kosten vs. Ankunft nach Fenster — 09:30: 8,4 bps · 11:00: 6,1 bps (niedrigster, oben gezeigt) · 14:00: 7,3 bps

Pro-TarifSzenarien →

Mittelkurs — Szenario=flash_crash, 8 von 25 Läufen

10:3011:0011:3012:0012:30

einzelne LäufeMedianlauf

Kostenloser TarifMassendaten-Rezepte →

mid_price_by_min — 14 Monte-Carlo-Läufe, eine Kalibrierung

09:3011:0812:4514:2316:00

Rufen Sie einen zwischengespeicherten Pulse-Lauf ab und testen Sie Ihre Strategie gegen synthetische Daten. Ein klassisches Replay-Backtesting, aber auf unbegrenzten synthetischen Tagen statt auf einem einzigen historischen Datenband. Der Markt reagiert hier nicht auf Ihre Orders; wenn Sie Auswirkungen benötigen, wird dasselbe Datenmodell im Pro-Tarif reaktiv.

Injizieren Sie Orders in einen Live-Synthetikmarkt und beobachten Sie, wie Auswirkungen aus der Simulation entstehen.

Führen Sie dieselbe Order durch verschiedene Ausführungsfenster und -pläne aus, um eine Pre-Trade-Kostenkurve zu erstellen.

Historische Daten enthalten nur die Krisen, die tatsächlich passiert sind. Sehen Sie, wie sich Ihre Strategie verhält, wenn sich der Markt drastisch gegen Sie wendet.

Ein Handelstag passiert nur einmal. Pulse erzeugt so viele statistisch realistische Variationen des Marktes, wie Ihre Modelle benötigen.

FIX-Konnektivität

Handeln Sie gegen Pulse über eine echte FIX-Sitzung

Pulse stellt seine simulierte Börse über Standard-FIX 4.4 bereit – richten Sie Ihren Algorithmus auf den Simulator aus, bevor Sie ihn an einem Live-Markt einsetzen. Sie können mit bis zu 20-facher Geschwindigkeit laufen und erhalten einen Pre-Trade-Kostenbericht, bevor Sie das Alpha wirklich riskieren.

So funktioniert die FIX-Konnektivität →

FIX.4.4-Sitzung · ALGO_042 → PULSE_FIXCHART

FIX-Wire0/10

• ←35=ALogon
• →35=ALogon
• ←35=VMarketDataRequest
• →35=WMarketDataSnapshotFullRefresh
• ←35=DNewOrderSingle
• →35=8ExecutionReport
• →35=XMarketDataIncrementalRefresh
• →35=8ExecutionReport
• →35=XMarketDataIncrementalRefresh
• →35=8ExecutionReport

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608.0014.900

607.004.800

606.005.500

Spread 1,00

605.0023.100

604.503.300

604.002.000

603.502.400

Beispieldaten

Sehen Sie, wie die Daten aussehen

Laden Sie eine echte Pulse-Ausgabe herunter. 5 Monte-Carlo-Läufe für 700.HK unter einem Basisszenario, kalibriert auf die HKEX-Marktmikrostruktur. Kein Konto erforderlich.

sim_data.parquet · Mittelkurs

5 ECHTE LÄUFE · 700.HK · MARKTERÖFFNUNG · MS-AUFLÖSUNG

run_0000run_0001run_0002run_0003run_0004

09:30:1009:31:2509:32:4009:33:5509:35:10

pulse_sample_data.zip

• ▸700.HK_2025-09-02_…_baseline_0000/
• │ mid_price_by_min.parquet
• │ sim_data.parquet
• ▸700.HK_2025-09-02_…_baseline_0001/
• …
• ▸700.HK_2025-09-02_…_baseline_0002/
• …
• ▸700.HK_2025-09-02_…_baseline_0003/
• …
• ▸700.HK_2025-09-02_…_baseline_0004/
• …

Symbol

700.HK

Börse

HKEX

Szenario

baseline

MC-Läufe

5

Datum

2025-09-02

Auflösung

Tick-Ebene

Orderbuch

Volles L2, 10 Ebenen

Sitzung

09:30 – 16:00

Beispieldaten herunterladen

Schnellstart

Ihre Daten in sechs Zeilen

example.py

from simudyne import PulseABM client = PulseABM(api_key="pk_live_...") # Discover available cached simulationscached_simulations = client.simulation.list_cached() # Find a cached sim IDsim_id = cached_simulations['simulations'][0]['example_sim_id'] # Fetch full data (messages + LOB)df = client.simulation.get_sim_data(sim_id, 'sim_data.parquet') print(df.head())

Pulse zitieren

Nutzen Sie Pulse in Ihrer Forschung?

