幻方量化以 AI 技术为核心，构建了涵盖模型、数据、交易、算力的全链条量化投资体系，其技术框架围绕模型演进、数据处理、交易执行、算力支撑等维度持续优化。

核心 AI 模型与策略框架

• 动态特征提取与因子混合：采用 “分层稀疏激活” 架构，通过动态剪枝技术，推理时仅激活 30% 左右参数即可保持 90% 以上任务准确率，大幅降低计算延迟。

• 因子构成分布：价量因子占比 40%，聚焦自适应动量、流动性溢价等短周期预测；基本面因子占比 30%，关注预期外盈利修正、现金流质量等；另类数据因子占比 20%，包括卫星图像分析、社交媒体情绪挖掘等。

• 三层策略池架构：底层为动态筛选的庞大因子库，通过遗传算法优化；中层是基于 PPO 等强化学习的策略工厂，可动态调整参数；顶层采用 CVaR 模型分配风险预算，单策略连续亏损超阈值将触发熔断。

数据处理与特征工程

• 多源异构数据融合：数据来源包括交易所 Level 2 行情、财务指标、新闻舆情、卫星遥感图像、物联网设备数据等，通过自研 DataFusion 框架实现高效清洗与特征提取。

• 另类数据深度挖掘：通过长三角物流园区卡车 GPS 轨迹预判制造业 PMI，采用 BERT 变体模型结合行业知识图谱，实时识别新闻舆情对特定股票的潜在影响。

交易执行与硬件加速

• 纳秒级硬件加速：自研 FPGA 交易卡，将订单生成到成交的延迟压缩至 800 纳秒，较传统方案提升 3 倍；信号延迟从 CPU 架构的 50 微秒降至 2 微秒以内。

• 智能执行算法：通过机器学习预测交易所订单匹配效率，动态选择最优交易通道；采用 VWAP 算法拆分大单，结合暗池交易将平均滑点控制在 0.2 个基点以内。

算力基础设施与研发平台

• “萤火” 系列超级计算集群：自建 “萤火二号” 超算，搭载约 1 万张英伟达 A100 显卡，为大规模 AI 研究提供算力支持。

• 高效 AI 开发平台：以 “任务级分时共享” 为核心，调度系统秒级响应；配备高性能算子库、分布式训练通讯框架及大容量高带宽文件系统，支持多节点并行训练。

策略演进与前沿探索

• 策略方向调整：2024 年逐步退出市场中性策略，清空对冲产品仓位，转向股票量化多头和指数增强策略，应对市场暴涨导致的基差收敛与空头端超预期亏损。

• 技术跨领域应用：将金融 AI 与算力积累延伸至通用人工智能领域，推出自研大语言模型 DeepSeek，采用混合专家模型架构实现低成本高性能。

技术优势与潜在挑战

• 核心优势：通过超强算力、深度学习模型、多源数据与低延迟交易系统的协同，构建技术壁垒；“金融 - 科技” 双螺旋模式，以量化交易现金流反哺 AI 研发。

• 潜在挑战：面临策略同质化、市场有效性提升、监管政策变化等问题；超高频交易模式引发技术不对称性相关讨论。