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DeepSeek背后的幻方量化，作為量化投資領域的佼佼者，其技術和理念一直是行業(yè)關注的焦點。本文深入探究了幻方量化的核心業(yè)務——量化投資，從其發(fā)展歷程、技術應用到實際運作模式，全面剖析了量化投資的原理、策略、系統(tǒng)設計以及行業(yè)現(xiàn)狀，供大家參考。

今天我們就一起來聊聊：DeepSeek背后的幻方量化、量化投資是啥？量化咋設計？量化投資如何運作？

一、背后的幻方量化

DeepSeek（深度求索）的背后的股東竟是知名量化私募：幻方，幻方已然是量化私募屆知名大廠，聞名于投資圈內(nèi)外。

那幻方是做什么的？

當然是做：量化投資的。

那量化投資究竟是個啥？

這個放到第二大模塊來聊聊。先聊聊：幻方是如何做量化投資的！

1.1、幻方如何做量化投資

其實可從幻方和創(chuàng)始人梁文鋒過往史中分析，從而得到端倪。

1、2008年浙江大學信息與通信工程專業(yè)畢業(yè)后，他放棄進大廠拿高薪的機會，選擇投身量化投資領域。

2、量化投資在國外蓬勃發(fā)展，國內(nèi)卻是一篇空白亟待開發(fā)。疊加2010年滬深300股指期貨推出，量化投資迎來重要的窗口期。2015年，梁文鋒和創(chuàng)業(yè)伙伴成立了杭州幻方科技有限公司：即幻方量化，并且創(chuàng)立了量化對沖基金High-Flyer，利用數(shù)學、自己搭建大模型、人工智能進行量化投資。

幻方從2008年開始使用機器學習等技術探索全自動量化交易；

2016年10月21日第一份由深度學習生成的交易倉位上線執(zhí)行；

2017年全面應用深度學習技術進行交易；

2018年幻方始終堅信，并持續(xù)投入AI算法研究；

2021年「螢火一號」總投資近二億元，搭載1100加速卡，于當年正式投用，為幻方的AI研究提供算力支持；

幻方AI投入十億建設「螢火二號」。一期確立以任務級分時調(diào)度共享AI算力的技術方案，從軟硬件兩方面共同發(fā)力：高性能加速卡、節(jié)點間200Gbps高速網(wǎng)絡互聯(lián)、自研分布式并行文件系統(tǒng)（3FS）、網(wǎng)絡拓撲通訊方案（hfreduce）、算子庫（hfai.nn），高易用性應用層等，將「螢火二號」的性能發(fā)揮至極限。

3、核心是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練模型，所以我們把自己定義為一家完全依靠人工智能來做投資的對沖基金?；梅搅炕疌EO陸政哲曾如此總結(jié)幻方量化的核心特質(zhì)。其量化投資主要流程，如下圖所示；

小結(jié)：DeepSeek出圈和爆火異常，離不開背后的幻方量化支持和技術積累，量化投資天然融合了資本配置與大模型研發(fā)的雙重屬性，能處理海量數(shù)據(jù)，快速精準識別風險點，另外離不開創(chuàng)始人和團隊，堅定的信念：“人工智能一定能改變世界”和家國情懷等。

附上幻方量化的核心優(yōu)勢圖

不由自主得感慨下：小財靠智，大財靠德。圍爐知道有幾個靠量化投資的人，確實賺了不少財富自由，但最終的潤出來了，但也無可厚非追求不一樣。

二、量化投資

通過上面學習或了解，大家或多或少對量化投資有了一定感覺?，F(xiàn)在我們再進步來學習神秘且難度指數(shù)高的量化投資吧，圍爐這里先和大家聊隱：量化投資普慧基礎性知識，幫助大家先建立大局觀，不至于過早陷于細節(jié)中無法自拔。后面分多期再來聊聊量化投資。

