Simudyne Pulse

Pulse — это синтетические данные биржевого стакана для обучения

Котировки L1/L2 с миллисекундным разрешением, глубина стакана, сделки и поток заявок — через Python SDK. Бесплатно для начала работы.

РегистрацияВойтиОткрыть консоль ↗Документация

Симуляция в Pulse · 700.HK 09:30:01

Биржевой стакан · 700.HK

ЦенаОбъём

609.5014,600

609.005,500

608.503,800

608.0014,900

607.504,700

607.004,800

Спред 1.00Мид 606.50

606.002,500

605.506,200

605.0023,100

604.503,300

604.002,000

603.502,400

Поток сообщений L3

• Ожидание сообщений…

Симуляторы

Два способа симулировать рынки

PulseABM

Доступно сейчас

Агентный симулятор рынка, генерирующий синтетические тиковые данные с миллисекундным разрешением. Доступ к биржевым стаканам, котировкам L1/L2, заявкам и сделкам через Python SDK.

• ✓Данные биржевого стакана L1 и L2
• ✓Данные потока заявок и сделок
• ✓Python SDK с Polars DataFrames
• ✓Запуск пользовательских симуляций
• ✓Тестирование алгоритмов и оценка рыночного воздействия
• СкороОбучение агентов с подкреплением в реальном времени

Читать документацию

Pulse Foundation Model

Скоро

Генеративная модель для финансовых рынков. Как LLM предсказывает следующее слово, Large Market Model предсказывает следующую заявку, генерируя реалистичные синтетические биржевые стаканы и рыночные сценарии по запросу.

• СкоГенерация синтетических биржевых стаканов
• СкоГенерация сценариев
• СкоРасширенная вселенная инструментов и площадок
• СкоДоступ через API

Присоединиться к листу ожидания

Варианты использования

Что умеет Pulse?

1. 01 · Бэктестинг алгоритмов

Воспроизведите ваш алгоритм на синтетических рынках

2. 02 · Рыночное воздействие

Измерьте воздействие на рынке, который реалистично реагирует

3. 03 · Предторговая TCA

Оцените затраты до начала торговли

4. 04 · Стресс-сценарии

Торгуйте через кризисы, которых никогда не было

5. 05 · Обучающие данные

Безграничная лента для моделей, которым нужно больше, чем история

Бесплатный тарифБыстрый старт →

кэшированный запуск 0000 — повтор TWAP-продажи на 50k (без реакции)

09:3010:3011:3012:3013:30

мид-ценабид / аскдетские заявки (по биду)среднее исполнение 604.86 (пунктир)

Pro-тарифЗапуск симуляций →

проскальзывание при исполнении (б.п.) по размеру родительской заявки — среднее ± 1 ст. откл., 10 запусков

Pro-тарифРецепты TCA →

реактивное исполнение VWAP, окно 11:00 (Pro-тариф)

мид-ценабид / аскдетские заявки (по аску)при исполнении 605.17 → среднее исполнение 605.53 (+5.9 б.п.)

затраты относительно исполнения по окнам — 09:30: 8.4 б.п. · 11:00: 6.1 б.п. (минимум, показано выше) · 14:00: 7.3 б.п.

Pro-тарифСценарии →

мид-цена — сценарий=flash_crash, 8 из 25 запусков

10:3011:0011:3012:0012:30

отдельные запускимедианный запуск

Бесплатный тарифРецепты пакетных данных →

mid_price_by_min — 14 прогонов Монте-Карло, одна калибровка

09:3011:0812:4514:2316:00

Загрузите кэшированный запуск Pulse и протестируйте свою стратегию на синтетических данных. Классический повторный бэктест, но на бесконечных синтетических днях вместо одной исторической ленты. Рынок здесь не реагирует на ваши заявки; когда нужно воздействие, та же модель данных становится реактивной на Pro.

Вводите заявки в живой синтетический рынок и наблюдайте, как воздействие возникает из симуляции.

Прогоняйте одну и ту же заявку через разные окна исполнения и расписания, чтобы построить предторговую кривую затрат.

Исторические данные содержат только те кризисы, которые произошли. Посмотрите, как поведёт себя ваша стратегия, если рынок резко развернётся против вас.

Один торговый день случается один раз. Pulse генерирует столько статистически реалистичных вариаций рынка, сколько нужно вашим моделям.

