Simudyne Pulse

Pulse सिंथेटिक ऑर्डरबुक डेटा है प्रशिक्षण के लिए

मिलीसेकंड-रिज़ॉल्यूशन L1/L2 कोट्स, डेप्थ, ट्रेड्स, और ऑर्डर फ्लो — Python SDK के माध्यम से। शुरू करना मुफ़्त है।

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Pulse में सिमुलेशन रन · 700.HK 09:30:01

ऑर्डर बुक · 700.HK

मूल्यआकार

609.5014,600

609.005,500

608.503,800

608.0014,900

607.504,700

607.004,800

स्प्रेड 1.00मिड 606.50

606.002,500

605.506,200

605.0023,100

604.503,300

604.002,000

603.502,400

L3 संदेश फ़ीड

• संदेशों की प्रतीक्षा की जा रही है…

सिमुलेटर

बाज़ारों को सिम्युलेट करने के दो तरीके

PulseABM

अभी उपलब्ध

एजेंट-आधारित बाज़ार सिम्युलेटर जो मिलीसेकंड रिज़ॉल्यूशन पर सिंथेटिक टिक डेटा उत्पन्न करता है। Python SDK के माध्यम से ऑर्डर बुक, L1/L2 कोट्स, ऑर्डर, और ट्रेड्स तक पहुँचें।

• ✓L1 और L2 ऑर्डर बुक डेटा
• ✓ऑर्डर फ्लो और ट्रेड डेटा
• ✓Polars DataFrames के साथ Python SDK
• ✓कस्टम सिमुलेशन चलाएँ
• ✓एल्गोरिदम का परीक्षण करें और बाज़ार प्रभाव मापें
• जल्द हीऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंटों को प्रशिक्षित करें

दस्तावेज़ पढ़ें

Pulse Foundation Model

जल्द आ रहा है

वित्तीय बाज़ारों के लिए एक जनरेटिव मॉडल। जैसे LLM अगले शब्द की भविष्यवाणी करता है, वैसे ही Large Market Model अगले ऑर्डर की भविष्यवाणी करता है, जो मांग पर यथार्थवादी सिंथेटिक ऑर्डर बुक और बाज़ार परिदृश्य उत्पन्न करता है।

• जल्द हीसिंथेटिक ऑर्डर बुक जनरेशन
• जल्द हीपरिदृश्य जनरेशन
• जल्द हीप्रतीकों और वेन्यू का विस्तारित ब्रह्मांड
• जल्द हीAPI एक्सेस

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उपयोग के मामले

Pulse क्या कर सकता है?

1. 01 · एल्गो बैकटेस्टिंग

सिंथेटिक बाज़ारों पर अपने एल्गो को रीप्ले करें

2. 02 · बाज़ार प्रभाव

ऐसे बाज़ार में प्रभाव मापें जो यथार्थवादी रूप से प्रतिक्रिया करता है

3. 03 · प्री-ट्रेड TCA

ट्रेड करने से पहले लागत का अनुमान लगाएँ

4. 04 · तनाव परिदृश्य

ऐसे संकटों से ट्रेड करें जो कभी हुए ही नहीं

5. 05 · प्रशिक्षण डेटा

उन मॉडलों के लिए असीमित टेप जिन्हें इतिहास से अधिक चाहिए

मुफ़्त टियरक्विकस्टार्ट →

कैश्ड रन 0000 — 50k TWAP सेल रीप्ले (अनरिएक्टिव)

09:3010:3011:3012:3013:30

मिड प्राइसबिड / आस्कचाइल्ड फिल्स (बिड पर)औसत फिल 604.86 (डैश्ड)

प्रो टियरसिमुलेशन चलाना →

पैरेंट-ऑर्डर आकार द्वारा अराइवल स्लिपेज (bps) — माध्य ± 1 s.d., 10 रन

प्रो टियरTCA रेसिपी →

रिएक्टिव VWAP निष्पादन, 11:00 विंडो (प्रो टियर)

मिड प्राइसबिड / आस्कचाइल्ड फिल्स (आस्क पर)अराइवल 605.17 → औसत फिल 605.53 (+5.9 bps)

