月日,硅谷帕洛阿尔托的buebotte咖啡厅内,冷萃咖啡的木质香气混着电子设备的嗡鸣在空气中流淌。
陈默坐在临窗的胡桃木长桌前,目光落在对面敲击ac的女性身上。
林语晨穿着黑色连帽衫,帽兜半掩着长,指尖在键盘上跳跃的频率如同在弹奏一无声的代码之曲,屏幕上的神经网络图谱随动作闪烁,宛如神经元在黑暗中传递信号。
“传统量化模型都是线性思维。”
林语晨突然开口,将手中的冷萃咖啡推至桌角,玻璃杯底与木质桌面碰撞出轻响。
她的声音带着华裔特有的清晰咬字,尾音微微上挑,像是在陈述一个不证自明的真理。
“就像用牛顿力学预测量子跃迁。”
她补充道,目光从屏幕上移开,直视陈默的眼睛。
陈默身体前倾,西装袖口蹭过桌面的木纹,他闻到对方身上若有若无的雪松香水味,混着咖啡的苦香。
“具体怎么实现?”
他的手指无意识地摩挲着咖啡杯沿,这个动作暴露了他内心的期待。
林语晨滑动触控板,lst神经网络架构图占据整个屏幕,不同颜色的数据流如血管般交织。
“模型输入层包含ooo分钟的tick级行情数据,”
她的指尖在“最优五档报价”
“成交量分布”
“撤单率”
等标签上划过,“中间层通过注意力机制加权推特api抓取的关键词热度,情感分析模块会给‘崩盘’‘抄底’这类词赋予负向权重,‘突破’‘金叉’则赋予正向权重。”
陈默的瞳孔微微收缩。
他现有模型仅用到分钟级k线数据,而av捕捉的是tick级订单流,这种粒度的差异如同用显微镜观察细胞与用望远镜看星系。
林语晨调出oo年月的回测曲线,蓝色的av曲线在美股熔断期间划出优美的弧线,相较于传统策略的深v型回撤,它的净值波动幅度小了近o。
“这里,”
林语晨用红框标注oo年月日的暴跌时段,“传统布林带策略在波动率突破上轨时做空,而av通过推特情绪熵检测到散户恐慌峰值,反向做多波动率对冲,单月夏普比率达。”
午后的阳光斜切过实验室的百叶窗,在白板上投下明暗相间的条纹。
林语晨用激光笔指向公式“Δt∈[o,o)”
,红色笔迹在白色背景上格外醒目:“每个分钟被拆分为o个半秒切片,这是人类反应度的极限区间。”
她调出某科技股的订单流数据,放大至微秒级:“看这三笔隐藏卖单,oo手、o手、手,传统模型会认为是散户行为,但av通过撤单度和挂单间距识别出机构拆单痕迹。”
陈默的手指不自觉摩挲着袖口纽扣,想起o年月市场暴跌时,他的多因子模型因无法识别机构伪装成散户的出货而失灵。
“算力需求如何?”
他看着机柜里蓝光闪烁的fpga芯片。
“训练时用块hoogpu集群,推理阶段部署在xix的vup芯片上,”
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