AI 在量化交易中的典 型应用场景与技术实现路径： 数据预处理与特征工程 AI 通过自动化特征提取与降维技术处理金融数据的非线性和高噪声 特性。例如，使用 LSTM 网络对分钟级行情数据进行时间序列建 模，自动捕捉价格波动中的隐含模式。特征重要性分析工具（如 SHAP 值）可量化因子贡献度，优化输入变量。  高频数据清洗：基于异常检测算法（如 Isolation Forest）自 动识别并修正异常报价 规则，通过历史数据回测构建线性策略，例如均值回归、动量策略 等。其典型特征包括：  策略逻辑固化：基于人工设定的数学公式或经济理论，如 Black-Scholes 期权定价模型  数据处理方式：使用结构化数据，依赖时间序列分析和截面数 据分析  执行效率：通常在毫秒级响应，但策略迭代周期需要数周至数 月 AI 量化交易则采用机器学习范式，通过非线性模型捕捉市场微 观结构特征。深度强化学习（DRL）和时序预测网络（如 数据清洗与预处理是确保量化交易系统数据可靠性的核心环 节，其目标是通过规范化处理消除原始数据中的噪声、异常值和结 构性缺陷，从而为模型训练提供高质量输入。以下是关键实施步骤 与技术要点： 1. 缺失值处理 针对金融时间序列数据常见的缺失问题，采用分层修复策略： o 日内高频数据（如 tick 级）采用线性插值法补全，公式 为：xt=xt −1+ (xt+1− xt −1) 2 o 日频以上数据采用 EMA（指数移动平均）平滑处理，权

据、作物 生长数据、市场数据等。这些数据的质量和完整性直接决定了模型 的训练效果。因此，数据预处理是微调方案中的关键步骤，主要包 括数据清洗、归一化、特征工程等。同时，还需要考虑数据的时间 序列特性和空间分布特性，以确保模型能够捕捉到农业数据的动态 变化和区域性差异。 接下来，需要明确模型的目标任务。不同的农业应用场景对模 型的需求不同，例如，在病虫害预测中，模型需要具备较高的分类 条件的突变或病虫 害的爆发。为此，可以采用在线学习或增量学习的方法，使模型能 够在新的数据到达时快速更新。 以下是需求分析与规划的关键点： 1. 数据预处理：清洗、归一化、特征工程，处理时间序列和空间 分布特性。 2. 任务定义：根据具体应用场景选择分类、回归或多目标优化任 务。 3. 训练数据量：通过数据增强和迁移学习减少数据依赖，提高小 样本性能。 4. 实时性要求：采用在线学习或增量学习，确保模型能够快速响 统一、缺 失值处理以及异常值检测等。数据清洗是为了去除重复、错误或冗 余的记录，确保数据的准确性和唯一性。格式统一则是将来自不同 来源和格式的数据转换为模型能够处理的标准化格式，例如将时间 序列数据转化为统一的时间戳格式，或将空间数据转化为标准的地 理坐标系统。 对于缺失值的处理，可以采用插值法或基于机器学习模型的预 测方法进行填补，具体选择取决于数据的特性和缺失程度。异常值 检测

4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 程中的产品质量进行实时监测，及时发现和纠正问题，有效降 低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 分析与模型预测，优化库存管理与出货策略。 实施这些 AI 大模型应用方案，将对钢铁行业的各个环节产生 深远影响，具体效果可通过相关指标进行评估，如生产效率提升百 分比、生产成本降低幅度、产品质量合格率提升等。以某国际钢铁 间的关系。  决策树和随机森林：适用于处理非线性关系和特征交互，能有 效处理大量特征并评估其重要性。  深度学习模型（如卷积神经网络和长短期记忆网络）：在处理 图像识别（如表面缺陷检测）和时间序列预测（如生产工艺参 数变化预测）时表现优异。 模型选择时，需考虑模型的复杂性、训练时长和数据需求，确 保其适应钢铁行业的实际应用场景。 模型训练是一个迭代过程，涉及到多个方面的考量。首先，需 (SVM)：在分析小样本且特征维度高的情况下表 现良好，特别适合于分类问题。 4. 神经网络：尤其是深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和 循环神经网络（RNN），能够处理庞大复杂的数据，适用于 图像识别、时间序列预测等场景。 5. XGBoost 等梯度提升模型：在结构化数据处理中表现出色， 能够有效提高预测精度，对特征的处理能力强。 对于选择具体模型时，以下几个方面需考虑：  数据规模：确定所用数据量的大小，选择适合规模的模型。

