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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：
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，...
高频交易（High-Frequency Trading, HFT）是一种利用复杂算法和高速通信技术，在极短时间内（通常以毫秒甚至微秒计）执行大量交易的策略。它依赖于快速获取市场数据、分析信息并自动下单，通过微小价格波动频繁买卖来获利。以下是高频交易的核心要点：
AI智能体详解
1. 定义与核心特征
AI智能体（AI Agent）是一种能通过感知环境信息、自主分析决策并执行动作以实现预设目标的人工智能实体或程序。其核心特征包括：
2. 技术架构与模块
AI智能体通常由四大模块协同运作：
架构的本质可以从多个角度理解，以下是几个关键点：
架构通过抽象和简化复杂系统，帮助人们更好地理解和设计系统。它隐藏不必要的细节，突出核心结构和关键组件，使系统更易于管理和扩展。
架构定义了系统的结构和组织方式，包括组件、模块、层次和它们之间的关系。良好的结构能够提升系统的可维护性、可扩展性和性能。
架构设计涉及多个决策和权衡，如性能与成本、灵活性与复杂性等。架构师需要根据需求和限制，选择最合适的方案。
架构为系统的开发和维护提供了蓝图和指导，确保团队成员在统一框架下工作，减少沟通成本，提升协作效率。
全文总结 这段内容主要介绍了一系列与可灵大模型相关的 AI 产品及创作者信息，同时提到了开会员得灵感值以及各个功能板块。 重要亮点
全文总结 本文围绕股票交易策略展开，提出采用深度强化方案的集合策略，通过三种 actor--critic based 算法获得集合交易策略，以在复杂多变的股票市场中实现收益最大化。 重要亮点