Ai量化交易

[Composer：使用AI进行量化交易](https://www.composer.trade/)[content]Composer Trading是一个旨在彻底改变个人创建和管理投资策略方式的平台。它提供了一款由人工智能驱动的策略创建工具，允许用户用自然语言解释他们的目标、策略和风险关注点，然后AI辅助编辑器会为他们创建策略。这种自动化延伸到交易策略的执行，Composer会自动处理交易和再平衡。该平台提供了各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可以立即进行投资。Composer强调数据驱动式交易方法，避免情绪或轰动影响。Composer还作为经纪商，并提供全自动交易执行，并采用无佣金模式，并通过简单固定月度订阅透明定价。用户可以在承诺之前免费测试该平台。定制是Composer的一个关键特性，因为每个策略都是完全可编辑的。用户可以使用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数，并对其进行不同权重或条件应用。该平台还允许根据用户定义的标准从候选者池中进行动态选择。回测可帮助用户学习并调整他们的战略，并且他们可以将其与基准或其他战略进行比较。Composer还计算费用、滑点以及战术最终价值,提供潜在结果全面视图。[heading2][Musicgen-remixer：将音乐重新混音](https://replicate.com/s[content]挺有意思的项目，可以将一段音乐通过提示词，重新混音，自己做视频或内容想改一下某段音乐的氛围的可以用一下。

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大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，大模型预训练的数据中最重要的也是公开数据，当然各家都会有一些自己独有的数据来源，但占比都不太大。量化的整体算法逻辑各家其实也都差不多，类比预训练模型结构方面，大家也基本类似，不会有翻天覆地的差别。所以，决定模型能力好坏的其实是大型系统工程能力。首先，作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型的计算集群。上万张卡的互联是对Infra的极致挑战，国内在ChatGPT之前实现上万张卡互联的可能只有幻方的萤火平台，幻方的Infra人才基本上也是国内最顶尖的，里面各种NOI金牌选手。量化不仅需要大型的计算集群，对性能和效率也有极致的追求，大家的算法捕捉的交易机会其实很类似，这种情况下，交易指令的速度变得尤为关键，有使用网卡编程来追求最大化效率的。大模型虽然没有这么夸张，但是在infra层面的每一点提升，都可以带来不少的训练效率优化，也能更快的得到实验反馈，并得到持续提升。其次，细节在大型系统工程中十分关键。量化交易系统中只有算法是完全不够的，整个系统包含交易执行、风控多个方面，任何一个环节的问题都会导致整个交易系统功败垂成。大模型预训练中，从数据到评估，也包含了大量的细节。除了已经形成普遍共识是谁的数据清洗地好，谁的模型效果就好，数据配比、数据顺序、训练策略等等小细节都对模型最后的结果起着重要的作用。