DeepSeek背后的幻方量化，作为量化投资领域的佼佼者，其技术和理念一直是行业关注的焦点。本文深入探究了幻方量化的核心业务——量化投资，从其发展历程、技术应用到实际运作模式，全面剖析了量化投资的原理、策略、系统设计以及行业现状，供大家参考。

今天我们就一起来聊聊：DeepSeek背后的幻方量化、量化投资是啥？量化咋设计？量化投资如何运作？

一、背后的幻方量化

DeepSeek（深度求索）的背后的股东竟是知名量化私募：幻方，幻方已然是量化私募届知名大厂，闻名于投资圈内外。

那幻方是做什么的？

当然是做：量化投资的。

那量化投资究竟是个啥？

这个放到第二大模块来聊聊。先聊聊：幻方是如何做量化投资的！

1.1、幻方如何做量化投资

其实可从幻方和创始人梁文锋过往史中分析，从而得到端倪。

1、2008年浙江大学信息与通信工程专业毕业后，他放弃进大厂拿高薪的机会，选择投身量化投资领域。

2、量化投资在国外蓬勃发展，国内却是一篇空白亟待开发。叠加2010年沪深300股指期货推出，量化投资迎来重要的窗口期。2015年，梁文锋和创业伙伴成立了杭州幻方科技有限公司：即幻方量化，并且创立了量化对冲基金High-Flyer，利用数学、自己搭建大模型、人工智能进行量化投资。

幻方从2008年开始使用机器学习等技术探索全自动量化交易；

2016年10月21日第一份由深度学习生成的交易仓位上线执行；

2017年全面应用深度学习技术进行交易；

2018年幻方始终坚信，并持续投入AI算法研究；

2021年「萤火一号」总投资近二亿元，搭载1100加速卡，于当年正式投用，为幻方的AI研究提供算力支持；

幻方AI投入十亿建设「萤火二号」。一期确立以任务级分时调度共享AI算力的技术方案，从软硬件两方面共同发力：高性能加速卡、节点间200Gbps高速网络互联、自研分布式并行文件系统（3FS）、网络拓扑通讯方案（hfreduce）、算子库（hfai.nn），高易用性应用层等，将「萤火二号」的性能发挥至极限。

3、核心是利用深度神经网络训练模型，所以我们把自己定义为一家完全依靠人工智能来做投资的对冲基金。幻方量化CEO陆政哲曾如此总结幻方量化的核心特质。其量化投资主要流程，如下图所示；

小结：DeepSeek出圈和爆火异常，离不开背后的幻方量化支持和技术积累，量化投资天然融合了资本配置与大模型研发的双重属性，能处理海量数据，快速精准识别风险点，另外离不开创始人和团队，坚定的信念：“人工智能一定能改变世界”和家国情怀等。

附上幻方量化的核心优势图

不由自主得感慨下：小财靠智，大财靠德。围炉知道有几个靠量化投资的人，确实赚了不少财富自由，但最终的润出来了，但也无可厚非追求不一样。

二、量化投资

通过上面学习或了解，大家或多或少对量化投资有了一定感觉。现在我们再进步来学习神秘且难度指数高的量化投资吧，围炉这里先和大家聊隐：量化投资普慧基础性知识，帮助大家先建立大局观，不至于过早陷于细节中无法自拔。后面分多期再来聊聊量化投资。

它真是挺难的，难主要体现在：知识体系复杂庞大、高知识密集性，同时量化投资既是交叉学科，又是跨领域学习（如自然语言处理在舆情分析中的应用），实现起来更难。（注：文章稍微有点枯燥，烦请大家耐住性子，慢慢地看完吧，毕竟学习这个东西还是反人性的，要不生活所逼，谁愿意把自己搞一身才华，哈哈~）。

围炉第一次接触到量化投资是2009年在恒生电子一期货发展部时，那时不叫量化投资，应叫程序化交易吧。一提到量化投资，得提下：量化投资的奠基石人物–詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。

