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

基于 DeepSeek AI 大模型量化交易可信 数据空间 设 计 方 案 目 录 1.1 研究背景与意义.............................................................................................................7 1.2 AI 量化交易的发展现状.......... ........................12 2. AI 量化交易概述...................................................................................................................15 2.1 量化交易的定义与特点........................... .........................17 2.2 AI 在量化交易中的应用................................................................................................20 2.3 传统量化交易与 AI 量化交易的对比.................................

优化后大模型可在旗舰机型芯片上运行，AI 落地有望推动新一轮换机潮。 AI 部署本地化具有必要性，优势包括更低的延迟、更小的带宽、提高数据安 全、保护数据隐私、高可靠性等。完整的大模型仅参数权重就占满一张 80G 的 GPU，但是通过量化、知识蒸馏、剪枝等优化，大模型可以在手机本地实 现推理。高通团队使用骁龙 8 Gen2 部署 Stable Diffusion，实现本地运营 15 秒出图，证明了大模型本地化运行的可能，也体现出目前手机芯片的局限 ............. 6 大模型训练对硬件的挑战：算力、内存和通信 .............................................. 8 终端部署具有必要性，轻量化技术优化模型 ....................................... 11 超低时延的智慧场景，终端部署具有必要性 ............................ .. 11 图17： 边缘 AI 的数据传输 ................................................................. 12 图18： 量化可以降低功耗和占用面积 ........................................................ 13 图19： NVIDIA Turing GPU 体系结

.....................................................................................17 4.3.5 部署非量化模型.............................................................................................18 5 卡， 部署也存在一定的风险。为此，在个人使用时，很多会将这类模型进行进一 步量 化，以缩减模型大小，ollama 官方拉取的 DeepSeek 模型即是通过 4bit 量化后 的 模型。 这里需要注意：无论是模型蒸馏还是量化，都会或多或少降低模型的能力。 3. DeepSeek 审计能力 （一）数据采集与预处理 DeepSeek 支持多种数据源的接入，包括财务系统、ERP 系统和数据库 己电脑内存大小 尝 试 14b 或者 32b 的模型。 4.3.5 部署非量化模型 另外，如果想部署未量化版本的 DeepSeek 或者原始版本的 DeepSeek，可 以 “ 进入网站 https://hf-mirror.com/”，选择对应版本的模型，按照其指南依次进行 部署。下面以 32B 未量化版本为例，说明该过程。 进入模型所对应的页面： https://hf-mirror

........................................................................................130 9.2.1 量化压缩技术............................................................................................... WER 降至 1.8%（信噪比 15dB 环境测试数据） - 实时生成带时间戳的多语种字幕（支持 12 种语言同步输出） 系统优化特性 指标 基准值 优化方案 响应延迟 800ms 动态量化技术降至 210ms 并发处理 50 请求/秒 模型蒸馏后提升至 300 请求/秒 内存占用 32GB 参数共享架构压缩至 8GB 知识更新机制 采用增量学习框架实现每周知识库更新，在科 方案目标与预期效果 本项目旨在通过 DeepSeek 大模型构建智能语音讲解公共服务 平台，实现传统导览服务的智能化升级。方案的核心目标是通过多 模态交互技术提升公共服务场景的信息传达效率与用户体验，具体 量化指标包括语音讲解准确率达到 98%以上，响应延迟控制在 800 毫秒内，系统日均服务容量不低于 10 万次请求。 关键技术目标分解如下： | 维度 | 技术指标 | 测量方式