在数据处理 方面，DeepSeek 采用了分布式存储与并行计算架构，能够处理 PB 级别的数据，确保了在大规模数据集上的高效运算能力。针对 金融行业的特殊需求，DeepSeek 特别优化了时间序列分析模型， 能够对股票价格、汇率变动等金融市场数据进行精准预测。 在自然语言处理领域，DeepSeek 集成了最新的 Transformer 架构，支持多语言、多维度的文本分析，能够自动识别银行业务中 测模型，能够帮助银行优化业务流程、提升风险管理能力以及增强 客户体验。而深度学习作为机器学习的一个重要分支，通过构建多 层神经网络，能够处理更为复杂的数据结构，特别适用于图像识 别、自然语言处理和时间序列分析等场景。 在金融银行领域，机器学习可以应用于信用评分、欺诈检测、 客户分群等任务。例如，通过对历史交易数据的分析，机器学习模 型可以预测客户的信用风险，从而为贷款决策提供依据。此外，机 济 指标。这些数据经过清洗和预处理后，输入到深度学习模型中，用 于识别市场趋势和异常波动。模型能够捕捉到非线性和复杂的市场 关系，从而提供更准确的预测结果。 其次，DeepSeek 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对 市场风险进行量化评估。例如，系统可以计算资产组合在不同市场 情境下的价值变化，并估算其潜在损失。以下是典型的风险评估指 标示例：  在险价值（VaR）：衡量在特定置信水平下，资产组合在未来

何从中提取有效信号成为一大难题。 为了应对这些挑战，DeepSeek 平台采用了多种先进技术。首 先，其深度学习算法能够从海量数据中自动提取特征，减少了对人 工特征工程的依赖。例如，通过卷积神经网络（CNN）对股票价格 序列进行特征提取，能够捕捉到价格波动的复杂模式。其 次，DeepSeek 引入了自然语言处理（NLP）技术，能够从新闻、 社交媒体等非结构化数据中提取市场情绪信息，为交易决策提供更 多维度的支持。此外，DeepSeek 采用了先进的时序数据处理技术，能够对股 票市场的历史价格、成交量、新闻情绪等多维度数据进行深度分 析。通过对时间序列数据的滑动窗口处理和特征工程，系统能够捕 捉市场的短期波动和长期趋势。例如，通过 LSTM（长短期记忆网 络）和 GRU（门控循环单元）模型，DeepSeek 能够有效处理非线 性和非平稳的时间序列数据，提升对市场动态的预测能力。 其次，DeepSeek 引入了强化学习算法，通过与市场的实时交 中获取清洗后的历史股票数据，包括开盘价、收盘价、成交量、技 术指标等。为了提升模型的训练效果，需要对数据进行标准化处 理，例如使用 Z-score 方法对特征值进行归一化。此外，为了提高 模型的时序预测能力，通常会将数据按时间序列进行切片，形成滑 动窗口样本，每个样本包含过去若干天的数据作为输入，未来的股 价走势作为标签。 接下来是模型选择阶段。根据交易策略的需求，可以选择不同 类型的机器学习模型，如线性回归、支持向量机、随机森林或深度

EM 参数估计算法 3. 统计分析算法（包括时间序列分析及特征提取算法） 表 统计分析算法表 1 一般线性模型 是基本统计模型的一种，常用语方差分 析 2 多元方差分析模型 用于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验 3 逻辑回归 用于回归分析，离散选择问题。 4 自回归模型 AR 时间序列的线性预测 5 滑动平均模型 MA 时间序列预测 180 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 旅游数据中心大数据集成应用平台 6 自 回 归 滑 动 平 均 模 型 ARMA 时间序列预测 7 自 回 归 条 件 异 方 差 模 型 ARCH 时间序列预测 8 广义自回归条件异方差模 型 GARCH 时间序列预测 9 差分自回归滑动平均模型 ARIMA 时间序列预测 4. 常用数据特征提取算法 表 常用数据特征提取算法表 1 平均数 计算数据集的均值 2 方差和标准差 表示数据的分散程度 统计观测值与理论推断值之间的偏离 程度 13 z 检验 统计观测值与理论推断值之间的偏离 181 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 程度 5. 时间序列特征提取算法 表 时间序列特征提取算法表 1 Minkowski 距离 度量时间序列相似性 2 倒谱系数 一种基于时频变换的特征提取方法 3 主成分分析 常用的基于线性变换的特征提取方法 4 小波变换 是将信号分解到不同尺度的线性变换

能，我们将通过以下方式进行特征选择和特征构造：  利用相关性分析，筛选出与目标变量高度相关的特征。  采用 PCA（主成分分析）等降维技术，减少特征的维度，提 高计算效率。  通过构造新特征，捕捉潜在的模式，例如对时间序列数据提取 日期和时间相关特征。 最后，在完成数据清洗与预处理后，我们将对数据集进行分 割，通常采用 80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。这样可 以确保模型在未见过的数据上具有良好的泛化能力。整个数据处理 分类与处理方法： o 删除：若异常值的数量相对较少，且确认其为数据错 误，可以直接将其删除。 o 替换：如果数据点重要但确实存在错误，可以使用插值 法或均值法将异常值替换为合理的值。例如，对于时间 序列数据，可以使用相邻值的平均值进行替换。 o 分箱：将数据分为几组，对于每一组比较其统计特征， 尤其适用于非线性关系的数据，可以通过分析每个箱子 的分布来识别和处理异常值。 4. 影响分析：在 均值/中位数/众数填补：对于数值型特征，可以使用该特征的 均值或中位数来填补缺失值；对于分类变量，则可以用众数 （出现频率最高的值）填补。这种方法易于实现，但会引入偏 差，降低数据的多样性。 3. 插值法：适用于时间序列或有序数据，通过线性插值或多项式 插值等方法，根据其他观测值来推算缺失值。这种方法可以在 保留数据特征的同时进行填补，适用性强。 4. 预测模型法：建立机器学习模型，利用其他特征预测缺失特征

