自从1992年Fama-French三因子模型提出后，多因子框架逐渐成为量化主流，而寻找有效的Alpha因子也成为策略研究的核心。经过三十余年的发展，传统因子挖掘的局限性逐步显现：从人工研究、遗传算法到深度学习模型，有效因子的挖掘越来越难，衰减速度越来越快；传统基于固定数学表达式的统计模型，因其缺乏因果关系的理解，难以应对快速变化的行情。在AI时代，如何实现量化交易和AI大模型的融合，推动范式转换与投研体系升级，已成为量化机构必须面对的重大命题。
高盈量化自2024年起坚定看好AI与高频量化融合的发展方向，在原有超高频交易积累的基础上，近两年在AI人才、算力、数据及外部战略合作方面持续投入，成功通过AI大模型和强化学习算法的结合，研发出AI端到端策略框架。该框架能够实现以AI大模型驱动策略自我迭代与持续进化，突破高频交易效率和思路边界，推动量化策略从“人工因子挖掘”向“大模型智能决策”的范式跨越。
AI端到端：让模型自主决策、持续进化
高盈量化AI端到端策略，核心理念就是减少人工干预，让模型自主处理完整的市场实时信息，并结合强化学习实现自我迭代——如同AlphaGo通过自我对弈不断提升棋力，AI模型也能通过持续的交易实践与全链路复盘，不断优化决策能力、积累交易经验，最终实现迭代效率更高、突发冲击响应更快、动态评估更全面的目标。
针对不同交易频率下数据吞吐量和事件延迟的差异，高盈量化研发了三套解耦架构，覆盖微秒、毫秒、秒级三个高频交易时间尺度，在盘中处理不同类型的市场实时信息流并执行交易信号。其中，微秒级架构采用FPGA直连交易所，进行低延迟的信号处理和交易执行，大模型在旁路导航，负责市场行情评估和策略参数调优；毫秒级架构采用多智能体协作，四个智能体分别负责指标分析、形态判断、趋势判断和风控把关，毫秒内完成多模型投票与置信度加权；秒级架构则负责7x24小时实时处理全球市场的新闻信息流，在交易时段实现新闻事件驱动和订单流信号的协同输出，及时捕捉突发消息和行情异动带来的交易机会。
三重壁垒：算力、技术与经验缺一不可
端到端高频策略的研发，是AI应用落地的又一次范式突破。高频交易的业务场景要求在极短时间内完成正确的决策和执行。任何的计算误差或流程脱节，都会在成千上万笔交易中被不断放大，造成不可挽回的损失。
如何将大模型的性能、分析效果与稳定性提升至高频交易的要求，是第一重挑战。围绕这一问题，高盈量化AI研究团队部署了大量算力资源，开展了近两年的技术攻关。通过对业界主流开源LLM大模型在推理性能、金融理解分析能力、指令遵循等关键指标进行系统化评测与对比，综合运用模型微调、蒸馏、量化压缩、稀疏剪枝等技术，将大模型的推理延迟压缩至1-5毫秒，使其在高频交易的时间窗口内生成稳定可靠的分析结果。
而超低延迟交易的实战经验构成了第二重壁垒。微秒级执行依赖成熟的FPGA芯片应用及超高频交易执行系统，需要多年的技术沉淀。高盈量化在原有超高频交易基础上，完成了从算法到硬件的全栈重构与核心架构解耦——Tick的极速执行由硬件硬逻辑（FPGA）全权负责，大模型不阻塞下单流程，而是以异步旁路方式运行推理。简言之，硬件负责“开枪”，大模型负责“瞄准与校准”，二者各司其职、互不阻塞。
AI端到端策略的研发，也是对跨学科协同能力的一次重要检验。目前，全球仅有少数顶尖机构具备大模型与微秒级交易执行融合的成功经验，高盈量化已成为其中之一。AI的飞速发展正在为各行各业带来深刻的生产力变革，量化投资行业也正站在范式跨越的门槛上。高盈量化将持续深耕AI量化领域，推动量化交易从“因子为王”向“端到端智能决策”的全面转型。
