基于时间序列数据预测模型的智能量化交易系统性能优化实践.pdf

基于时间序列数据预测模型的智能量化交易系统性能优化实践

QCon2023全球软件开发大会上海站（公开）PPT

黄益聪

曾担任Intel高级工程师，阿里巴巴

高级技术专家，中国互联网百强独角

兽企业技术副总裁、CTO

长期从事大数据与人工智能领域研

究，有15项中国发明专利，3项美国

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发明专利。目前负责AI量化交易系统

实践。

黄益聪

楷同科技CEO

Agenda

•智能量化交易系统概况

•全链路数据流优化

•服务化AI模型介绍

•总结与展望QCon2023全球软件开发大会上海站（公开）PPT

量化交易

量化交易是利用计算机程序和数学模型来制定和执行交易策略的一种交易方式。

它基于对市场数据进行分析和模式识别，通过确定性规则或者数理模型来进行

决策，而非依赖于主观判断或情绪

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数据收集模型验证

策略开发执行交易风险管理

与分析与优化

行业概况-量化交易发展历程

20世纪70年代：量化交易初期20世纪90年代：高频交易和算法交易

20世纪70年代，量化交易开始萌芽。当时的这些交易使用计算机算法进行交易决策，并以

交易员利用计算机对市场数据进行分析，从中超快速度进行交易。这种交易方式需要高度优

寻找投资机会。这些交易员通常是在机构投资化的算法和技术，这使得量化交易得到了进一

公司工作，他们的计算机分析基于传统的统计步的发展。

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学方法。

21世纪初：机器学习和人工智能的应用

20世纪80年代：复杂数学模型

随着计算机技术和数据分析技术的进步，量化

20世纪80年代，股票期权成为主流的金融工交易开始应用更复杂的数学模型，如机器学习

具之一。期权交易需要高效的定价模型，因和人工智能。这些技术使得交易系统能够更准

此，量化交易开始应用更复杂的数学模型，如确地预测市场趋势和价格变动。

随机漫步模型和布朗运动模型。

AI量化交易系统

智能算法设计

使用各种复杂算法来分析市场数据和寻找交易

机会。产品包括多个可复用、自由组合的最先

进算法模型，能够优化交易策略并获得更高的

海量数据分析收益。

自动收集、