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.............................................................................................

规则迭代滞后：现行审计准则每年更新，但人工维护的检测规则 更新周期长达 3-6 个月 3. 风险识别盲区：传统抽样方法仅覆盖 15%-20%交易量，异常交 易漏检率超 30% 项目目标分为三个实施阶段，量化指标如下： 维度 基线水平 一期目标 二期目标 数据处理效率 8 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 采用模块化架构确保方案持续进化： 1. 数据接口支持主流财务系 统（SAP/Oracle/ 用友等）即插即用 2. 算法模块可独立升级（如更 换风险评分模型） 3. 审计流程组件支持自定义编排 所有目标均设置量化验证指标，例如风险检出率需通过证监会 公布的测试案例集验证，效率提升需经 3 个月并行作业对比测试。 最终形成可复用的智能审计工作台，使项目团队人均产能提升 2-3 倍。 3. 技术方案设计 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 融业等 15 个细分行业分类，包含 4200+ 典型风险场景的量化指标 - 历史案例库：结构化存储 3.2 万份审计报告中的关键发现，支持相 似案例匹配检索 智能处理层部署混合推理机制，结合规则引擎与深度学习模 型。对于程序性审计任务（如存货监盘检查），采用基于决策树的

考试管理 学习管理 三会一课 组织生活 资源中心 资源类别 品牌创建 组织结构 组织运行 品牌建设 大数据中心 党务预警 评分标准 支部堡垒 指数管理 党员先锋 指数管理 量化评价 机关纪委会 党总支会议 发展党员 党员纪律处分 换届选举 党务公开 机关党员大会 题库管理 积分管理 主题党日 组织生活会 谈心谈话 民主评议 临时会议 资源中心 特色展示 品牌创建 支部风采 平台功能 联建共建 示范创建  党建量化考核 : 是实施“固本强基”工程工作的具体 体现。通过这项考核 , 大力加强和改进党的建设 , 真正把党建工作和业务工作一起布置、一起检查、 一起考核、一起落实 , 把党的思想建设、组织建设、 作风建设、制度建设提高到新的水平 量化指标 党员先锋指数 支部堡垒指数 平台功能 丰富的报表功能 平台功能 系统采用红黄蓝分类预警功能，实现党务工作量化指 标考核过程的预警，从蓝色提醒到黄色预警，最后红 色告警等不同等级的预警功能有效的告知党务工作者 当下待办任务情况及紧急情况。有助于实现基础党建 标准化开展 红黄蓝预警 特色功能模块建 设 - 五维画像 平台功能  系统分别通过基本信息、日常行为、自我提升、重点 工作、组织活动五个维度对基层党员进行全方位考评， 对量化考评中欠缺的方面一目了然，有助于党员及时

1ms延迟）、高带宽弹性盘（大数据单副本场景，吞吐量达 ��Gbps）、高速临时存储等。 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程需要存储和预处理海量的多模态数据，数据向量化趋势也非常显著，为保障 AI应用特别是中小模型推理和传统AI搜推场景的实时响应，云基础设施也在架构层面做出了持续 的优化创新。 图2 全球企业认为未来2年对业务成果最重要的IT事项 应用可用性 ��% ��% ��% ��% ��% ��% ��% ��% ��% �� 分布式预处理框架和流程优化：通过构建分布式的训练数据预处理框架，将IVF、HNSWLib、 Faiss/Flat等向量化算法进行分布式改造，使其能够在多个计算节点上并行运行。通过数据分 片和任务分配，充分利用集群的计算资源，提高处理大规模向量数据的能力。这需要云计算 基础设施提供灵活的适配和资源编排能力，以及严格的资源隔离与共享保障。 据预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。

来优化性 能。此外，架构设计中应充分考虑模型的扩展性和灵活性，以便在 未来需求变化时能够快速调整。 数据预处理与特征工程也是架构设计中的重要环节。需要确保 输入数据经过充分的清洗、标准化和向量化处理，以便模型能够高 效学习。针对大规模数据，可以采用分布式训练策略，利用多 GPU 或 TPU 集群进行并行计算，以缩短训练时间。 在模型优化方面，常用的技术包括学习率调度、梯度裁剪、正 步。首先，需要对原始数据进行清洗，以确保数据的准确性和一致 性。数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等。 接下来，进行数据预处理，将数据转换为模型可以处理的格式。预 处理步骤包括文本分词、词干提取、词向量化等，具体操作根据数 据类型和模型需求而定。 为了确保训练数据的多样性和代表性，需要对数据进行采样和 平衡。对于类别不平衡的数据集，可以采用过采样或欠采样的方法 来调整各类别的比例。此外，数据增强技术可以应用于图像、文本 通常需要进行微调，以恢复其性能。 其次，量化技术通过减少权重的精度来压缩模型。常见的方法 包括： - 权重量化：将 32 位浮点数权重转换为 8 位整数，甚至更 低精度的表示。这可以通过线性量化或非线性量化实现。 - 激活量 化：在推理过程中，将激活值也进行量化。这需要结合量化感知训 练，以确保模型在量化后的性能不受太大影响。 量化后的模型在 推理时可以使用专用的硬件加速器（如