它真是挺難的，難主要體現(xiàn)在：知識體系復雜龐大、高知識密集性，同時量化投資既是交叉學科，又是跨領域?qū)W習（如自然語言處理在輿情分析中的應用），實現(xiàn)起來更難。（注：文章稍微有點枯燥，煩請大家耐住性子，慢慢地看完吧，畢竟學習這個東西還是反人性的，要不生活所逼，誰愿意把自己搞一身才華，哈哈~）。

圍爐第一次接觸到量化投資是2009年在恒生電子一期貨發(fā)展部時，那時不叫量化投資，應叫程序化交易吧。一提到量化投資，得提下：量化投資的奠基石人物–詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。

他的成就：世界級著名數(shù)學家，曾因陳氏-西蒙斯定理(Chen-Simons)獲得全美數(shù)學最高獎–維布倫獎；他還是全球收入最高的對沖基金經(jīng)理之一，年凈賺15億美元；西蒙斯發(fā)行的大獎章基金是華爾街最成功的對沖基金之一。

要聊量化投資將從：概念、原理/方法、特點、區(qū)別、應用、策略、參與主體、系統(tǒng)、運作、書箱推薦入手，讓我們先從概念開始吧！一點一點的切入，一塊一塊的展開，從入門逐漸到精通之旅吧。文章可能會有不足之處，歡迎大家給我多多提意見、留言反饋和補充，如有錯誤之處，請大家指正，我們評論區(qū)見。主打“分享、交流”，不立人設一起學習、一起進步。

2.1、概念

1、量化投資：借助現(xiàn)代統(tǒng)計學、數(shù)學的方法，運用計算機等工具，從海量歷史數(shù)據(jù)中尋找能夠帶來超額收益的多種“大概率”策略，并紀律嚴明地按照這些策略所構建的數(shù)量化模型來指導投資，力求取得穩(wěn)定的、可持續(xù)的、高于平均的超額回報。

量化投資主要包括：高頻交易、算法交易、統(tǒng)計套利。

2、通俗點：通過運用統(tǒng)計學、數(shù)學和計算機科學等技術手段，對市場數(shù)據(jù)進行深度分析和處理，以發(fā)現(xiàn)和預測價格走勢，并據(jù)此做出買賣決策。

小結(jié)：是不是通過概念就能感覺到：量化投資的難度指數(shù)很高，一般人一般團隊真的搞不定，一種基于數(shù)據(jù)和數(shù)學模型的投資方法通過計算機程序自動執(zhí)行交易策略，以概率論和統(tǒng)計學為基礎。

2.2、原理與方法

2.3、特點

1、客觀執(zhí)行，避免情緒因素：運用模型對歷史和當時市場上的數(shù)據(jù)進行分析檢測，模型一經(jīng)檢驗合格投入正式運行后，投資決策將交由計算機處理，一般情況下拒絕人為的干預。

2、支持大數(shù)據(jù)處理，提高決策效率：運用計算機技術快速處理大量數(shù)據(jù)，對其進行辨別、分析、找出數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)并做出投資決策，大大減少了人工工作量，提高了投資決策效率。

3、統(tǒng)計模型支撐，策略選股擇時精準：在套利策略中，能做到精準投資。例如在股指期貨套利的過程中，現(xiàn)貨與股指期貨如果存在較大的差異時就能進行套利，量化投資策略和交易技術會抓住精確的捕捉機會，進行套利交易來獲利。

4、程序化交易，縮短決策與交易時滯：往往利用高速計算機進行程序化交易，能夠迅速發(fā)現(xiàn)市場存在的信息并進行相應的處理，把握市場稍縱即逝的機會，在極短的時間內(nèi)完成交易。

5、標的選擇分散多樣化，靠概率取勝：不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規(guī)律并且加以利用，這些歷史規(guī)律都是有較大概率獲勝的策略。二是依靠篩選出股票組合來取勝，而不是一個或幾個股票取勝，從投資組合理念來看也是捕獲大概率獲勝的股票，而不是押寶到單個股票上。

