今天是什么好日子?
该准备的礼物准备好了吗?
有没有准备好给他/她一个惊喜?
介绍一对投资圈内的
“模范情侣”
不定期给一方制造“惊喜”
散户和机构投资者相爱相杀。抓住机会,一夜暴富是所有散户们的心中所愿,然而正如你的小心思被另一半拿捏死一样,大多数情况下都被庄家割了韭菜。
由金融投资机构、企业高管们组成的庄家作为能够影响某一股票行情的投资者,不止是在资金上碾压散户,他们往往能够对国家宏观政策、市场行业政策,甚至是更细致的公司财务状况有极其敏锐的判断。
机构投资者在做一只股票前,会对该股进行长时间的调查研究,并指定周密的计划,而这一只股票便会成为庄家的重点项目,长时间持有,直到成功获利后才会去做下一只股票,从不跟风,专注度极高。
除此以外,机构投资者们也有着过硬的技术理论,什么道琼斯理论、江恩法则都烂熟于胸,大多数散户能够获利上岸,基本都是与庄家拼耐力,沉住气、不跟风,很少有人能够在玩法上拼的过庄家。而在这个资本的游戏中,有一种“玩法”更加高端,一般的散户根本没有能力接触,那就是高频交易。
高频交易是一种量化投资策略,在极短的时间内频繁的买进卖出,通过市场量价行为的信息差,以微小的价差从中获利。每笔交易的持仓时间很短,收益较低,但由于交易次数和交易量十分庞大,这样的交易策略的总体收益也相对稳定。
当然啦,也许有人会问,如果我也多次买进卖出,那我岂不也是高频交易“玩家”?想的美,高频交易是能够在一秒钟内完成50次交易,每次交易的确认时间仅有20毫秒,如果以常规低频交易的方式搞高频交易,你手机的钢化膜早就被按碎了。
这样的交易频率显然不是依靠人力完成的,成熟的高频交易市场都是由机器主导,每一笔交易都是由计算机自动完成的程序化交易。而在每一个高频交易机构或企业的背后,一定会有专业的团队负责开发复杂的交易算法以及风险评估模型。
为了在竞争激烈的交易市场中获得业务优势,量化金融公司往往需要处理TB级的市场数据,而背后的交易算法则需要以惊人的算力规模驱动企业的每一步决策。如此一来,这条赛道注定是IT技术实力的比拼。
戴尔科技作为STAC基准测试委员会的技术提供商成员之一,能够为量化金融公司提供可靠的企业级解决方案,通过高性能基础设施消除技术与交易策略之间的界限。
对于高频交易而言,市场数据是所有交易策略的基础,对于基础设施的需求不只是速度快,更要易于使用和维护。在这方面,戴尔PowerScale和戴尔ECS能够凭借出色的性能帮助量化金融机构更快地抓住市场机会。

戴尔PowerScale提供从最小11TB到PB级的存储能力,其搭载的英特尔®至强®Platinum处理器采用软件定义的基础设施和敏捷云架构,为PowerScale提供卓越的性能与效率,加速处理严苛的文件工作负载,经过STAC基准测试研究发现,戴尔PowerScale能够提供超高并发条件下大数据集的近实时处理性能,让模型开发时间更短。
为了方便使用,戴尔PowerScale能够通过广泛的 S3、S3a CAS、NFS、等协议轻松与现有系统集成,使企业能够通过多种方式集成相同数据的任何协议,实现真正的多协议支持。
将不同的非结构化数据与市场数据相互融合,也是量化金融企业提高竞争优势的重要手段,但这种社交媒体、新闻提要等非结构化数据会大量增加对数据存储的需求。

作为一款企业级对象存储平台,戴尔科技ECS具有非凡的可扩展性以及存储弹性,支持企业以类似公有云的规模灵活地访问、存储、管理非结构化数据,为量化金融企业提供更加轻松、敏捷的洞察力。
人算不如“机算”,在这条由IT技术支撑的赛道上,掌握海量的数据就意味着把握先机,而戴尔科技将为企业基础设施提供科技赋能,帮助企业提高团队的效率和算法价值,发挥其无限潜力。

好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。