大模型 量化交易平台

星环无涯·问知
星环科技无涯·问知Infinity Intelligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

大模型 量化交易平台 更多内容

数据要素交易平台是一个提供数据产品和服务交易的场所,可以帮助数据供应商和需求方进行数据产品的买卖。数据要素交易平台通常提供数据管理、数据交易、数据服务等功能,以促进数据要素的流通和价值的释放。星环不可见”效果:隐私计算产品SophonP²C提供了隐私查询、隐私求交、联邦特征工程、横向/纵向联邦学习、联邦数据质量和模型质量评估等功能,实现“数据可用不可见”的效果。提供数据发布、审核与审批功能:数据联邦学习技术和可信计算技术,结合公司高性能的分布式算法,可以在海量密文数据上运行分布式机器学习算法,实现“原始数据不动模型动”、“数据可用不可见”的效果。基础安全的隔离技术:结合公司TCOS的容器安全技术,通过网络隔离、容器隔离、应用动态扫描等方式,可以在主机层、数据平台层和数据资源层都实现安全隔离和应用安全加固。便捷高效的数据发布、审核与审批功能:数据商城Foresight提供数据发布、审核与审批功能,让数据需求方可以方便地完成数据资源的发现、申请和使用。
金融智能算法交易平台:金融风控的智能护盾金融科技新时代:智能算法交易平台崛起随着人工智能、数据、云计算等前沿技术的深度融合与创新应用,金融智能算法交易平台应运而生。它利用先进的算法模型和强大的计算能力,能够对海量的金融数据进行实时分析和处理,从而实现自动化、智能化的交易决策和执行。如今,智能算法交易平台已经广泛应用于股票、期货、外汇、债券等多个金融市场领域。在股票市场中,它可以通过对公风险;在外汇市场,凭借对全球经济形势、货币政策以及汇率波动的实时监测和分析,快速做出交易决策,把握汇率变动带来的投资机会。可以说,智能算法交易平台的出现,彻底改变了金融市场的交易模式和竞争格局,为投资者打开了一扇通往高效、精准交易的全新大门。智能算法交易平台:金融风控新利器(一)平台的工作原理与核心技术智能算法交易平台是金融科技领域的创新成果,其工作原理基于机器学习、深度学习等前沿技术,宛如交易策略的优化。深度学习技术则进一步提升了平台的智能水平,它模仿人类大脑的神经网络结构,构建多层神经元组成的深度神经网络模型。这些模型能够对复杂的数据进行自动特征提取和模式识别,在处理图像、语音、文本等
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:金融模型金融模型量化交易的核心,它如同精密的导航系统,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,我们需要通过市场的活跃程度和资金的流向。波动率数据则体现了市场价格的波动幅度,帮助我们评估风险。设计交易策略交易策略是金融模型的灵魂,它决定了何时买入、何时卖出,以及买入和卖出的数量。常见的交易策略基于不同的金融
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数据要素交易
数据要素交易是指买卖双方在数据交易平台上进行的数据买卖活动,包括数据产品的交易和数据服务的交易。在数据要素交易中,数据卖方将收集和整理的数据通过数据交易平台出售给数据买方,买方则利用这些数据进行特定目的的分析和处理。同时,数据交易平台也需要遵守相关的法律法规和交易规则,确保交易的合法性和公平性。目前,数据交易平台正在快速发展,但仍存在一些问题,如数据安全和隐私保护、数据交易规则和标准缺乏等。未来,需要进一步完善相关法律法规和技术手段,促进数据要素市场的健康发展。为了帮助企业发挥数据资产的价值,星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段,包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系,可全方位保障客户的数据安全,支撑业务合法合规的开展。生态协作快速落地:星环是上海数据交易所首批“数商”,目前已有可控可责。国产化适配企业级应用平台:主流国产化生态厂商适配互认,可适配多种国产芯片、操作系统和中间件,满足国产化需求。星环产品作为企业级应用平台,支持自动服务部署与调度,提供强大的服务编排调度和资源管理,拥有良好的系统稳健性,保障企业间数据协作的安全。
模型应用开发平台:开启AI新时代的钥匙数据交易:数字时代的新引擎对于企业而言,数据是精准洞察市场需求、了解消费者偏好、优化产品与服务的“金钥匙”。随着数据重要性的日益凸显,数据交易应运而生,成为通过实时供应数据处理或集成信息提供等方式满足客户的动态需求。比如,一些数据分析公司根据客户的具体需求,实时对海量数据进行分析处理,为客户提供定制化的数据分析报告和决策建议。平台交易是近年来兴起的一种数据交易模式,它通过搭建数据交易平台,将数据的供需双方聚集在一起,促进数据的集中交易和共享。数据交易平台就像一个大型的数据超市,提供丰富的数据产品和服务,同时建立完善的数据质量标准、安全保障措施以及高效的匹配机制,确保交易的公平、公正和安全。中,需要在保护个人隐私和企业机密的前提下,制定相应的法律法规和监管机制。这些法律法规明确了数据交易各方的权利和义务,规范了数据交易的行为,确保数据交易在合法合规的轨道上运行。主要类型剖析在数据交易释放数据价值的重要途径。数据交易市场的规模也在持续增长,为经济发展注入了新的活力。在这样的背景下,深入探讨数据交易方案,无疑具有重要的现实意义和深远的战略价值,它将帮助我们更好地适应数字时代的发展潮流
模型量化技术是一种用于减少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:在微调过程中对模型进行量化,主要目标是确保经过微调的模型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
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量化交易模型
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模型无涯Infinity。星量化领域、超大规模参数量的生成式语言模型。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、事件总结和演绎环科技基于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等高质量的自然语言文本,作为基础模型的二次预训练语料,使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力,满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事
务的独特数据优势本次发布的事件驱动量化交易平台,拥有一核心抓手:数据。财联社旗下星矿数据在其中发挥了尤其重要的作用。星矿数据是财联社金融信息业务的延伸,财联社目前拥有采编团队500多人,报道内容覆盖2月16日下午,星环科技、财联社携手发布“多模态事件驱动量化平台”。双方将在事件驱动型分析这一前沿智能投研及预训练语言模型领域,建立长期和深入的合作伙伴关系。一方面,财联社借助星环科技在个细分领域深耕专注服务于量化机构发展。对于下一步,孙元浩明确称:“第一,争取未来实现开放式的平台赋能全行业;其次,基于模型深度投入研发;第三,结合私募评价体系进行另类量化行业组织构建。”基于新闻业准确率,并提升事理推理的广度。未来,投资机构或相关人员,可以交互式地与此类模型进行高效的投研数据信息挖掘,解决海量的基础投研工作效率问题。融合星环科技多模态数据平台,结合语言模型预训练调优,将打开智能用于回顾历史,也可以对股价走势形成一定的预测,从而使得传统的传媒数据具备了量化交易的可能性。在对内系统相对完善和成熟后,财联社将星矿数据平台进一步拓展,针对券商等机构形成产品,将数据传输给券商,为其自营及
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
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、...
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...
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...
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。
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...
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...
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...
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...
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数据中台建设
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...
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...