Wed. Oct 22nd, 2025

星际量化与人机协奏:下一代交易叙事

当市场噪声愈演愈烈,策略寿命日趋缩短,ai交易正在把“快、准、稳”的技术范式引入资产定价与执行的细枝末节。它不是单一模型的胜利,而是数据、算法、工程与风控的整体合奏。想要系统化入门与实战,可访问 ai交易 获取延伸资源。 什么是ai交易的本质? 本质上,它是以数据驱动的决策系统:通过机器学习与强化学习,从多源数据中提炼可重复的优势(edge),并在低延迟、高稳定的执行框架中兑现超额收益。核心不在“更聪明”,而在“更可控、更可复现”。 核心技术栈 数据层:从原始到特征 数据要素决定了信息边界,特征工程决定了信号质量。 市场数据:盘口微结构、成交明细、因子回溯序列 另类数据:新闻与研报、社媒情绪、链上指标、地理与物流 特征工程:去噪与稳健化、时变稳态检验、泄漏与多重检验控制 模型层:从预测到决策 预测并非终点,决策才定义收益曲线形态。经典的树模与线性模仍是基线,深度学习与图模型补足非线性结构;强化学习把交易视作序列决策问题,与交易成本、冲击模型耦合。 执行层:从信号到成交 执行要兼顾滑点、冲击与合规约束。典型工具链覆盖智能聚合、子单拆分(TWAP/VWAP/POV)、流动性预判与场景化风控开关。 策略范式与风控 常见范式 统计套利:配对与协整、多因子中性、跨期结构差…

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