遵守相关的法律法规和行业标准。 为了衡量项目的成功，我们将设立一系列关键性能指标 （KPIs），包括但不限于客户满意度、处理速度、错误率和成本效 益等。通过这些指标，我们可以对模型的效果进行量化评估，并根 据反馈进行必要的调整和优化。 总之，通过部署 Deepseek 大模型，我们期望能够显著提升银 行系统的智能化水平，为客户提供更加个性化、高效和安全的服 务，同时增强银行的风险管理和运营能力。 和标准化处理，以 确保数据质量。 模型层负责 Deepseek 大模型的训练与推理。采用分布式训练 框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）加速模型训练，并通过模型压 缩技术（如量化、剪枝）优化推理性能。模型层支持在线学习和定 期更新，以适应银行业务的动态变化。为确保模型的安全性与合规 性，引入模型解释性和可审计性工具，例如 LIME 或 SHAP，便于 监管机构审查。 实基础。 5.3 模型优化 在 Deepseek 大模型部署到银行系统的过程中，模型优化是确 保其高效运行和满足业务需求的关键环节。首先，针对银行系统的 实际场景，需要对模型进行轻量化处理。通过剪枝、量化和知识蒸 馏等技术，减少模型的参数量和计算复杂度，从而降低对硬件资源 的消耗。例如，可以将模型的浮点数精度从 FP32 降低到 FP16 或 INT8，在保证性能的同时显著减少计算资源的占用。

联通数据智能有限公司 史树明 2025年 -1- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -2- • DeepSeek是私募量化巨头幻方量化旗下的一家大模型企业，成立于2023 年5月份。 • 幻方量化营收：作为中国头部量化对冲基金，曾管理资金规模超160亿美 元（2019年），年管理费收入超过3亿美元。 DeepSeek公司概况 -3- DeepSeek-V3（对标GPT-4o）于2024年12月

的核心环节。然而，当前数据训练过程缺乏系统化的评估与考核机 制，导致模型质量参差不齐，训练效率难以量化，资源分配不够优 化。为解决这些问题，有必要构建一套全面的人工智能数据训练考 评系统。 项目的核心目标在于建立标准化的数据训练考评体系，提升 AI 模型开发的质量与效率。具体目标可分为以下几个维度： - 建立可 量化的数据训练质量评估指标体系 - 设计全面的训练过程监控与记 录机制 - 系统需集成主流的人工智能训练框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），支持用户自定义训练参数 和模型结构，并提供可视化训练过程的功能。 o 提供模型优化功能，包括超参数调优、模型剪枝、量化 等，帮助用户提升模型性能。 4. 考评任务管理 o 系统应支持创建、发布和管理考评任务，任务类型包括 但不限于模型性能评估、数据集质量评估、算法创新性 评估等。 o 提供任务进度跟踪功能，允许用户实时查看任务完成情 等，帮助用户全面评估模型效果。 最后，系统需具备模型导出功能，支持将训练好的模型导出为 通用格式（如 ONNX、SavedModel 等），便于后续部署到不同平 台。系统还应提供模型轻量化工具，如模型剪枝、量化等，帮助用 户在保证模型性能的前提下降低计算和存储开销。 综上所述，模型训练需求涵盖了从数据预处理到模型导出的完 整流程，系统需提供高效、灵活且可扩展的工具和功能，确保用户 能够顺利完成模型训练任务。

私训练和联邦学习技术，确保客户敏感信息在 AI 处理过程中全程 加密。经第三方测评，其数据泄露风险指数仅为传统系统的 1/8， 同时满足 GDPR 和 CCPA 等国际隐私标准。在计算效率方面，采用 量化压缩后的模型可在 NVIDIA T4 显卡上实现每秒处理 45 次并发 查询，推理成本比同类模型降低 62%。这些特性使其特别适合处理 金融、医疗等强监管行业的 CRM 需求。 1.3 项目目标与预期效益 运营效率优化方面，计划部署智能工单分类系统与知识库自动 更新机制。经测试数据显示，工单自动分类准确率可达 88%，较原 规则引擎提升 33 个百分点，知识库维护工时将从每月 120 人时缩 减至 40 人时。以下是关键效益指标的量化对比： 指标项 现状基准 目标值 提升幅度 客服响应速度 8 分钟 3 ≤ 分钟 62.5% 销售转化率 18% 27% 50% 工单处理效率 15 件/人天 22 件/人天 46.7% 客户满意度(CSAT) |————————-|——————————————-| ——————–| | 首次接触 | 提供行业案例库+ 试用版引导话术 | 需求发现期 | | 竞品对比阶段 | 生成差异化功能对比表+ 价值量化话术 | 方案评 估期 | | 价格谈判 | 自动计算折扣阈值+ 分期付款方案建议 | 决策临界点 | 商机预测与管道管理 通过时序数据分析建立预测模型，以 mermaid

行，则需考虑模型的轻量化设计以及离线处理能力；如果项目预算 有限，则需在功能和性能之间做出权衡。 以下是一个简单的需求优先级评估示例： 需求类别 具体需求 优先 级 备注 功能性需求 自然语言处理 高 支持多语言、深度语义理 解 非功能性需求 系统响应时间≤500ms 高 实时交互场景要求 用户体验需求 对话流自然流畅 中 需用户测试优化 技术约束 支持边缘设备运行 中 模型轻量化设计 在数据收集阶段，需确保样本的代表性和数据的真实性。可以 通过线上平台发布问卷，或者线下组织访谈和小组讨论。收集到的 数据应进行分类整理，便于后续分析。 数据分析是调研的关键环节。通过统计分析方法，对收集到的 数据进行量化分析，找出用户需求的共性和差异。例如，可以使用 频率分析、交叉分析等方法，识别出用户最关心的功能和痛点。对 于定性数据，如访谈记录，可以采用内容分析法，提炼出用户的核 心需求。 最后，将调研 征组合等方法提升模型性能。 o 模型训练：支持多种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）及经典机器学习算法。 o 模型评估：采用交叉验证、混淆矩阵、AUC 等指标对模 型性能进行量化评估。 该模块的输出为训练好的模型及相应的性能报告，供后续推理 模块使用。 3. 推理与决策模块 该模块负责将训练好的模型应用于实际场景，生成智能决策或 预测结果。其功能包括实时推理、结果解释及决策支持。