DeepSeek背后的幻方量化，作為量化投資領(lǐng)域的佼佼者，其技術(shù)和理念一直是行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。本文深入探究了幻方量化的核心業(yè)務(wù)——量化投資，從其發(fā)展歷程、技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際運(yùn)作模式，全面剖析了量化投資的原理、策略、系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及行業(yè)現(xiàn)狀，供大家參考。

今天我們就一起來(lái)聊聊：DeepSeek背后的幻方量化、量化投資是啥？量化咋設(shè)計(jì)？量化投資如何運(yùn)作？

一、背后的幻方量化

DeepSeek（深度求索）的背后的股東竟是知名量化私募：幻方，幻方已然是量化私募屆知名大廠，聞名于投資圈內(nèi)外。

那幻方是做什么的？

當(dāng)然是做：量化投資的。

那量化投資究竟是個(gè)啥？

這個(gè)放到第二大模塊來(lái)聊聊。先聊聊：幻方是如何做量化投資的！

1.1、幻方如何做量化投資

其實(shí)可從幻方和創(chuàng)始人梁文鋒過(guò)往史中分析，從而得到端倪。

1、2008年浙江大學(xué)信息與通信工程專業(yè)畢業(yè)后，他放棄進(jìn)大廠拿高薪的機(jī)會(huì)，選擇投身量化投資領(lǐng)域。

2、量化投資在國(guó)外蓬勃發(fā)展，國(guó)內(nèi)卻是一篇空白亟待開(kāi)發(fā)。疊加2010年滬深300股指期貨推出，量化投資迎來(lái)重要的窗口期。2015年，梁文鋒和創(chuàng)業(yè)伙伴成立了杭州幻方科技有限公司：即幻方量化，并且創(chuàng)立了量化對(duì)沖基金High-Flyer，利用數(shù)學(xué)、自己搭建大模型、人工智能進(jìn)行量化投資。

幻方從2008年開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)探索全自動(dòng)量化交易；

2016年10月21日第一份由深度學(xué)習(xí)生成的交易倉(cāng)位上線執(zhí)行；

2017年全面應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行交易；

2018年幻方始終堅(jiān)信，并持續(xù)投入AI算法研究；

2021年「螢火一號(hào)」總投資近二億元，搭載1100加速卡，于當(dāng)年正式投用，為幻方的AI研究提供算力支持；

幻方AI投入十億建設(shè)「螢火二號(hào)」。一期確立以任務(wù)級(jí)分時(shí)調(diào)度共享AI算力的技術(shù)方案，從軟硬件兩方面共同發(fā)力：高性能加速卡、節(jié)點(diǎn)間200Gbps高速網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)、自研分布式并行文件系統(tǒng)（3FS）、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫ㄓ嵎桨福╤freduce）、算子庫(kù)（hfai.nn），高易用性應(yīng)用層等，將「螢火二號(hào)」的性能發(fā)揮至極限。

3、核心是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，所以我們把自己定義為一家完全依靠人工智能來(lái)做投資的對(duì)沖基金?；梅搅炕疌EO陸政哲曾如此總結(jié)幻方量化的核心特質(zhì)。其量化投資主要流程，如下圖所示；

小結(jié)：DeepSeek出圈和爆火異常，離不開(kāi)背后的幻方量化支持和技術(shù)積累，量化投資天然融合了資本配置與大模型研發(fā)的雙重屬性，能處理海量數(shù)據(jù)，快速精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，另外離不開(kāi)創(chuàng)始人和團(tuán)隊(duì)，堅(jiān)定的信念：“人工智能一定能改變世界”和家國(guó)情懷等。

附上幻方量化的核心優(yōu)勢(shì)圖

不由自主得感慨下：小財(cái)靠智，大財(cái)靠德。圍爐知道有幾個(gè)靠量化投資的人，確實(shí)賺了不少財(cái)富自由，但最終的潤(rùn)出來(lái)了，但也無(wú)可厚非追求不一樣。

