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Deepseek反哺量化交易

来源：晰数塔互联网快讯时间：2025年03月03日 12:48

转自：中环狙击手

上周，Deepseek开源了好几项专业技术，聊了一些业内人士，基本上表示最近都在将这些技术加速融合到原本的量化系统中，这比直接在交易中调用ds的api更加靠谱和易于融合。

1. FlashMLA

基于GPU的注意力机制优化库，通过动态分页KV缓存降低显存占用，将计算复杂度从O(n²)优化至线性级。简单说就像给AI装了个“智能望远镜”，能快速聚焦重要信息，处理长文本时速度提升3倍。可以用来加速高频交易中的实时新闻分析（例如财报解读），在毫秒内提取关键数据，辅助下单决策。

2. DeepEP

面向MoE模型的分布式通信库，通过RDMA和NVLink优化All-to-All通信，降低千卡集群延迟。可以让多台电脑像“接力赛跑选手”一样高效传递数据，合作速度提升40%。支持超大规模金融预测模型（如万亿参数的风控模型），多节点协作训练时间大幅缩短。

3. DeepGEMM

基于FP8精度的矩阵计算库，通过两级累加策略实现1350+ TFLOPS算力。相当于给AI的“数学大脑”换装省电芯片，算得快还省电。可以有效加速量化因子计算，相同硬件下模型训练速度翻倍，大幅降低电费成本和回测速度。

4. DualPipe & EPLB

双向流水线并行与动态负载均衡算法，硬件利用率提升30%。好比“红绿灯智能调度系统”，让显卡永远不堵车。用好了之后，可以同时高效运行多个策略回测，GPU资源利用率拉满，缩短策略迭代周期。

5. 3FS

基于NVMe SSD的分布式文件系统，实现6.6 TiB/s吞吐量。相当于给AI造了个“光速图书馆”，1秒能读完200本书。可以实时加载全球市场Tick数据（如美股4亿条/日），数据预处理时间从小时级降至分钟级。

6. Smallpond

轻量级列式数据处理框架，替代Hadoop实现PB级数据秒级过滤。智能数据“筛子”，自动过滤垃圾信息。快速清洗海量非结构化数据（如社交媒体情绪），大幅提升生成交易信号效率。

总的来说，这些开源技术共同构建了量化交易超算平台：

· 速度：3FS+FlashMLA让数据流大幅提速，抓住转瞬即逝的交易窗口

· 规模：DeepEP+DeepGEMM支持千亿参数模型，预测更精准

· 成本：DualPipe+Smallpond降低硬件投入，降低量化使用AI技术的成本

以前，其实各大量化私募也都有类似的功能和想法，只不过效率没有那么极致，Deepseek开源之后把整体的标准大幅提高。基本上是小学生到大学生的进化。

想必未来的量化交易在A股将加大收割力度，为AGI发展添砖加瓦。

（转自：中环狙击手）