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程序化交易架构概述
在金融市场中，程序化交易已经成为高效、精确和自动化交易的核心技术。随着市场复杂度的增加和交易需求的日益多样化，程序化交易为投资者提供了一个能够基于算法自动执行交易决策的平台。本文将深入探讨程序化交易的架构设计，涵盖数据采集、策略设计、执行机制、风险控制等关键组件，旨在为学术界及实践领域的从业者提供全面的架构分析。
程序化交易，通常也被称为算法交易（Algorithmic Trading），是指通过计算机程序和算法来自动执行交易指令的一种交易方式。程序化交易系统可以根据预定的规则，自动进行买卖操作，而无需人工干预。该系统通常依赖于市场数据、历史价格、...
这篇论文是DeepSeek-AI关于大语言模型推理能力提升的研究成果，主要介绍了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1模型，通过强化学习提升模型推理能力，并探索了模型蒸馏，为该领域研究提供了重要参考 。
这篇论文是来自ETH Zurich等机构的研究人员撰写的 “Reasoning Language Models: A Blueprint”，核心是提出一个用于构建、分析和实验推理语言模型（RLMs）的综合蓝图，旨在降低RLMs设计和实验的门槛，推动该领域的发展。
这篇论文是关于DeepSeek-V3的技术报告，介绍了该混合专家（MoE）语言模型在架构、训练、评估等方面的创新与优化，展示其超越开源模型、接近闭源模型的性能优势及高效低成本的训练特点。
QuantPedia是LLMQuant社区下的团队，运营的网页为量化从业者和求职者提供丰富资源，主要涵盖量化知识文档、AI聊天机器人和一对一求职辅导服务三方面内容。
幻方量化在其量化投资与AI技术中主要使用了DeepSeek系列模型，特别是DeepSeek-V3和DeepSeekMoE模型。以下是具体分析：
性能与定位
DeepSeek-V3是幻方量化自主研发的大模型，其性能对标国际顶尖闭源模型如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet，在英语、数学、代码、多语言任务等多项评测中表现优异。该模型还被用于高频交易决策、风险管理及多模态数据分析，帮助幻方量化快速捕捉市场波动并优化投资策略。
技术特点
以下是 Make.com 官网内容的清晰结构化总结：
在高频交易（HFT）中，常见的策略通常基于订单流分析、市场微观结构和短期价格波动。这里是一些主要的高频交易策略：
市场做市是高频交易中最经典的策略之一。做市商通过在订单簿上挂出买单和卖单，提供流动性，赚取买卖差价（spread）。这种策略的核心目标是利用市场的低波动性和高频交易的低延迟优势，通过不断地提供买卖报价来获利。 - 策略特点：低风险、低回报，盈利来自买卖价差。 - 风险管理：主要风险是市场的大幅波动，做市商可能会在价格剧烈波动时承担较大的风险。
套利是高频交易中最常见的策略之一。套利交易...
高频交易中的订单流分析（Order Flow Analysis）是指通过研究市场中的订单流向、交易量、价格变动等数据，分析和预测市场的动态变化。这种分析通常依赖于实时的市场数据，帮助交易者快速做出决策，抓住市场的微小波动。
在高频交易中，订单流分析主要包括以下几个方面：
订单簿是所有未成交的买单和卖单的集合，通过观察订单簿，交易者可以了解市场的买卖深度。具体来说，可以通过以下方式进行分析： - 挂单层次结构（Level 2 Data）：查看不同价格档次上的买卖挂单情况。比如，市场上是否存在大量挂单，买单和卖单的差距是否大，...