二、量化投資

通過(guò)上面學(xué)習(xí)或了解，大家或多或少對(duì)量化投資有了一定感覺(jué)?，F(xiàn)在我們?cè)龠M(jìn)步來(lái)學(xué)習(xí)神秘且難度指數(shù)高的量化投資吧，圍爐這里先和大家聊隱：量化投資普慧基礎(chǔ)性知識(shí)，幫助大家先建立大局觀，不至于過(guò)早陷于細(xì)節(jié)中無(wú)法自拔。后面分多期再來(lái)聊聊量化投資。

它真是挺難的，難主要體現(xiàn)在：知識(shí)體系復(fù)雜龐大、高知識(shí)密集性，同時(shí)量化投資既是交叉學(xué)科，又是跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)（如自然語(yǔ)言處理在輿情分析中的應(yīng)用），實(shí)現(xiàn)起來(lái)更難。（注：文章稍微有點(diǎn)枯燥，煩請(qǐng)大家耐住性子，慢慢地看完吧，畢竟學(xué)習(xí)這個(gè)東西還是反人性的，要不生活所逼，誰(shuí)愿意把自己搞一身才華，哈哈~）。

圍爐第一次接觸到量化投資是2009年在恒生電子一期貨發(fā)展部時(shí)，那時(shí)不叫量化投資，應(yīng)叫程序化交易吧。一提到量化投資，得提下：量化投資的奠基石人物–詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。

他的成就：世界級(jí)著名數(shù)學(xué)家，曾因陳氏-西蒙斯定理(Chen-Simons)獲得全美數(shù)學(xué)最高獎(jiǎng)–維布倫獎(jiǎng)；他還是全球收入最高的對(duì)沖基金經(jīng)理之一，年凈賺15億美元；西蒙斯發(fā)行的大獎(jiǎng)?wù)禄鹗侨A爾街最成功的對(duì)沖基金之一。

要聊量化投資將從：概念、原理/方法、特點(diǎn)、區(qū)別、應(yīng)用、策略、參與主體、系統(tǒng)、運(yùn)作、書箱推薦入手，讓我們先從概念開(kāi)始吧！一點(diǎn)一點(diǎn)的切入，一塊一塊的展開(kāi)，從入門逐漸到精通之旅吧。文章可能會(huì)有不足之處，歡迎大家給我多多提意見(jiàn)、留言反饋和補(bǔ)充，如有錯(cuò)誤之處，請(qǐng)大家指正，我們?cè)u(píng)論區(qū)見(jiàn)。主打“分享、交流”，不立人設(shè)一起學(xué)習(xí)、一起進(jìn)步。

2.1、概念

1、量化投資：借助現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)的方法，運(yùn)用計(jì)算機(jī)等工具，從海量歷史數(shù)據(jù)中尋找能夠帶來(lái)超額收益的多種“大概率”策略，并紀(jì)律嚴(yán)明地按照這些策略所構(gòu)建的數(shù)量化模型來(lái)指導(dǎo)投資，力求取得穩(wěn)定的、可持續(xù)的、高于平均的超額回報(bào)。

量化投資主要包括：高頻交易、算法交易、統(tǒng)計(jì)套利。

2、通俗點(diǎn)：通過(guò)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等技術(shù)手段，對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和處理，以發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)價(jià)格走勢(shì)，并據(jù)此做出買賣決策。

小結(jié)：是不是通過(guò)概念就能感覺(jué)到：量化投資的難度指數(shù)很高，一般人一般團(tuán)隊(duì)真的搞不定，一種基于數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型的投資方法通過(guò)計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)執(zhí)行交易策略，以概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)。

2.2、原理與方法

2.3、特點(diǎn)