JDK • GCC for openEuler • 自动反馈优化 • 测试框架 • 测试工具 • 测试样例 • 病毒扫描 鲲鹏兼容 & 亲和， 性能 5%↑ CFGO/LTO/ 自动向量化 / 指 令流水优化，性能 10% ↑ 应用编译调试， 性能 5%~10% ↑ 多样性算力测试套件， 效率 20% ↑ 病毒扫描， 效率 5% ↑ 05 / 鲲鹏原生开发技术白皮书 鲲鹏原生开发能力介绍 加速软件包 + 高性能开源组件 + 参考实现 数据亲和：数据全处理流程负载优化 大数据 算法加速库 OmniRuntime 特性 分布式存储 智能预取 自研压缩算法 数据库 可插拔 在线向量化分析引擎 机密计算 TrustZone 套件 BoostKit 场景化应用 应用加速软件包 参考 实现 基础加速软件包 高性能开源组件 基础软件 鲲鹏硬件 全 栈 优 化 大数据 存储维护工具库 KAE 使能 SPDK 场景化基础加速特性 BoostKit 应用加速组件全景图 大数据 分布式存储 数据库 虚拟化 ARM 原生 HPC EC Turbo MySQL 可插拔在线 向量化分析引擎 Kbox 云手机容器 多瑙调度器 负载感知加速系统 智能写 Cache CRC32 指令优化 视频流引擎 多瑙调度平台 图分析算法 IO 直通 MySQL NUMA 调度优化 指令流引擎

观安信息-基于大模型的数据分类分级引擎 方案概况 方案优势和用户价值 方案优势与特点： （1）多模态数据构建体系：首创“人工+模型”双引擎数据生成范式。 （2）轻量化专家模型架构：领域适配微调使训练速度明显提升；轻量化参数压缩 显存占用显著降低；适配CPU，GPU，国产NPU等不同计算资源。 （3）对抗鲁棒性增强机制：设计输入层，语义层，训练层三级对抗防御体系。 方案介绍： 对数据完成分类分级及原因分析。检出率超过90%+，100%提供字段分类决策依据，整 体准确性超过90%，其中在个人敏感信息字段模型准确识别准确率达98.7%。支持多模 态图片、文档处理，灵活配置行业规则，轻量化部署。 方案示意图/拓扑图： （1）构建可信决策体系：提高分类分级检出率，准确率，引入大模型根因分析 机制，理清责任归属问题。 （2）动态适配监管要求：能够动态适配各地不同的监管要求，适配不同行业分 云上应用防护 4、 API风险防护能力提升 5、 老旧业务风险治理 1、 对多样化应用的兼用适配能力 2、 防护效果和性能占用的平衡机制 3、 业务无感知的批量注入实现 4、 轻量化设计对业务影响的控制 5、 研判精准性与误报率控制能力 应用层0Day漏洞自免疫 通过实时行为监测，在未知漏洞利用阶段实现攻击拦截， 有效应对0Day漏洞威胁。 内存马注入攻击防护及应急查杀

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

基 础的智能客服、内容生成、基础数据分析等非核心业务领域；央企通过小规模试点验证 技术可行性，通常项目投入规模普遍不高，且尚未形成统一的战略规划和组织保障，也 暴露出数据孤岛严重、业务价值难以量化、技术人才储备不足等瓶颈问题。 第二阶段：规模化平台化（2022-2025 年）：自主突破与系统建设期 • 这一阶段，央企已经开始系统性地布局 AI 大模型技术，在应用场景上也逐渐渗透到智能 年度预算大幅提升，且国产化替代成为央企的明确要求。 第三阶段：全面推进（2025 年至今）：是生态构建与价值深挖期。 • 当前阶段，AI 大模型应用已成为央企数智化转型的核心建设内容，政府在政策层面提出 明确的量化指标，将 AI 纳入央企的考核体系；技术日趋成熟，应用深度显著提升，央企 开始重构业务流程、变革运营模式、甚至催生新的商业模式；企业从单纯技术应用向体 系建设与能力优化转变，各央企依据自身特点形成差异化应用路径，部分应用高的行业 基础业务数智化，同步完成人才与 软硬件适配；25%央企已进入到核心生产业务智能化阶段，将 AI 渗透至生产核心场景，通 过数据中台支撑效能提升；而 10%的央企已经处于产业链协同赋能期，会输出轻量化工具 并培训中小企业，推动技术外溢与政策红利落地。 图表 9 AI 赋能央企数智化转型落地阶段 阶段 核心特征 央企关键动作 不同阶段 央企占比 基础筹备 阶段 完成组织、数据、流

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