Detector）。这些模型能够实时识别视频中的目标，具有较高的准 确率和处理速度。 在事件识别方面，时序数据处理变得至关重要。循环神经网络 （RNN）及其变种长短时记忆网络（LSTM）可以很好地捕捉时间 序列数据中的依赖关系。此外，近年来基于 Transformer 架构的 模型，如 Vision Transformer（ViT），在处理时序视频数据方面 也显示出良好的性能。 基于以上分析，选型将集中在以下几个方面： R-CNN：在精度要求较高的场景下使用，适合大 量目标检测的应用。 2. 事件识别模型选型： o LSTM：适合处理长时序视频数据，可以有效识别复杂事 件。 o Transformer：在处理长序列时表现优异，可以扩展到 多种应用场景。 3. 特定应用需求： o 对于需要高精度低延迟的应用，应该优先考虑 YOLOv5 作为目标检测模型，配合 LSTM 进行事件分析。 o 如果事件发生时的背景复杂、目标多样，Faster 适用场景 目标检测 YOLOv5 实时性强，适合边缘计算 交通监控、公共区域监控 Faster R-CNN 精度高，适合复杂场景 安防关键区域、高密度场 所监控 事件识别 LSTM 捕获时间序列依赖 视频监控、行为分析 Transformer 长时序数据处理能力强 复杂活动识别、大规模视 频数据分析 此外，为了实现模型的高效运用，应该考虑构建一个智能化的 数据预处理模块，采用数据增强技术，提升模型的泛化能力。同

企业信用评估的 AUC 提升 12.7% ，尤其对成立不满 3 年的科技型企 业误判率下降 23%。 在实时反欺诈场景中，DeepSeek 的时序建模能力可构建动态 风险画像。其处理的行为序列包括但不限于：企业网银登录设备指 纹变化频率、上下游交易对手集中度波动、账户余额异常振荡等 200+ ” 维度。通过门控注意力机制，系统能自动识别如 短期内频繁 更换 ” 收款账户 等 57 包含 78 个特征变量  反欺诈模型：集成图神经网络(GNN)与规则引擎的双重检测 机制  舆情监控模型：NLP 情感分析模块实时解析全网公开信息  贷后预警模型：采用 LSTM 时间序列预测技术 服务层通过微服务架构暴露风控能力，提供 RESTful API 和 GRPC 两种接口协议。关键服务性能指标如下： 服务类型 吞吐量(QPS) 平均延迟 可用性 实时评分 1500 余弦退火调度 批量大小 512-2048 梯度累积补偿 正则化系数 1e-4-1e-3 验证集 Loss 监控 早停轮数 10-15 epoch 滑动窗口准确率判定 模型验证采用时间序列交叉验证（TimeSeriesSplit） ，将 60 个月数据按 7:2:1 划分为训练-验证- 测试集。性能评估除常规 AUC- ROC 外，特别关注以下业务指标： 1. 高风

编制底稿导致版本混 乱， 影响追溯效率）；有条件的话可以需要部署区块链存证系统，实现底稿全 生命周 期可追） （13）抽样方法科学性是否欠缺？（如：对高频交易仍采用简单随机抽 样， 忽略时间序列特征）；需要引入分层抽样+时间窗口模型，提升样本代表 性） （14）突发风险应急响应是否滞后？（如：未建立"压力情景库" ，预设极端 “ 场景及对应审计程序，需要预设 黑天鹅 ”事件响应清单，配置快速审计通道） 出现频次） 5 、通过增值税发票代码、金额与供应链融资申请数据的匹配分析，是否 存 在同一发票重复融资或发票开具日晚于放款日的异常情形？（建立发票唯一 性校 验规则，比对开票时间与融资申请时间序列） 6 、整合系统登录日志、定位数据与业务操作记录，是否发现员工在非营 业 场所 IP 地址办理大额存单、频繁冲正交易等可疑行为？（建立“异地操 作”“ 非授 权交易时段”等 20 项行为标签，生成员工风险评分） 可构建 借款人-联系方式-地址”关联网络检测聚类异常） 2、如何通过 NLP 分析投诉文本发现系统性风险？（如集中投诉“莫名扣 费”， 可使用 LDA 主题模型提取高频投诉关键词。 3、如何用时间序列分析检测信用卡套现？（如每月固定日期大额整数交 易， 可检测交易金额、时间、商户类别的周期性规律） 4 、如何构建客户画像识别理财飞单？（如低风险偏好客户突然购买私募 产 品，可整合风险测评、交易记录与外部产品数据库）