1、客觀執(zhí)行，避免情緒因素：運(yùn)用模型對(duì)歷史和當(dāng)時(shí)市場(chǎng)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析檢測(cè)，模型一經(jīng)檢驗(yàn)合格投入正式運(yùn)行后，投資決策將交由計(jì)算機(jī)處理，一般情況下拒絕人為的干預(yù)。

2、支持大數(shù)據(jù)處理，提高決策效率：運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)快速處理大量數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行辨別、分析、找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)并做出投資決策，大大減少了人工工作量，提高了投資決策效率。

3、統(tǒng)計(jì)模型支撐，策略選股擇時(shí)精準(zhǔn)：在套利策略中，能做到精準(zhǔn)投資。例如在股指期貨套利的過(guò)程中，現(xiàn)貨與股指期貨如果存在較大的差異時(shí)就能進(jìn)行套利，量化投資策略和交易技術(shù)會(huì)抓住精確的捕捉機(jī)會(huì)，進(jìn)行套利交易來(lái)獲利。

4、程序化交易，縮短決策與交易時(shí)滯：往往利用高速計(jì)算機(jī)進(jìn)行程序化交易，能夠迅速發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)存在的信息并進(jìn)行相應(yīng)的處理，把握市場(chǎng)稍縱即逝的機(jī)會(huì)，在極短的時(shí)間內(nèi)完成交易。

5、標(biāo)的選擇分散多樣化，靠概率取勝：不斷的從歷史中挖掘有望在未來(lái)重復(fù)的歷史規(guī)律并且加以利用，這些歷史規(guī)律都是有較大概率獲勝的策略。二是依靠篩選出股票組合來(lái)取勝，而不是一個(gè)或幾個(gè)股票取勝，從投資組合理念來(lái)看也是捕獲大概率獲勝的股票，而不是押寶到單個(gè)股票上。

小結(jié)：量化投資的特點(diǎn)即優(yōu)勢(shì)，大家對(duì)它有了一定的了解，但仍要更加關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)主要有：數(shù)據(jù)問(wèn)題：失真、不完整；模型風(fēng)險(xiǎn)：實(shí)際操作考慮因素更多，過(guò)擬合；軟件硬件：重復(fù)下單(光大事件)；同質(zhì)性：集中交易。

2.4、區(qū)別

區(qū)別主要：量化投資和基本面投資的區(qū)別、量化投資和傳統(tǒng)投資的區(qū)別，現(xiàn)圍爐已整理好，如下圖所示，煩請(qǐng)分別點(diǎn)擊查看。

2.5、應(yīng)用

有了上面4大模塊的學(xué)習(xí)后，大家再一起來(lái)看看量化投資的應(yīng)用吧，不過(guò)量化投資幾乎覆蓋了投資的全過(guò)程，包括選股、擇時(shí)、股指期貨套利、統(tǒng)計(jì)套利、算法交易和資產(chǎn)配置等。

1、選股：采用數(shù)量的方法判斷某個(gè)公司是否值得買入的行為，可以分為大數(shù)據(jù)選股、因子選股、事件驅(qū)動(dòng)、技術(shù)形態(tài)擇股、指數(shù)投資和風(fēng)險(xiǎn)中性六大類。

2、擇時(shí)：股市存在經(jīng)典線性相關(guān)之外的非線性相關(guān)，拒絕了隨機(jī)游走的假設(shè)，指出股價(jià)的波動(dòng)不是完全隨機(jī)的，因此存在可預(yù)測(cè)成分。

3、股指期貨套利：股指期貨市場(chǎng)存在的不合理價(jià)格，同時(shí)參與股指期貨與股票現(xiàn)貨市場(chǎng)交易，或者同時(shí)進(jìn)行不同期限，不同(但相近)類別股票指數(shù)合約交易，以賺取差價(jià)的行為，主要分為期現(xiàn)套利和跨期套利兩種。

