幻方量化-模型

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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：

1. DeepSeek-V3：核心量化投资模型

  • 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

  • 高效低成本：训练成本仅为557.6万美元（基于H800 GPU租用价格），约为GPT-4的二十分之一，同时生成速度较上一代模型提升3倍。
  • 多模态支持：能处理文本、图像等数据，增强投资信号挖掘的全面性。
  • 高频交易能力：通过快速响应市场变化，执行高频交易策略，提高盈利效率。

2. DeepSeekMoE：开源混合专家模型

  • 架构创新
    作为国内首个开源MoE（混合专家）大模型，DeepSeekMoE采用细粒度专家划分和共享专家分离技术，显著降低计算资源消耗。例如：
  • DeepSeekMoE-16B仅需40%的计算量即可达到LLaMA2 7B的性能。

  • 145B规模的模型在计算效率上超越Google的GShard架构。

  • 应用场景
    该模型主要用于提升大语言模型的效率和精准度，可灵活部署于量化策略开发、数据特征提取等环节，支持幻方量化在算法优化和成本控制上的需求。

3. 模型的应用与争议

  • 市场影响
    DeepSeek系列模型因其高性价比和开源策略，引发国内大模型市场价格战，并受到国际科技界关注，被外媒评价为“中国AI技术快速追赶的象征”。
  • 争议与挑战
    尽管模型技术领先，但幻方量化的基金业绩并未因AI技术的突破而显著提升，部分基金甚至出现下滑，引发对其技术与实际投资效果关联性的讨论。

总结

幻方量化的模型布局以DeepSeek-V3为核心驱动量化投资，辅以DeepSeekMoE的开源生态扩展技术影响力。其技术优势体现在低成本、高效率及多模态处理能力，但也面临技术与业务协同成效的质疑。如需进一步了解模型的技术细节或应用案例，可参考相关来源。