大模型与量化交易的区别

基于严谨的数据计算和分析，从而实现交易的自动化与智能化。量化交易以其高效性、客观性和精准性，颠覆了传统交易模式，为投资者开辟了全新的盈利途径。量化交易的基石：金融模型金融模型是量化交易的核心，它如同量化交易：开启金融市场的智能密码量化交易：金融领域的新变革在金融市场的风云变幻中，量化交易正逐渐崭露头角，成为投资领域的新宠。它借助数学模型和计算机算法，让交易决策不再依赖于主观判断和经验直觉，而是精密的导航系统，引领投资者在复杂多变的金融市场中找准方向。从数据收集到模型构建，再到实盘测试，每一个环节都紧密相连，缺一不可。模型构建的前期准备数据，是构建金融模型的基石，其重要性不言而喻。在量化交易中保持良好的表现，而过去表现不佳的资产在未来仍会表现不佳。在设计好交易策略后，回测是评估策略表现的重要手段。回测就是使用历史数据，模拟过去的交易情况，以此来检验策略的有效性。构建与优化模型构建金融模型需要直观的方法，它通过在指定的参数范围内，对每个参数的不同取值进行组合，然后逐一测试这些组合，找到使模型性能最优的参数组合。风险管理也是模型构建中不可或缺的一部分。在量化交易中，风险无处不在，我们需要通过

大模型量化技术是一种用于减少大模型存储和计算需求的重要方法，以下是其具体介绍：量化是将模型参数的精度从高位宽降低到低位宽的过程，旨在以较少的位数表示浮点数据，从而减少模型尺寸和内存消耗，并在一些低模型的精度，适用于对模型精度要求较高的场景。量化感知微调：在微调过程中对大模型进行量化，主要目标是确保经过微调的大模型在量化为较低位宽后仍保持性能，在模型压缩和保持性能之间取得平衡。训练后量化：在大每个量化通道为单位，每个通道单独使用一组量化参数，量化粒度更细，能获得更高的量化精度，但计算更复杂。量化阶段分类量化感知训练：在模型训练过程中加入伪量化算子，通过训练时统计输入输出的数据范围提升量化后模型训练完成后对其参数进行量化，只需要少量校准数据，适用于追求高易用性和缺乏训练资源的场景，但可能会在量化过程中引入一定程度的精度损失。精度运算较快的处理器上提高推理速度，通常将float32等格式的浮点型权重近似为int8等有限多个离散值1。量化形式线性量化：假设表示量化前的浮点数，量化后的整数可以表示为，其中和分别表示取整和截断操作

量化交易模型针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调，使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料，涵盖了研报、公告、政策、新闻因子体系满足投资经理的需求。从应用上看，无涯金融大模型强化以下几个能力：针对金融行业，拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题，诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大的理解和生成能力。实现事件复盘分析与推演，贯通宏观行业和大类资产分析逻辑。能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘、传播和推演。构建六类大模型基础因子集，支撑复合因子策略体系，能够生成策略因子集合，构建立体的归因解释体系。

小模型和大模型的主要区别在于其规模、复杂度和性能方面。规模：模型的参数数量和大小通常比大模型要少，其层数也较浅。大模型通常需要更多的参数，更深的层数，具有更高的复杂度，以获得更好的精度和效果。复杂度：小模型的结构较简单，可以处理相对简单的任务，而大模型的结构比较复杂，可以用于大规模和复杂的数据集和任务。训练和推理时间：小模型的训练和推理时间通常较短，因为小模型的参数量少、层数浅，可以更快地完成计算。相反，大模型需要更多的计算资源和时间来训练和推理。精度和效果：大模型通常可以获得更高的精度和效果，因为它们具有更多的参数和自由度，够更准确地拟合数据。但是，小模型也可以获得很好的精度和效果，尤其在数据资源受限的情况下。可扩展性：小模型通常更易于扩展和部署，因为它们需要的计算资源和存储空间少，可以在资源有限的环境中运行。相反，大模型需要更多的计算资源和存储空间，部署时需要更多的硬件和上下文环境。小模型和大模型都有对应的应用场景。小模型适用于资源受限、对计算速度要求苛刻或用于简单的任务。大模型适用于处理大规模和复杂的任务，需要更高的精度和效果。在实际应用中，根据具体的需求和资源限制选择合适的模型。

大模型与以往的人工智能模型有很大的区别。以前的模型大都是弱人工智能，像阿尔法狗只能下围棋，而各种识别产品也只能完成一个任务。这些模型之间是隔离的不能互相支撑。而大模型则通过扩大模型的参数规模，并通过大量数据的训练，来支撑所有人工智能的任务。与以往的单一任务模型相比，大模型可以被看作是一座通用基础模型，它可以支撑多种任务。使用大模型，可以大大降低开发人工智能产品的门槛，不再需要为每个任务开发不同的模型，只需要一个基座模型就可以支撑非常多的服务。因此，大模型是新一代人工智能的代表，展现出了非常广阔的前景。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户