Wenn Sie Pulse-Daten in einer Publikation verwenden, zitieren Sie uns bitte. Kopieren Sie den folgenden BibTeX-Eintrag.

citation.bib

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@misc{simudyne2025pulse, title = {Pulse: Synthetic Market Microstructure Data from Agent-Based Simulation}, author = {Simudyne}, year = {2026}, howpublished = {\url{https://pulse.simudyne.com}}, note = {Tick-level synthetic order book data generated by PulseABM, calibrated to real exchange microstructure},}

Foundation Model

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Erfahren Sie als Erster, wann das Pulse Foundation Model verfügbar ist.

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FAQs

Häufig gestellte Fragen

Was ist Pulse?+

Pulse ist die Plattform von Simudyne zur Generierung synthetischer Marktdaten. Sie bietet APIs und ein Python-SDK für den Zugriff auf simulierte Marktdaten für Forschung, Modelltraining, Algorithmus-Entwicklung und Backtesting.

Was ist PulseABM?+

PulseABM ist ein agentenbasierter Marktsimulator. Er erzeugt realistische synthetische Marktdaten mit Millisekunden-Auflösung, indem er einzelne Marktteilnehmer und deren Interaktionen modelliert. Sie können auf die resultierenden Daten über die Pulse-API und das Python-SDK zugreifen, einschließlich Orderbüchern, L1/L2/L3, Trades und Orders.

Was ist das Pulse Foundation Model?+

Das Pulse Foundation Model ist ein kommendes Large Market Model, das mit echten Marktdaten kalibriert wird. So wie ein Large Language Model das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagt, sagt das Pulse Foundation Model die nächste Order in einem Markt voraus und erzeugt auf Abruf realistische synthetische Orderbücher und Marktszenarien. Fügen Sie sich zur Warteliste hinzu, um frühen Zugang zu erhalten.

Welche Daten sind verfügbar?+

PulseABM unterstützt derzeit HKEX und LSE, wobei Handelsplätze und Symbole schnell wachsen. Verfügbare Daten umfassen synthetische Orderbücher, L1/L2/L3-Daten, einzelne Orderereignisse und ausgeführte Trades. Alle Daten werden mit Millisekunden-Zeitauflösung erzeugt und als Polars DataFrames zurückgegeben. Um neue Symbole oder Handelsplätze anzufragen, wenden Sie sich an support@simudyne.com.

Wie erhalte ich einen API-Schlüssel?+

Registrieren Sie sich für ein kostenloses Konto und gehen Sie dann zu Ihrem Dashboard, um einen API-Schlüssel zu generieren. Sie können mehrere Schlüssel erstellen, sie für verschiedene Projekte beschriften und jederzeit widerrufen.

Wie installiere ich das Python-SDK?+

Installieren Sie das SDK mit: pip install git+https://github.com/simudyne/pulse-api.git (oder uv pip install git+https://github.com/simudyne/pulse-api.git). Importieren Sie dann den Client mit from simudyne import PulseABM\ und übergeben Sie Ihren API-Schlüssel, um loszulegen.

Ist Pulse kostenlos nutzbar?+

Ja, Pulse ist derzeit kostenlos nutzbar. Erstellen Sie ein Konto, um loszulegen.

Kann ich Pulse für Modelltraining und Reinforcement Learning nutzen?+

Ja. PulseABM-Daten sind für das Training von Handelsagenten und Finanzmodellen konzipiert. Das SDK gibt Daten in Polars DataFrames zurück, die sich nahtlos in ML-Workflows integrieren lassen.