小結(jié)：量化投資的特點即優(yōu)勢，大家對它有了一定的了解，但仍要更加關注風險主要有：數(shù)據(jù)問題：失真、不完整；模型風險：實際操作考慮因素更多，過擬合；軟件硬件：重復下單(光大事件)；同質(zhì)性：集中交易。

2.4、區(qū)別

區(qū)別主要：量化投資和基本面投資的區(qū)別、量化投資和傳統(tǒng)投資的區(qū)別，現(xiàn)圍爐已整理好，如下圖所示，煩請分別點擊查看。

2.5、應用

有了上面4大模塊的學習后，大家再一起來看看量化投資的應用吧，不過量化投資幾乎覆蓋了投資的全過程，包括選股、擇時、股指期貨套利、統(tǒng)計套利、算法交易和資產(chǎn)配置等。

1、選股：采用數(shù)量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為，可以分為大數(shù)據(jù)選股、因子選股、事件驅(qū)動、技術形態(tài)擇股、指數(shù)投資和風險中性六大類。

2、擇時：股市存在經(jīng)典線性相關之外的非線性相關，拒絕了隨機游走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，因此存在可預測成分。

3、股指期貨套利：股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現(xiàn)貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數(shù)合約交易，以賺取差價的行為，主要分為期現(xiàn)套利和跨期套利兩種。

4、統(tǒng)計套利：證券價格的歷史統(tǒng)計規(guī)律進行套利，在方法上可以分為兩類，一類是利用股票的收益率序列建模，稱之為B中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協(xié)整關系建模，稱之為協(xié)整策略。

5、算法交易：指使用計算機程序來發(fā)出交易指令，可以把不同算法交易分為被動型算法交易、主動型算法交易、綜合型算法交易三大類。

6、資產(chǎn)配置：指資產(chǎn)類別選擇，投資組合中各類資產(chǎn)的適當配置以及對這些混合資產(chǎn)進行實時管理。

2.6、策略

有了上面5大模塊的學習后，下面我們進入量化投資的策略學習，先看投資策略的分類有哪些吧，圍爐已整理如下圖所示：（不過有些策略名稱不一樣，但作用一樣）

量化投資被冠名“黑箱”主要原因是量化投資策略一般是基金經(jīng)理賺錢的命根子。一般不輕易對外公開，而且許多量化策略背后是復雜的數(shù)理型，不容易讀懂和掌握，這些難度對于一般投資者來說也是一個不可觸及的高度。

對于一個普通的量化投資系統(tǒng)，策略構建流程如下圖：

小結(jié)：最后我們以一張量化投資從構想到實現(xiàn)的圖來結(jié)束：策略模塊，量化投資的一般步驟：數(shù)理化 → 構建模型 → 模型驗證 → 構建投組 → 再平衡。

同時策略需要根據(jù)市場狀況變化和投資理念變化對模型進行不斷修正、改進和優(yōu)化，才能夠不斷發(fā)揮量化投資模型的優(yōu)勢。

2.7、參與主體

自2009年量化投資熱潮之后，量化投資在國內(nèi)市場上已經(jīng)形成私募基金、公募基金、券商以及期貨界四大派系。

1、私募基金：國內(nèi)量化投資行業(yè)的主要參與者之一，具有靈活的投資策略和高效的執(zhí)行能力。目前，國內(nèi)量化私募數(shù)量不斷增加，管理規(guī)模不斷擴大。

2、公募基金：近年來，公募基金也在積極布局量化投資領域，推出了一系列量化基金產(chǎn)品。公募基金具有資金實力雄厚、研究團隊專業(yè)等優(yōu)勢，為量化投資行業(yè)的發(fā)展提供了有力支持。

3、券商：證券公司是量化投資的重要參與者之一，提供交易通道、研究支持、算法交易等服務。證券公司通過不斷優(yōu)化交易系統(tǒng)和技術平臺，提高量化投資的執(zhí)行效率和服務質(zhì)量。

