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：
智能投顾平台（Robo-Advisor）的核心原理是通过算法模型、数据分析和自动化流程为投资者提供个性化的投资建议和管理服务。以下是智能投顾平台的基本原理和技术架构：
智能投顾平台的核心原理包括： - 数据分析：平台收集大量的市场数据、用户风险偏好、投资目标等信息，使用机器学习和统计模型分析这些数据。 - 投资策略：根据用户的风险承受能力、投资期限、预期收益等，智能投顾平台会通过资产配置和投资组合优化等方法制定个性化的投资策略。 - 自动化决策：平台自动执行投资决策，包括资产配置、再平衡等，确保投资组合与用户目标保持一致。 - 持续监控与调整：智能投顾平台会定期监控...
在金融科技飞速发展的时代，智能投顾平台应运而生，为投资者带来了全新的投资体验。简单来说，智能投顾平台（Robo-Advisor）是一种基于人工智能、大数据和算法技术的数字化财富管理解决方案 ，它能替代传统的人工投资顾问，通过算法和模型为投资者提供自动化、个性化的投资建议和资产配置方案。
智能投顾平台的核心原理融合了多个关键环节，每个环节都紧密相连，共同为投资者打造出科学、合理的投资规划。
首先是用户画像与风险偏好分析。智能投顾平台会通过一系列精心设计的问卷，广泛收集投资者的年龄、收入、投资目标、风险承受能力等多维度信息。以一位 35 岁的上班族为例，他希望在未来 1...
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：
想象你在玩一款策略游戏，每一步决策都会影响最终的胜负。你需要不断尝试不同的策略，观察游戏局势的变化，根据最终的胜负结果来调整自己的策略。如果某一步决策让你离胜利更近，你会倾向于在类似的情况下重复这个决策；反之，如果导致失败，你就会避免再次这样做。这，就是强化学习的基本思想。
在强化学习的术语中，玩游戏的你就是 “智能体（Agent）”，游戏环境就是 “环境（Environment）”，你做出的每一步决策就是 “动作（Action）”，游戏的胜负结果就是 “奖励（Reward）”。智能体通过与环境不断交互，根据获得的奖励来学习最优的行为策略，以最大化长期累积奖励 。...
想象你在玩一款策略游戏，每一步决策都会影响最终的胜负。你需要不断尝试不同的策略，观察游戏局势的变化，根据最终的胜负结果来调整自己的策略。如果某一步决策让你离胜利更近，你会倾向于在类似的情况下重复这个决策；反之，如果导致失败，你就会避免再次这样做。这，就是强化学习的基本思想。
在强化学习的术语中，玩游戏的你就是 “智能体（Agent）”，游戏环境就是 “环境（Environment）”，你做出的每一步决策就是 “动作（Action）”，游戏的胜负结果就是 “奖励（Reward）”。智能体通过与环境不断交互，根据获得的奖励来学习最优的行为策略，以最大化长期累积奖励 。...
想象一下，你养了一只可爱的小狗，你希望它学会 “坐下” 这个指令。最开始，小狗对这个指令毫无概念，它可能在你发出指令后四处乱跑、玩耍。但当它偶然间坐下时，你立即给予它美味的零食作为奖励，同时给予它热情的夸赞，比如 “你真棒”。在这个场景里，小狗就是智能体，它所处的周围环境，包括你、房间等，构成了环境。小狗原本随意的状态，在听到指令后转变为坐下，这就是状态的变化。小狗做出坐下的动作，就是一次决策行动。而你给予的零食和夸赞，则是环境给予小狗的奖励。
随着你不断重复这个过程，小狗逐渐明白了 “坐下” 这个动作与获得奖励之间的关联。它开始主动在听到指令时坐下，因为它知...