विंडो द्वारा अराइवल बनाम लागत — 09:30: 8.4 bps · 11:00: 6.1 bps (सबसे कम, ऊपर दिखाया गया) · 14:00: 7.3 bps

प्रो टियरपरिदृश्य →

मिड प्राइस — परिदृश्य=flash_crash, 25 रनों में से 8

10:3011:0011:3012:0012:30

व्यक्तिगत रनमाध्य रन

मुफ़्त टियरबल्क डेटा रेसिपी →

mid_price_by_min — 14 Monte Carlo रन, एक कैलिब्रेशन

09:3011:0812:4514:2316:00

कैश्ड Pulse रन खींचें और सिंथेटिक डेटा के विरुद्ध अपनी रणनीति का बैकटेस्ट करें। एक क्लासिक रीप्ले बैकटेस्ट, लेकिन एक ऐतिहासिक टेप के बजाय असीमित सिंथेटिक दिनों पर। यहाँ बाज़ार आपके ऑर्डर पर प्रतिक्रिया नहीं करता; जब आपको प्रभाव की आवश्यकता हो, तो वही डेटा मॉडल प्रो पर रिएक्टिव हो जाता है।

लाइव सिंथेटिक बाज़ार में ऑर्डर इंजेक्ट करें और सिमुलेशन से प्रभाव को उभरते हुए देखें।

प्री-ट्रेड लागत वक्र बनाने के लिए उसी ऑर्डर को विभिन्न निष्पादन विंडो और शेड्यूल के माध्यम से चलाएँ।

ऐतिहासिक डेटा में केवल वे संकट होते हैं जो घटित हुए। देखें कि आपकी रणनीति कैसा व्यवहार करती है यदि बाज़ार आपके विरुद्ध नाटकीय रूप से मुड़ जाए।

एक ट्रेडिंग दिन केवल एक बार होता है। Pulse आपके मॉडलों की आवश्यकता के अनुसार बाज़ार के सांख्यिकीय रूप से यथार्थवादी विविधताएँ उत्पन्न करता है।

FIX कनेक्टिविटी

वास्तविक FIX सत्र पर Pulse के विरुद्ध ट्रेड करें

Pulse अपने सिम्युलेटेड एक्सचेंज को मानक FIX 4.4 पर उजागर करता है — लाइव बाज़ार पर चलाने से पहले अपने एल्गो को सिम्युलेटर पर इंगित करें। आप इसे 20× गति तक चला सकते हैं, और वास्तविक रूप से अल्फा को जोखिम में डालने से पहले प्री-ट्रेड लागत रिपोर्ट प्राप्त कर सकते हैं।

FIX कनेक्टिविटी कैसे काम करती है →

FIX.4.4 सत्र · ALGO_042 → PULSE_FIXCHART

FIX वायर0/10

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

संदेशों की प्रतीक्षा की जा रही है…

609.5014,600

609.005,500

608.0014,900

607.004,800

606.005,500

स्प्रेड 1.00

605.0023,100

604.503,300

604.002,000

603.502,400

नमूना डेटा

देखें डेटा कैसा दिखता है

वास्तविक Pulse आउटपुट डाउनलोड करें। बेसलाइन परिदृश्य के तहत 700.HK के लिए 5 Monte Carlo रन, HKEX बाज़ार माइक्रोस्ट्रक्चर के लिए कैलिब्रेटेड। कोई खाता आवश्यक नहीं।

sim_data.parquet · मिड प्राइस

5 वास्तविक रन · 700.HK · बाज़ार खुला · MS रिज़ॉल्यूशन

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/
• …

प्रतीक

700.HK

एक्सचेंज

HKEX

परिदृश्य

baseline

MC रन

5

दिनांक

2025-09-02

रिज़ॉल्यूशन

टिक-स्तर

ऑर्डरबुक

पूर्ण L2, 10 स्तर

सत्र

09:30 – 16:00

नमूना डेटा डाउनलोड करें

त्वरित प्रारंभ

आपका डेटा छह पंक्तियों में

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 को उद्धृत करें

अपने शोध में Pulse का उपयोग कर रहे हैं?

