Mon. Oct 20th, 2025

当市场开始与算法共谋:新一代量化叙事

从人手点价到模型撮合,交易的核心已转向数据与算力。在这一转变中,ai交易成为策略设计、执行与风控的共用语言。若希望快速了解行业范式与最新实践,可浏览 ai交易 相关资源。 定义与演进:从自动化到自适应 早期自动化更多是把人的规则写进程序;如今的ai交易强调“自适应”——模型在数据流中持续学习、在不确定性中校准行动。它既包含信号生成,也涵盖执行优化、风险预算与监管合规。 范式转折的三股力量 数据泛在化、实时计算与更精细的市场微结构,是推动者。结果是:策略由“单点因子”走向“多模态表征”,由“静态参数”转为“在线更新”。 核心能力栈:从数据到决策闭环 数据层:多源行情、深度盘口、新闻与社媒、宏观高频指标。 特征工程:因子挖掘、事件编码、跨周期对齐、漂移检测。 模型层:时间序列深度网络、概率图、强化学习的政策优化。 执行层:交易成本模型、滑点控制、智能拆单与流动性探测。 风控层:情景压力测试、风险预算、异常行为告警与熔断。 治理与合规:数据权限、模型版本化、可解释与可追溯。 策略与模型的协同 把ai交易理解为流水线:观察—判断—行动—反馈。观察决定上限,反馈决定进化速度;若缺少闭环,收益难以稳定沉淀。 落地路径(小团队可复制) 问题界定:明确标的、频率与风控约束,量化目标函数(如风险调整收益)。…

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