4、統(tǒng)計(jì)套利：證券價(jià)格的歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行套利，在方法上可以分為兩類，一類是利用股票的收益率序列建模，稱之為B中性策略；另一類是利用股票的價(jià)格序列的協(xié)整關(guān)系建模，稱之為協(xié)整策略。

5、算法交易：指使用計(jì)算機(jī)程序來(lái)發(fā)出交易指令，可以把不同算法交易分為被動(dòng)型算法交易、主動(dòng)型算法交易、綜合型算法交易三大類。

6、資產(chǎn)配置：指資產(chǎn)類別選擇，投資組合中各類資產(chǎn)的適當(dāng)配置以及對(duì)這些混合資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。

2.6、策略

有了上面5大模塊的學(xué)習(xí)后，下面我們進(jìn)入量化投資的策略學(xué)習(xí)，先看投資策略的分類有哪些吧，圍爐已整理如下圖所示：（不過(guò)有些策略名稱不一樣，但作用一樣）

量化投資被冠名“黑箱”主要原因是量化投資策略一般是基金經(jīng)理賺錢的命根子。一般不輕易對(duì)外公開(kāi)，而且許多量化策略背后是復(fù)雜的數(shù)理型，不容易讀懂和掌握，這些難度對(duì)于一般投資者來(lái)說(shuō)也是一個(gè)不可觸及的高度。

對(duì)于一個(gè)普通的量化投資系統(tǒng)，策略構(gòu)建流程如下圖：

小結(jié)：最后我們以一張量化投資從構(gòu)想到實(shí)現(xiàn)的圖來(lái)結(jié)束：策略模塊，量化投資的一般步驟：數(shù)理化 → 構(gòu)建模型 → 模型驗(yàn)證 → 構(gòu)建投組 → 再平衡。

同時(shí)策略需要根據(jù)市場(chǎng)狀況變化和投資理念變化對(duì)模型進(jìn)行不斷修正、改進(jìn)和優(yōu)化，才能夠不斷發(fā)揮量化投資模型的優(yōu)勢(shì)。

2.7、參與主體

自2009年量化投資熱潮之后，量化投資在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上已經(jīng)形成私募基金、公募基金、券商以及期貨界四大派系。

1、私募基金：國(guó)內(nèi)量化投資行業(yè)的主要參與者之一，具有靈活的投資策略和高效的執(zhí)行能力。目前，國(guó)內(nèi)量化私募數(shù)量不斷增加，管理規(guī)模不斷擴(kuò)大。

2、公募基金：近年來(lái)，公募基金也在積極布局量化投資領(lǐng)域，推出了一系列量化基金產(chǎn)品。公募基金具有資金實(shí)力雄厚、研究團(tuán)隊(duì)專業(yè)等優(yōu)勢(shì)，為量化投資行業(yè)的發(fā)展提供了有力支持。

3、券商：證券公司是量化投資的重要參與者之一，提供交易通道、研究支持、算法交易等服務(wù)。證券公司通過(guò)不斷優(yōu)化交易系統(tǒng)和技術(shù)平臺(tái)，提高量化投資的執(zhí)行效率和服務(wù)質(zhì)量。

4、期貨公司：期貨公司在量化投資中主要參與期貨市場(chǎng)的交易和風(fēng)險(xiǎn)管理。隨著期貨市場(chǎng)的發(fā)展和創(chuàng)新，期貨公司在量化投資中的作用越來(lái)越重要。

2.8、系統(tǒng)

我們先簡(jiǎn)單看下：量化交易系統(tǒng)主要包括大模塊，當(dāng)然還有很模塊（如：實(shí)盤模擬、系統(tǒng)集成、回測(cè)框架建立、合規(guī)性考量）這里就不一一介紹了。

下面這4大主要的模塊，是所有量化系統(tǒng)都必需的功能。

1、交易執(zhí)行系統(tǒng)：負(fù)責(zé)將策略指令轉(zhuǎn)化為實(shí)際的交易操作，包括訂單類型（市價(jià)、限價(jià)等）、大小、滑點(diǎn)控制等?？紤]如何最小化市場(chǎng)沖擊和交易成本。