यदि आप किसी प्रकाशन में Pulse डेटा का उपयोग करते हैं, तो कृपया हमें उद्धृत करें। नीचे BibTeX प्रविष्टि कॉपी करें।

citation.bib

कॉपी करें

@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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Pulse Foundation Model उपलब्ध होने पर सबसे पहले जानने वाले बनें।

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FAQs

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Pulse क्या है?+

Pulse सिंथेटिक बाज़ार डेटा जनरेशन के लिए Simudyne का प्लेटफ़ॉर्म है। यह शोध, मॉडल प्रशिक्षण, एल्गो विकास, और बैकटेस्टिंग के लिए सिम्युलेटेड बाज़ार डेटा तक पहुँचने के लिए APIs और एक Python SDK प्रदान करता है।

PulseABM क्या है?+

PulseABM एक एजेंट-आधारित बाज़ार सिम्युलेटर है। यह व्यक्तिगत बाज़ार प्रतिभागियों और उनकी अंतःक्रियाओं का मॉडलिंग करके मिलीसेकंड रिज़ॉल्यूशन पर यथार्थवादी सिंथेटिक बाज़ार डेटा उत्पन्न करता है। आप Pulse API और Python SDK के माध्यम से परिणामी डेटा तक पहुँच सकते हैं, जिसमें ऑर्डर बुक, L1/L2/L3, ट्रेड्स, और ऑर्डर शामिल हैं।

Pulse Foundation Model क्या है?+

Pulse Foundation Model एक आगामी बड़ा बाज़ार मॉडल है जो वास्तविक बाज़ार डेटा के साथ कैलिब्रेटेड है। जैसे Large Language Model अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करता है, वैसे ही Pulse Foundation Model बाज़ार में अगले ऑर्डर की भविष्यवाणी करता है, जो मांग पर यथार्थवादी सिंथेटिक ऑर्डर बुक और बाज़ार परिदृश्य उत्पन्न करता है। प्रारंभिक पहुँच के लिए प्रतीक्षा सूची में शामिल हों।

कौन सा डेटा उपलब्ध है?+

PulseABM वर्तमान में HKEX और LSE का समर्थन करता है, जिसमें वेन्यू और प्रतीक तेज़ी से बढ़ रहे हैं। उपलब्ध डेटा में सिंथेटिक ऑर्डर बुक, L1/L2/L3 डेटा, व्यक्तिगत ऑर्डर इवेंट, और निष्पादित ट्रेड्स शामिल हैं। सभी डेटा मिलीसेकंड समय रिज़ॉल्यूशन पर उत्पन्न होता है और Polars DataFrames के रूप में लौटाया जाता है। नए प्रतीक या वेन्यू का अनुरोध करने के लिए, support@simudyne.com पर संपर्क करें।

मैं API कुंजी कैसे प्राप्त करूँ?+

मुफ़्त खाते के लिए साइन अप करें, फिर API कुंजी उत्पन्न करने के लिए अपने डैशबोर्ड पर जाएँ। आप कई कुंजियाँ बना सकते हैं, उन्हें विभिन्न परियोजनाओं के लिए लेबल कर सकते हैं, और किसी भी समय उन्हें रद्द कर सकते हैं।

मैं Python SDK कैसे स्थापित करूँ?+

SDK को इसके साथ स्थापित करें: pip install git+https://github.com/simudyne/pulse-api.git (या uv pip install git+https://github.com/simudyne/pulse-api.git)। फिर from simudyne import PulseABM\ के साथ क्लाइंट आयात करें और शुरू करने के लिए अपनी API कुंजी पास करें।

क्या Pulse उपयोग करने के लिए मुफ़्त है?+

हाँ, Pulse वर्तमान में उपयोग करने के लिए मुफ़्त है। शुरू करने के लिए एक खाता बनाएँ।

क्या मैं मॉडल प्रशिक्षण और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए Pulse का उपयोग कर सकता हूँ?+

हाँ। PulseABM डेटा ट्रेडिंग एजेंटों और वित्तीय मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। SDK डेटा को Polars DataFrames में लौटाता है जो ML वर्कफ़्लो के साथ सुचारू रूप से एकीकृत होते हैं।