他的成就：世界级著名数学家，曾因陈氏-西蒙斯定理(Chen-Simons)获得全美数学最高奖–维布伦奖；他还是全球收入最高的对冲基金经理之一，年净赚15亿美元；西蒙斯发行的大奖章基金是华尔街最成功的对冲基金之一。

要聊量化投资将从：概念、原理/方法、特点、区别、应用、策略、参与主体、系统、运作、书箱推荐入手，让我们先从概念开始吧！一点一点的切入，一块一块的展开，从入门逐渐到精通之旅吧。文章可能会有不足之处，欢迎大家给我多多提意见、留言反馈和补充，如有错误之处，请大家指正，我们评论区见。主打“分享、交流”，不立人设一起学习、一起进步。

2.1、概念

1、量化投资：借助现代统计学、数学的方法，运用计算机等工具，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。

量化投资主要包括：高频交易、算法交易、统计套利。

2、通俗点：通过运用统计学、数学和计算机科学等技术手段，对市场数据进行深度分析和处理，以发现和预测价格走势，并据此做出买卖决策。

小结：是不是通过概念就能感觉到：量化投资的难度指数很高，一般人一般团队真的搞不定，一种基于数据和数学模型的投资方法通过计算机程序自动执行交易策略，以概率论和统计学为基础。

2.2、原理与方法

2.3、特点

1、客观执行，避免情绪因素：运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预。

2、支持大数据处理，提高决策效率：运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。

3、统计模型支撑，策略选股择时精准：在套利策略中，能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。

4、程序化交易，缩短决策与交易时滞：往往利用高速计算机进行程序化交易，能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，把握市场稍纵即逝的机会，在极短的时间内完成交易。

5、标的选择分散多样化，靠概率取胜：不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。

小结：量化投资的特点即优势，大家对它有了一定的了解，但仍要更加关注风险主要有：数据问题：失真、不完整；模型风险：实际操作考虑因素更多，过拟合；软件硬件：重复下单(光大事件)；同质性：集中交易。

2.4、区别

区别主要：量化投资和基本面投资的区别、量化投资和传统投资的区别，现围炉已整理好，如下图所示，烦请分别点击查看。

2.5、应用

有了上面4大模块的学习后，大家再一起来看看量化投资的应用吧，不过量化投资几乎覆盖了投资的全过程，包括选股、择时、股指期货套利、统计套利、算法交易和资产配置等。

1、选股：采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为，可以分为大数据选股、因子选股、事件驱动、技术形态择股、指数投资和风险中性六大类。

2、择时：股市存在经典线性相关之外的非线性相关，拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，因此存在可预测成分。

3、股指期货套利：股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，主要分为期现套利和跨期套利两种。

4、统计套利：证券价格的历史统计规律进行套利，在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，称之为B中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，称之为协整策略。

5、算法交易：指使用计算机程序来发出交易指令，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。

6、资产配置：指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。

2.6、策略

有了上面5大模块的学习后，下面我们进入量化投资的策略学习，先看投资策略的分类有哪些吧，围炉已整理如下图所示：（不过有些策略名称不一样，但作用一样）

量化投资被冠名“黑箱”主要原因是量化投资策略一般是基金经理赚钱的命根子。一般不轻易对外公开，而且许多量化策略背后是复杂的数理型，不容易读懂和掌握，这些难度对于一般投资者来说也是一个不可触及的高度。