问题和数据特点。验证与优化：使用历史数据对构建好的模型进行回测和验证，评估模型的准确性和可靠性。通过不断调整模型的参数、变量或改进模型结构，使其更好地适应实际情况。量化模型的应用领域金融投资领域资产配置组合方案。风险管理：它可以实时监测投资组合的风险状况，利用风险价值模型（VaR）、条件风险价值模型（CVaR）等量化工具，对市场风险、信用风险、流动性风险等进行精准度量和分析。量化交易：量化交易是量化模型在金融投资领域的典型应用之一。量化交易模型基于对历史数据的分析和挖掘，构建交易策略，并通过计算机程序自动执行交易。这些策略可以利用市场的各种规律和异常现象，如价格趋势、均值回归、套利机会等解锁企业商用量化模型：开启商业决策新时代揭开量化模型的神秘面纱什么是企业商用量化模型简单来说，量化模型就像是一个超级智能的“商业翻译器”，它把企业运营中产生的大量复杂数据，运用数学和统计学的方法进行分析和建模，将这些数据转化为有价值的预测性和决策性信息。在实际商业场景中，量化模型能够对市场趋势、消费者行为、产品销售情况等进行精准分析和预测。核心构成要素数据收集：这是量化模型的基石，数据的质量和

，提供更精确的风险预测和决策支持，有助于金融机构制定有效的风险管理策略。2.量化交易大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自动执行交易策略并进行实时调整。这有助于提高交易效率，降低交易成本，提升交易的稳定性，以及增加收益。3.个性化投资建议大模型技术可以根据个体投资者的偏好和风险承受能力，生成个性化的投资建议和组合配置，辅助投资者做出更明智的决策。4.金融欺诈检测和预防大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护大模型在金融行业的应用已经逐渐从理论走向实践，以下是一些典型的应用场景和案例：1.金融风险管理大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等客户和金融系统的安全。5.智能客户服务大模型技术可以用于构建智能客户服务系统，通过提供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。6.信贷业务在信贷领域，大模型主要应用于营销获客、客户运营、贷后催收

对欺诈行为进行检测，大模型可以通过各种算法和技术，对数据进行深入分析，识别和预测信用风险和欺诈行为。金融市场预测和交易决策：大模型可以利用复杂的算法和技术，对金融市场进行全面而深入的分析，帮助交易者做出更明智的交易决策，并预测未来市场走势。大模型在金融行业的应用非常广泛，它可以帮助机构更好地管理风险、投资管理、信用评估和欺诈检测，同时也可以帮助交易者做出更明智的交易决策和预测未来市场走向。星环无涯研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调，使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的大模型在金融行业的应用有很多，包括但不限于以下几个方面：风险管理和预测：金融行业需要对风险进行管理和预测，大模型能够利用复杂的算法和数据分析技术，帮助金融机构更全面地了解市场和产品风险，并预测未来的

大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等，各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法：预训练数据收集与预处理压缩与量化剪枝：去除模型中不重要的连接或参数，减少模型的存储空间和计算量，同时尽量保持模型的性能。通过评估参数的重要性，将对模型性能影响较小的连接或参数剪掉，得到一个更精简的模型结构。量化：将模型的参数强化学习（RLHF）：让人类对模型生成的结果进行评价和打分，基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分，然后在强化学习过程中，利用奖励模型的输出作为奖励信号，引导大模型生成更符合人类期望的高质量响应，不断优化模型的策略和参数。迭代优化：通过多次迭代的生成、评估、调整和优化过程，使模型逐渐收敛到更好的性能状态。在每次迭代中，根据奖励模型的反馈，对大模型的参数进行更新，以提高其生成结果的质量和适应性。模型并行与分布式训练数据并行：将训练数据分割成多个子集，分别分配到不同的计算设备上进行处理，每个设备计算得到的梯度在参数更新时进行汇总和平均，以实现并行训练，加快训练速度。模型并行

数据库提供标准的SOL语法，业务人员可以直接将其原先的业务语句运行在时序数据库上，同时时序数据库的计算引警可以直接将时序数据与其它模型的数据存储进行直接的数据关联分析，进一步支撑复杂的业务场景。量化交易星环分布式时序数据库-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，产品基于星环科技大数据产品生态设计与实施，具备高吞吐实时写入、时序精确查询、超高数据压缩率等特点，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。分布式时序数据库TranswarpTimeLyre应用场景时序数据存储与检索：TimeLyre是一个，可以更简便地实现量化交易策略回测等场景。国产化替代：TimeLyre对influxQL和telegraf有良好的兼容性，可以实现在不修改业务代码的情况下，将运行在influxQL中的业务和数据不经分布式时序数据库，可以满足海量时序数据的存储与检索，支持海量设备测点数据的同时入库。使用分布式架构，可以横向扩展，数据提供一致性和多副本容灾。底层的存储模块通过块状索引、时间有序存储等方式，满足时序

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...