#DeepSeek发布更新版AI模型
На нынешнем этапе развития рынка обновления базовых моделей ИИ вызывают немало обсуждений. Если смотреть на ситуацию с точки зрения исполнения сделок, можно дать такую предварительную оценку: в целом это событие нейтрально-позитивное — в долгосрочной перспективе оно повысит эффективность разработки количественных стратегий, но в краткосрочной не изменит структуру ликвидности и направление денежных потоков.
Увидев обновление ИИ, трейдеры, торгующие вручную, часто первым делом спрашивают: «А сможет ли он предсказать следующую волну движения рынка?» Они превращают модель в инструмент для гадания и лихорадочно ищут так называемые безошибочные сигналы. Стоит модели дать сбой — и эмоции тут же берут верх, человек начинает постоянно вмешиваться. Все, кто пишет код, знают: человек — самая ненадёжная переменная.
Количественные системы решают такие задачи просто: ИИ нужен не для предсказания направления рынка, а для извлечения признаков, выявления аномалий и оптимизации параметров. В процессе разработки стратегии программа использует ИИ как вспомогательный инструмент, закрепляет торговую логику в чётких правилах, а затем передаёт их на исполнение торговому движку. Это неоднократно подтверждалось бэктестами: если полагаться на модель, напрямую угадывающую рост или падение, в долгосрочной перспективе ожидание неизбежно будет отрицательным. Логика программы при решении таких задач такова: задать правила, вести мониторинг в реальном времени и исполнять их автоматически.
Истинная ценность обновлений моделей ИИ не в том, «умеют ли они понимать свечные графики», а в том, что они помогают нам эффективнее находить факторы и совершенствовать алгоритмы управления позициями. Когда логика превращается в набор правил, система работает стабильнее человека.
Я — господин Дикий Мустанг (MrQuants), основатель и ведущий разработчик CubeQuants. Подписывайтесь на меня — продолжим разбирать исполнение сделок и управление рисками с точки зрения программирования. Я рассказываю обо всём: от количественного анализа данных и планирования стратегий до разработки систем полного цикла. Также занимаюсь разработкой стратегий на заказ, OEM-сотрудничеством с CubeQuants и партнёрством с каналами продаж. Это лишь информация о моей профессиональной деятельности, а не инвестиционная рекомендация.
#魔方量化 #CubeQuants #MrQuants #野马先生 #КоличественнаяТорговля #AI模型 #РазработкаСтратегий
На нынешнем этапе развития рынка обновления базовых моделей ИИ вызывают немало обсуждений. Если смотреть на ситуацию с точки зрения исполнения сделок, можно дать такую предварительную оценку: в целом это событие нейтрально-позитивное — в долгосрочной перспективе оно повысит эффективность разработки количественных стратегий, но в краткосрочной не изменит структуру ликвидности и направление денежных потоков.
Увидев обновление ИИ, трейдеры, торгующие вручную, часто первым делом спрашивают: «А сможет ли он предсказать следующую волну движения рынка?» Они превращают модель в инструмент для гадания и лихорадочно ищут так называемые безошибочные сигналы. Стоит модели дать сбой — и эмоции тут же берут верх, человек начинает постоянно вмешиваться. Все, кто пишет код, знают: человек — самая ненадёжная переменная.
Количественные системы решают такие задачи просто: ИИ нужен не для предсказания направления рынка, а для извлечения признаков, выявления аномалий и оптимизации параметров. В процессе разработки стратегии программа использует ИИ как вспомогательный инструмент, закрепляет торговую логику в чётких правилах, а затем передаёт их на исполнение торговому движку. Это неоднократно подтверждалось бэктестами: если полагаться на модель, напрямую угадывающую рост или падение, в долгосрочной перспективе ожидание неизбежно будет отрицательным. Логика программы при решении таких задач такова: задать правила, вести мониторинг в реальном времени и исполнять их автоматически.
Истинная ценность обновлений моделей ИИ не в том, «умеют ли они понимать свечные графики», а в том, что они помогают нам эффективнее находить факторы и совершенствовать алгоритмы управления позициями. Когда логика превращается в набор правил, система работает стабильнее человека.
Я — господин Дикий Мустанг (MrQuants), основатель и ведущий разработчик CubeQuants. Подписывайтесь на меня — продолжим разбирать исполнение сделок и управление рисками с точки зрения программирования. Я рассказываю обо всём: от количественного анализа данных и планирования стратегий до разработки систем полного цикла. Также занимаюсь разработкой стратегий на заказ, OEM-сотрудничеством с CubeQuants и партнёрством с каналами продаж. Это лишь информация о моей профессиональной деятельности, а не инвестиционная рекомендация.
#魔方量化 #CubeQuants #MrQuants #野马先生 #КоличественнаяТорговля #AI模型 #РазработкаСтратегий