Author: CarolynDHallam

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风暴眼里的量化火花

当价格以毫秒级节奏跳动，数据像江河般涌入，ai交易从“尝鲜”变成“必备”。它不是魔法，更像是一台能够吞噬异质信息、提取可交易信号、并以纪律执行的机器。真正的分水岭，发生在数据治理、模型鲁棒性与交易执行三者的闭环之中。 为何ai交易正在重塑市场 与传统量化不同，ai交易更善于处理非结构化数据与非线性关系，且能自适应市场状态迁移。 速度：自动特征与在线学习缩短了“洞察到下单”的距离。 广度：文本、语音、图像、链上数据等被纳入同一信号引擎。 适应性：从稳态到剧烈波动，都可通过情境切换与元学习应对。 成本：云原生与开源生态降低研发与试错成本。 核心技术栈 数据与特征 胜负往往不在“模型多复杂”，而在“数据多干净”。 数据治理：缺失值修复、对齐时间戳、标签无泄露。 特征工程：多尺度波动率、成交簇、订单流失衡、新闻情绪。 标签设计：事件驱动窗、持仓期限分层、风险调整后的收益。 模型与架构 时序建模：LSTM/TCN…
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