Подключение FIX

Торгуйте против Pulse через реальную FIX-сессию

Pulse предоставляет доступ к своей симулированной бирже через стандартный FIX 4.4 — направьте ваш алгоритм на симулятор перед запуском на живом рынке. Можно работать на скорости до 20× и получить предторговый отчёт о затратах, прежде чем рисковать реальной альфой.

Как работает подключение FIX →

FIX.4.4 сессия · ALGO_042 → PULSE_FIXCHART

FIX-трафик0/10

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

Ожидание сообщений…

609.5014,600

609.005,500

608.0014,900

607.004,800

606.005,500

спред 1.00

605.0023,100

604.503,300

604.002,000

603.502,400

Пример данных

Посмотрите, как выглядят данные

Скачайте реальный вывод Pulse. 5 прогонов Монте-Карло для 700.HK по базовому сценарию, откалиброванных под микроструктуру рынка HKEX. Аккаунт не требуется.

sim_data.parquet · мид-цена

5 РЕАЛЬНЫХ ПРОГОНОВ · 700.HK · ОТКРЫТИЕ РЫНКА · МС РАЗРЕШЕНИЕ

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/
• …

Инструмент

700.HK

Биржа

HKEX

Сценарий

baseline

Прогонов МК

5

Дата

2025-09-02

Разрешение

тиковый уровень

Биржевой стакан

Полный L2, 10 уровней

Сессия

09:30 – 16:00

Скачать пример данных

Быстрый старт

Ваши данные в шесть строк

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())

Цитирование Pulse

Используете Pulse в своих исследованиях?

Если вы используете данные Pulse в публикации, пожалуйста, процитируйте нас. Скопируйте запись BibTeX ниже.

citation.bib

Копировать

@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

Присоединиться к листу ожидания

Узнайте первыми, когда Pulse Foundation Model станет доступен.

Присоединиться к листу ожидания

FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Pulse?+

Pulse — это платформа Simudyne для генерации синтетических рыночных данных. Она предоставляет API и Python SDK для доступа к симулированным рыночным данным для исследований, обучения моделей, разработки алгоритмов и бэктестинга.

Что такое PulseABM?+

PulseABM — это агентный симулятор рынка. Он генерирует реалистичные синтетические рыночные данные с миллисекундным разрешением, моделируя отдельных участников рынка и их взаимодействия. Доступ к полученным данным можно получить через Pulse API и Python SDK, включая биржевые стаканы, данные L1/L2/L3, сделки и заявки.

Что такое Pulse Foundation Model?+

Pulse Foundation Model — это будущая большая рыночная модель, откалиброванная на реальных рыночных данных. Подобно тому, как большая языковая модель предсказывает следующее слово в последовательности, Pulse Foundation Model предсказывает следующую заявку на рынке, генерируя реалистичные синтетические биржевые стаканы и рыночные сценарии по запросу. Присоединитесь к листу ожидания, чтобы получить ранний доступ.

Какие данные доступны?+

PulseABM в настоящее время поддерживает HKEX и LSE, при этом список площадок и инструментов быстро растёт. Доступные данные включают синтетические биржевые стаканы, данные L1/L2/L3, отдельные события заявок и исполненные сделки. Все данные генерируются с миллисекундным временным разрешением и возвращаются в виде Polars DataFrames. Чтобы запросить новые инструменты или площадки, обращайтесь на support@simudyne.com.

Как получить API-ключ?+

Зарегистрируйте бесплатный аккаунт, затем перейдите в свой дашборд, чтобы сгенерировать API-ключ. Вы можете создавать несколько ключей, подписывать их для разных проектов и отзывать в любое время.

Как установить Python SDK?+

Установите SDK с помощью: pip install git+https://github.com/simudyne/pulse-api.git (или uv pip install git+https://github.com/simudyne/pulse-api.git). Затем импортируйте клиент с помощью from simudyne import PulseABM\ и передайте свой API-ключ, чтобы начать работу.

Pulse бесплатен?+

Да, Pulse в настоящее время бесплатен. Создайте аккаунт, чтобы начать.

Можно ли использовать Pulse для обучения моделей и обучения с подкреплением?+

Да. Данные PulseABM предназначены для обучения торговых агентов и финансовых моделей. SDK возвращает данные в виде Polars DataFrames, которые легко интегрируются с рабочими процессами машинного обучения.