• 決策模型流程

    從概念到市場：量化模型的嚴謹建置歷程

  • 成熟量化策略模型誕生步驟

    建立並推向市場一套成熟的量化模型通常經歷五個關鍵階段：

    首先是數據積累階段，透過對超過10年的歷史數據進行大量統計回測；接著，建立量化模型，明確模型的風格、屬性和風險控制體系；隨後進行模擬測試，通常持續約半年，以調試參數和優化模型；之後是實盤驗證，使用自有資金進行至少半年以上的數據積累，以實現正向預期收益；最後，將模型推向市場。

    整個過程通常需要1.5至3年的時間，確保模型的成熟與有效性。

  • Quant和Trader的對比

    傳統交易

    依賴經驗、直覺和鄰盤判斷

    瞬息萬變的局勢做出決策

    時刻關注行情和判斷節奏

    可能受情緒波動影響交易決策

    量化交易

    依靠數據、系統和規則驅動交易

    用機器的理性決策打敗人工的不理性

    紀律性極強，不受情緒波動影響

    效率遠超人工操作

    可使用機器學習適應行情

  • 策略構建流程

    從模型到實盤的漫長旅程

    1

    模型構建

    結合金融時間序列模型和LLM大語言模型，讓策略能夠更好地適應複雜多變的市場環境。金融模型判斷基本趨勢，LLM判斷市場情緒和風險事件。

    2

    信號構建

    基於機器學習模型對當前市場的判斷，結合金融市場的基本邏輯和嚴格的風控邏輯，只有滿足所有條件，才會發出交易指令。

    3

    策略回測

    對信號進行反覆「嚴苛測試」，在5-10年歷史數據中進行分段回測與交叉驗證，甚至注入雜質數據以檢驗信號穩健度。

    4

    壓力測試

    讓策略暴露在極高風險環境中，模擬疫情、關稅、突發事件等極端行情，確保策略在最惡劣的市場條件下仍能保障客戶資金安全。

    5

    內部實盤測試

    用真實資金對信號進行內部測試，根據實盤中暴露的弊端及時調整模型，唯有經過真實市場的檢驗，才能發現潛在問題。

  • Section image

    LLM即時風控

    系統實時監測貨幣對波動率、即時新聞流、投行研報和突發新聞等多源數據，通過LLM引擎進行分析處理，綜合當前持倉的風險敞口情況，最終生成相應的風控方案。

  • 時間序列預測 EURUSD Close價格對比

    下圖表展示了 EURUSD 匯率收盤價的時間序列預測對比結果。通過將數據分為訓練集與測試集，模型分別對兩段區間進行價格預測，並將預測值與真實值進行可視化比較，以評估模型在歷史數據上的擬合程度與未來預測能力。

    Section image

  • 實盤階段操作機制

    開發人員資金參與+爽保險機制

    Section image

    風險共擔機制

    非形式，而是一種態度

    開發人員自己投入資金參與實盤階段測試

    不只是為客戶負責，也為自己負責

    告知客戶，我們在風險共擔，而非只拿客戶資金測試

    Section image

    雙保險機制

    量化程序+人工風控雙重保險

    專業風控團隊的資深交易員全天候監控

    市場突發異動時，人工可判斷暫停或者修改策略

    系統時第一道防線，人工風控是最後的保險

Cookie的使用
我們使用cookies來確保流暢的瀏覽體驗。若繼續，我們會認爲你接受使用cookies。
了解更多