项目编号： 股票量化交易基于 DeepSeek AI 大模型 应用场景 设 计 方 案 目 录 1. 引言....................................................................................................................................... .......................................................6 1.1 股票量化交易概述.................................................................................................................................. .....................................................................................18 3.1 当前股票量化交易市场概况...............................................................................................

.........................................................................................47 3.4.1 交易欺诈识别.............................................................................48 3.4.2 身份盗用检测.. 5.2 市场趋势预测.............................................................................59 3.5.3 自动化交易系统.........................................................................61 3.6 运营优化............ 入 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策，从而显著降低运营成本，增强风险抵 御能力。  风险控制：DeepSeek 通过实时监控和分析交易数据，能够精 准识别异常行为和潜在风险点，为银行提供及时的风险预警和 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 的智能分析能力，银行可以深入 挖掘客户需求，提供个性化的金融服务，提升客户满意度和忠

.......................................................................................56 4.1.2 异常交易检测................................................................................................. DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 次，复杂 交易场景（如跨境并购、金融衍生品）的审计依赖专家经验判断， 但资深审计师资源稀缺，全球四大会计师事务所的专家顾问供需缺 口达 37%。最后，实时审计需求与滞后分析能力的矛盾突出，特别 是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72

Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 ), 变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ), 变劢率 ;M1/M2( 货币流通量 ); 固 定资 产投资变劢 ; 制造业采贩经理人指数 ; 进出口贸易额 ; 外 资投资增 减额 ; 工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 央行黄 金及外汇储备 ; ; 通胀指数 贵金属 国际 / 国内交易行情 , 交易量 ; 美元指数 ; 国际金银期货指 数 ;ETF 价 格 ; 能源价格波劢率 ; 实物价格 外汇 美元指数 ; 各币种央行基准利率 ;FED,ECB, 人行利汇率劢态信 息 ;CNY/CNH 价差 债券 债券指数 ; 人行利率政策发布 ; 银行间同业拆放利率 ; 债券回贩 价 格 ; 债券发行量 ; 债券违约信息 高 集市区 缓冲区 1. 最终交易价格： 13,965 万元。 2. 交易标的： 晓奥享荣 3. 是否构成借壳上市： 不构成借壳上市 4. 股份发行价格： 17.36 元 / 股 5. 支付方式： 新时达以发行股份及支付现金相结合的方式 6. 是否构成上市公司重大资产重组： 构成上市公司重大资产重组 7. 本次交易对上市公司影响 本次交易将进一步优化公司业务结构、完善公司在运动控制及机器人业务领域的产业链、扩大

和云服务成本，提升整体经济效 益。 高性能算力资源配置与弹性扩展方案 05 数据治理与知识图谱构建 多源异构数据清洗与标准化处理 数据源整合：银行系统中存在大量多源异构数据，包括结 构化数据（如交易记录、客户信息）和非结构化数据（如 文档、邮件），需要通过数据清洗和标准化处理，确保数 据的一致性和可用性。 数据清洗技术：采用基于规则和机器学习的清洗方法，识 别并处理数据中的缺失值、重复值、异常值等问题，确保 智能业务场景应用规划 智能风控建模与实时反欺诈系统 多维度数据整合 通过大模型整合银行内部及外部的 多源异构数据，包括交易记录、客 户行为、信用评分等，构建全面、 动态的风险评估模型，提升风控的 精准性和实时性。 实时反欺诈预警 利用大模型的深度学习能力，实时 监测异常交易行为，如高频交易、 异地登录等，结合历史欺诈案例进 行模式识别，及时发出预警并采取 干预措施，有效降低欺诈风险。 自适应模型优化 动态需求预测 智能化资产配置 结合客户画像和风险偏好，大模型可以自动生 成最优的资产配置方案，包括股票、债券、基 金等，帮助客户实现财富增值的同时，有效控 制投资风险。 通过大模型对客户的交易历史、投资偏好、风 险承受能力等数据进行深度挖掘，构建多维度 的客户画像，帮助银行更精准地理解客户需求， 提供个性化的财富管理方案。 个性化财富管理客户画像生成 自动化信贷审批流程优化案例

提供个性化建议。预计客户咨询的处理时间将缩短至 5 秒以内，同 时客户满意度提升 15%以上。 第三，增强风险管理能力，通过 Deepseek 大模型对交易数据 进行实时监控，识别潜在风险并生成预警报告。模型将能够分析复 杂的金融交易模式，识别异常行为，并及时提醒相关人员采取措 施。预期在风险事件的平均识别时间上，能够缩短至 1 分钟以内。 第四，确保系统的高可用性与安全性。在部署过程中，将采用 中，将采用 分布式架构和容错机制，保证模型在高峰期的稳定运行。同时，结 合银行现有的安全策略，设计多层次的数据加密与访问控制机制， 确保客户数据与交易信息的安全性。 为了实现上述目标，项目实施将分为三个阶段进行： - 第一阶 段：需求分析与模型优化，确定银行系统的具体需求，并对 Deepseek 大模型进行针对性优化。 - 第二阶段：系统集成与测 试，将优化后的模型与银行现有系统进行无缝集成，并完成功能、 在银行系统的部署中，Deepseek 大模型需满足多方面的业务 需求，以确保其在金融场景中的高效应用。首先，模型需要具备强 大的自然语言处理能力，能够准确理解并响应客户的查询，包括账 户余额查询、交易记录查询、贷款申请进度查询等常见业务需求。 此外，模型还需具备语义理解能力，能够处理复杂的金融术语和业 务逻辑，确保在对话中提供准确且专业的回答。 其次，模型需要支持多轮对话管理，能够在长时间的交互中保