2、監(jiān)控與報(bào)警：實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并發(fā)出警報(bào)。

3、訂單管理與撮合引擎：管理交易訂單，并與交易所進(jìn)行撮合。

4、績(jī)效評(píng)估與歸因分析：評(píng)估策略的實(shí)際表現(xiàn)，并分析投資收益的來(lái)源。

5、模型設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)：基于交易策略，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)數(shù)學(xué)模型或機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)生成買賣信號(hào)。

2.8.1、市面上量化交易系統(tǒng)

量化交易系統(tǒng)是將量化投資策略轉(zhuǎn)化為實(shí)際交易的執(zhí)行平臺(tái)。它負(fù)責(zé)接收交易信號(hào)、執(zhí)行交易指令、監(jiān)控交易過(guò)程、管理風(fēng)險(xiǎn)等。圍爐整理了市面上主流的量化交易軟件包括迅投QMT、恒生Ptrade和GFQuant等。

以下是一些詳細(xì)內(nèi)容

• 迅投QMT：一款功能豐富的量化交易軟件，適合有一定交易經(jīng)驗(yàn)的投資者使用。提供了多種交易工具和策略，可以幫助投資者更好地分析和執(zhí)行交易。
• 恒生Ptrade：一款面向高凈值個(gè)人客戶及專業(yè)機(jī)構(gòu)的一體化智能投資交易系統(tǒng)軟件，支持程序化策略交易、日內(nèi)回轉(zhuǎn)交易、普通交易、策略模型交易等功能場(chǎng)景。
• GFQuant：量化交易平臺(tái)，它提供了包括回測(cè)、模擬交易和實(shí)盤交易在內(nèi)的全套量化交易服務(wù)。
• BigQuant：一個(gè)面向AI量化交易的平臺(tái)，提供了策略開(kāi)發(fā)、回測(cè)和實(shí)盤交易的功能。

2.8.2、量化交易系統(tǒng)介紹

現(xiàn)在我們以恒生Ptrade為例，介紹量化交易系統(tǒng)，Ptrade系統(tǒng)自帶一系列量化交易函數(shù)，打通了策略研究、編寫、回測(cè)、仿真到實(shí)盤的全鏈路，可全面覆蓋客戶的量化交易需求。除此之外，Ptrade系統(tǒng)可以支持Tushare函數(shù)的調(diào)用，無(wú)需環(huán)境安裝，獲取token碼后即可使用。

比較值得關(guān)注的是，不同于其他（PB）那些門檻頂天的量化交易軟件，PTrade為客戶提供簡(jiǎn)單上手的全面Python交易接口，比迅投QMT更易操作，云端數(shù)據(jù)調(diào)用便捷，支持眾多第三方庫(kù)以滿足量化策略需求，具備回測(cè)、模擬實(shí)盤和實(shí)盤交易功能。非常適合代碼小白及剛接觸量化交易的投資者。

2.9、量化公司如何運(yùn)作

量化投資公司的運(yùn)作是一個(gè)高度專業(yè)化、內(nèi)部高度協(xié)同合作（如策略研究團(tuán)隊(duì)、模型開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)等，還有量化交易部門的組成，比如策略團(tuán)隊(duì)、技術(shù)團(tuán)隊(duì)、風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)和執(zhí)行團(tuán)隊(duì)）、同時(shí)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)性工程，其核心在于通過(guò)科學(xué)建模與算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)超額收益。

參考資料:

1、王錦池《量化投資》

2、金融市場(chǎng)量化預(yù)測(cè)算法

3.、黃生輝《機(jī)器學(xué)習(xí)與量化投資》

4、電子科技大學(xué)-華泰證券聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室-量化投資平臺(tái)

5、i私募管網(wǎng) – PTrade