对于一个普通的量化投资系统，策略构建流程如下图：

小结：最后我们以一张量化投资从构想到实现的图来结束：策略模块，量化投资的一般步骤：数理化 → 构建模型 → 模型验证 → 构建投组 → 再平衡。

同时策略需要根据市场状况变化和投资理念变化对模型进行不断修正、改进和优化，才能够不断发挥量化投资模型的优势。

2.7、参与主体

自2009年量化投资热潮之后，量化投资在国内市场上已经形成私募基金、公募基金、券商以及期货界四大派系。

1、私募基金：国内量化投资行业的主要参与者之一，具有灵活的投资策略和高效的执行能力。目前，国内量化私募数量不断增加，管理规模不断扩大。

2、公募基金：近年来，公募基金也在积极布局量化投资领域，推出了一系列量化基金产品。公募基金具有资金实力雄厚、研究团队专业等优势，为量化投资行业的发展提供了有力支持。

3、券商：证券公司是量化投资的重要参与者之一，提供交易通道、研究支持、算法交易等服务。证券公司通过不断优化交易系统和技术平台，提高量化投资的执行效率和服务质量。

4、期货公司：期货公司在量化投资中主要参与期货市场的交易和风险管理。随着期货市场的发展和创新，期货公司在量化投资中的作用越来越重要。

2.8、系统

我们先简单看下：量化交易系统主要包括大模块，当然还有很模块（如：实盘模拟、系统集成、回测框架建立、合规性考量）这里就不一一介绍了。

下面这4大主要的模块，是所有量化系统都必需的功能。

1、交易执行系统：负责将策略指令转化为实际的交易操作，包括订单类型（市价、限价等）、大小、滑点控制等。考虑如何最小化市场冲击和交易成本。

2、监控与报警：实时监控系统运行情况，及时发现问题并发出警报。

3、订单管理与撮合引擎：管理交易订单，并与交易所进行撮合。

4、绩效评估与归因分析：评估策略的实际表现，并分析投资收益的来源。

5、模型设计与开发：基于交易策略，设计并开发数学模型或机器学习模型来生成买卖信号。

2.8.1、市面上量化交易系统

量化交易系统是将量化投资策略转化为实际交易的执行平台。它负责接收交易信号、执行交易指令、监控交易过程、管理风险等。围炉整理了市面上主流的量化交易软件包括迅投QMT、恒生Ptrade和GFQuant等。

以下是一些详细内容

• 迅投QMT：一款功能丰富的量化交易软件，适合有一定交易经验的投资者使用。提供了多种交易工具和策略，可以帮助投资者更好地分析和执行交易。
• 恒生Ptrade：一款面向高净值个人客户及专业机构的一体化智能投资交易系统软件，支持程序化策略交易、日内回转交易、普通交易、策略模型交易等功能场景。
• GFQuant：量化交易平台，它提供了包括回测、模拟交易和实盘交易在内的全套量化交易服务。
• BigQuant：一个面向AI量化交易的平台，提供了策略开发、回测和实盘交易的功能。

2.8.2、量化交易系统介绍

现在我们以恒生Ptrade为例，介绍量化交易系统，Ptrade系统自带一系列量化交易函数，打通了策略研究、编写、回测、仿真到实盘的全链路，可全面覆盖客户的量化交易需求。除此之外，Ptrade系统可以支持Tushare函数的调用，无需环境安装，获取token码后即可使用。

比较值得关注的是，不同于其他（PB）那些门槛顶天的量化交易软件，PTrade为客户提供简单上手的全面Python交易接口，比迅投QMT更易操作，云端数据调用便捷，支持众多第三方库以满足量化策略需求，具备回测、模拟实盘和实盘交易功能。非常适合代码小白及刚接触量化交易的投资者。

2.9、量化公司如何运作

量化投资公司的运作是一个高度专业化、内部高度协同合作（如策略研究团队、模型开发团队、数据团队等，还有量化交易部门的组成，比如策略团队、技术团队、风险管理团队和执行团队）、同时以数据驱动的系统性工程，其核心在于通过科学建模与算法优化实现超额收益。

参考资料:

1、王锦池《量化投资》

2、金融市场量化预测算法

3.、黄生辉《机器学习与量化投资》

4、电子科技大学-华泰证券联合实验室-量化投资平台

5、i私募管网 – PTrade