过协同创新升级全栈服务品质，同时也利用自身融合发展的经验优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 验，可以整合跨境物流、支付等环节的资源，为跨境电商企业提供一站式的解决方案。在信 息服务方面，具备强大的数据分析工具，能够帮助跨境电商企业精准洞察不同地区消费者的 需求和偏好，优化选品和营销策略，有效保障交易数据的安全合规要求。 AI创新应用不断挖掘新的市场潜力：近年来，国内云服务商在AI创新应用方面不断突破，为 挖掘全球市场新潜力提供了强大动力。相关的基础AI模型和AI技术栈都十分强大，特别是能 处理任务的效率和体验，特别是对于 需要处理大量数据的离线任务来说至关重要。 3、游戏 / 量化交易业务 游戏和量化交易业务均对实时性、计算性能与稳定性要求严苛。例如游戏后台必须持续低时延响应 玩家操作，以保障足够流畅的体验，同时，高帧率渲染和复杂环境模拟对后台的计算资源需求极大。 量化交易则依赖毫秒级行情捕捉、高频策略计算与精准订单执行，任何延迟或计算错误均可能导致 收益损失或风险失控。

访问。 数据交互方面，DeepSeek 支持多模态输入输出处理能力，能 够适配 CRM 系统的结构化与非结构化数据格式： 1. 结构化数据处理 o 客户信息表字段映射（如客户名称、联系方式、交易记 录） o 销售漏斗阶段状态识别与分类 o 订单/合同文本的键值对提取（自动生成 JSON 格式） 2. 非结构化数据处理 o 客户邮件/聊天记录的情感分析（支持中英双语） o 语音通话记录的 在线聊天等非结构化数据），并生成可操作的业务洞察。例如，模 型可实时分析客户咨询中的情绪倾向，自动标记高优先级投诉，并 推送至服务经理终端，响应速度可提升 40%以上。 针对销售预测场景，系统通过整合历史交易数据、市场活动效 果及外部经济指标，建立动态预测模型。以下为典型输出指标示 例： 指标类型 数据粒度 预测准确率 更新频率 季度销售额 按产品线 ±8% 每周 客户流失风 险 单个客户 高频需 求，并关联 NPS 评分数据，生成优先级矩阵。实际操作中，某零 售企业通过该功能将产品迭代方向决策周期从 6 周缩短至 9 天，客 户满意度提升 22 个百分点。风险预警模块则通过监测交易异常模 式（如突然增大的订单量配合付款延迟），提前 14 天预测违约概 率，使坏账率降低 17%。所有分析结果均通过动态仪表板呈现，支 ” 持管理者通过自然语言查询获取深度洞察，例如直接提问 展示华

供应链 亟待重塑 企业正逐渐意识到，传统商业增效策略的回 报日益递减，无论是规模经济、全球化，还是精益 生产和六西格玛TM，这些都催生出了对开辟新价 值来源的迫切需求。 与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 完全自动化的生产流程，通过制造业数字孪生来引导流程，实现无人工干预的切换。 • • 利用预测、财务标准、产能和运营多约束优化计划与排程，并提供可借鉴的实用建议。 增强型人工决策，实现跨域跨组织的无缝计划变更。 • 超过95%的交易实现自动化流程及问题解决。 • 利用分析工具监督流程以提高流程效率。 • 利用事件和预测算法实现自动化维修计划，并通过人机增强支持高效的任务执行、备件订购和 行动建议。 • 通过问题解决方案 部分自动化 高度自动化 完全自动化 自动化活动 客户与现场支持 计划与排程 产业化、切换与维修 运输 设计、研发与寻源 警报、风险规避、纠正 采购流程与交易 计划与排程 质量与生产控制 生产制造 生产制造 运输 采购流程与交易 预警、风险规避、纠正 人工密集度 当前 未来五年内 实现自主智能供应链 14 展望未来，诸如“运输”“设置”“维修与切 换”以及“计划与排程”等集群，将在智能系统

西壮族自治区，具体情况详见图 22。 来源：中国信息通信研究院 图 22 省级行政区环境分指数-市场环境 Top10 东部地区更具市场环境优势。一方面，这些地区拥有众多的算 力产业头部企业、科研机构和用户群体，算力交易频繁，市场供需 两旺。另一方面，在算力基础设施建设和服务水平方面也相对较好。 政府和企业加大对算力中心、网络通信等基础设施的投入，为算力 应用提供了可靠保障；同时，较为完善的算力服务和解决方案能够 PUE，提升设备能效，推广应用高效 IT 设备、高效电源模块、 热回收技术等；推进老旧算力中心节能改造。二是优化能源结构， 加大算力中心使用绿电的比例，推动东、西部绿电资源与算力需求 匹配，鼓励算力中心参与绿电交易、碳交易机制，鼓励“源网荷储” 一体化数据中心园区建设。三是推广 AI 节能，利用人工智能技术优 化算力中心制冷、电力分配和负载调度，实现精细化管理节能。 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展