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从因子投研到AI原生量化:高盈量化的进阶之路

资讯 TOM    2026-08-06 16:52
从因子投研到AI原生量化:高盈量化的进阶之路

在ChatGPT发布三年多以后,2026年“龙虾”(OpenClaw)热潮再一次点燃大众对AI的关注。人们开始意识到,AI的发展早已跳出会话工具的简单形态,变成可以接管日常工作流程的生产力工具。

在量化金融领域,这场变革也进入了下半场——从“要不要用AI”到““谁把AI用得更好”。早在2024年,高盈量化就做出颇具前瞻性的选择:从因子挖掘的红海竞争转身,全力投入AI,力争成为行业内探索AI-native量化策略形态先行者之一。

 

不是试试看

而是想清楚了再干

从因子投研到AI原生量化:高盈量化的进阶之路

高盈量化All in AI这个决定,并非盲目押注,而是基于长期跟踪和充分论证的判断。

2022年底ChatGPT发布以后,高盈内部一直密切关注AI发展。随着LLaMA、DeepSeek等开源大模型快速演进,国内外AI大模型开源社区日渐活跃,团队注意到两个关键趋势:一是大模型的本地化部署、微调训练及推理的成本与延迟大幅下降,使其具备了与高频量化交易融合的可能性;二是MCP协议(Model Context Protocol,模型上下文协议)开始成为业界标准,AI开始具备调用工具的能力,量化投研和实盘的各个模块可以被封装为大模型可调用的工具,使AI深度参与全链路优化成为可能。

由此,高盈研发团队随即开启自上而下的变革。AI驱动研发逐渐成为日常,团队定期对AI新技术、新趋势进行技术分享和经验交流,全面拥抱AI工具。与此同时,产学研合作也在持续推进,积极与清华、港理工、中科闻歌等一批顶尖高校和企业合作交流,搭建AI实验室、共建AI基础建设,在AI这个日新月异的领域不断寻找新的灵感和方向。

持续投入带来了成果。2025年底,高盈量化成功研发覆盖微秒、毫秒、秒三个时间尺度的AI端到端高频量化策略框架。通过模型蒸馏、权重量化、稀疏剪枝等技术叠加,将大模型单次推理延迟压缩至1-5毫秒,精准匹配高频交易的响应窗口,并在全球多个股票、期货市场进行了大半年的实盘验证,反响不错。“我们从未怀疑过这个方向的前景。我们不是抱着试试看的心态,而是经过充分的技术调研和可行性论证再启动。”一位研发成员这样回忆当时的决策过程。

从因子投研到AI原生量化:高盈量化的进阶之路

《清华金融评论》2026年8月刊

高盈量化AI端对端高频交易解决方案

近两年的研发过程中,团队也经历过不少研发和工程上的挑战。但比起困难,团队记忆更深的是一种与时代同频的兴奋感。这两年,大模型的发展速度超出了所有人的预期,其本身的飞速迭代让许多难题自然消解,研发团队表示,“这种和AI革命共振的兴奋感,远多于研发攻坚中的挫败感”。

 

真正推动边界向前的

永远是驾驭工具的人

从因子投研到AI原生量化:高盈量化的进阶之路

“AI技术的进步是我们策略的‘贝塔’,而高盈在高频交易领域的多年积累,则是我们的‘阿尔法’”,研发成员这样形容两者的关系。AI端到端策略框架是高盈量化对于AI-native形态量化策略的成功探索,而其能取得如今的成果,除了AI方向的大力投入,更建立在公司十年量化积累的基础之上——微秒级超低延迟交易架构、全球化算力部署、自研FPGA等领域已形成完整的技术闭环。

在研发团队看来,AI不会取代人,真正推动边界向前的,依然是那些能够驾驭这些工具的人。而在未来发展中,最关键的因素仍然是人——包括核心高管和技术人才。只有高管层对AI技术发展有前瞻性判断,才能够自上而下推动资源向算力、算法、数据和人才引进上倾斜;优秀的技术人才也才能将资源转化为可落地的成果。

在2025福布斯中国科创人物颁奖典礼上,高盈量化董事长吴超获得了“革新力人物奖”,他在致辞中道出了高盈量化的底色:“当人工智能成为这个时代的'新电力',真正的量化革命不仅是速度竞赛,更是用AI重构金融世界的底层逻辑。”他同时呼吁行业同行者,拒绝“唯速度论”,深耕底层创新;打破数据孤岛,共建开放生态;坚守伦理底线,让AI成为普惠工具。

从因子投研到AI原生量化:高盈量化的进阶之路

高盈量化吴超董事长荣获

2025年度福布斯(中国)科创人物·革新力人物荣誉称号

高盈不是一家追求“更大”的公司,而是一家追求“更好”的公司。更好,意味着对技术的强烈好奇心,意味着敢于自我否定的创新精神,意味着在关键路口选择先行一步。这种精神,从公司成立的第一天起就没有变过。

 

责任编辑: WY-BD

责任编辑: WY-BD
人家也是有底线的啦~
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