4、期貨公司：期貨公司在量化投資中主要參與期貨市場的交易和風險管理。隨著期貨市場的發(fā)展和創(chuàng)新，期貨公司在量化投資中的作用越來越重要。

2.8、系統(tǒng)

我們先簡單看下：量化交易系統(tǒng)主要包括大模塊，當然還有很模塊（如：實盤模擬、系統(tǒng)集成、回測框架建立、合規(guī)性考量）這里就不一一介紹了。

下面這4大主要的模塊，是所有量化系統(tǒng)都必需的功能。

1、交易執(zhí)行系統(tǒng)：負責將策略指令轉(zhuǎn)化為實際的交易操作，包括訂單類型（市價、限價等）、大小、滑點控制等。考慮如何最小化市場沖擊和交易成本。

2、監(jiān)控與報警：實時監(jiān)控系統(tǒng)運行情況，及時發(fā)現(xiàn)問題并發(fā)出警報。

3、訂單管理與撮合引擎：管理交易訂單，并與交易所進行撮合。

4、績效評估與歸因分析：評估策略的實際表現(xiàn)，并分析投資收益的來源。

5、模型設計與開發(fā)：基于交易策略，設計并開發(fā)數(shù)學模型或機器學習模型來生成買賣信號。

2.8.1、市面上量化交易系統(tǒng)

量化交易系統(tǒng)是將量化投資策略轉(zhuǎn)化為實際交易的執(zhí)行平臺。它負責接收交易信號、執(zhí)行交易指令、監(jiān)控交易過程、管理風險等。圍爐整理了市面上主流的量化交易軟件包括迅投QMT、恒生Ptrade和GFQuant等。

以下是一些詳細內(nèi)容

• 迅投QMT：一款功能豐富的量化交易軟件，適合有一定交易經(jīng)驗的投資者使用。提供了多種交易工具和策略，可以幫助投資者更好地分析和執(zhí)行交易。
• 恒生Ptrade：一款面向高凈值個人客戶及專業(yè)機構的一體化智能投資交易系統(tǒng)軟件，支持程序化策略交易、日內(nèi)回轉(zhuǎn)交易、普通交易、策略模型交易等功能場景。
• GFQuant：量化交易平臺，它提供了包括回測、模擬交易和實盤交易在內(nèi)的全套量化交易服務。
• BigQuant：一個面向AI量化交易的平臺，提供了策略開發(fā)、回測和實盤交易的功能。

2.8.2、量化交易系統(tǒng)介紹

現(xiàn)在我們以恒生Ptrade為例，介紹量化交易系統(tǒng)，Ptrade系統(tǒng)自帶一系列量化交易函數(shù)，打通了策略研究、編寫、回測、仿真到實盤的全鏈路，可全面覆蓋客戶的量化交易需求。除此之外，Ptrade系統(tǒng)可以支持Tushare函數(shù)的調(diào)用，無需環(huán)境安裝，獲取token碼后即可使用。

比較值得關注的是，不同于其他（PB）那些門檻頂天的量化交易軟件，PTrade為客戶提供簡單上手的全面Python交易接口，比迅投QMT更易操作，云端數(shù)據(jù)調(diào)用便捷，支持眾多第三方庫以滿足量化策略需求，具備回測、模擬實盤和實盤交易功能。非常適合代碼小白及剛接觸量化交易的投資者。

2.9、量化公司如何運作

量化投資公司的運作是一個高度專業(yè)化、內(nèi)部高度協(xié)同合作（如策略研究團隊、模型開發(fā)團隊、數(shù)據(jù)團隊等，還有量化交易部門的組成，比如策略團隊、技術團隊、風險管理團隊和執(zhí)行團隊）、同時以數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)性工程，其核心在于通過科學建模與算法優(yōu)化實現(xiàn)超額收益。

參考資料:

1、王錦池《量化投資》

2、金融市場量化預測算法

3.、黃生輝《機器學習與量化投資》

4、電子科技大學-華泰證券聯(lián)合實驗室-量化投資平臺

5、i私募管網(wǎng) – PTrade