自從1992年Fama-French三因數模型提出后，多因數框架逐漸成為量化主流，而尋找有效的Alpha因數也成為策略研究的核心。 經過三十餘年的發展，傳統因數挖掘的局限性逐步顯現：從人工研究、遺傳演算法到深度學習模型，有效因數的挖掘越來越難，衰減速度越來越快; 傳統基於固定數學表達式的統計模型，因其缺乏因果關係的理解，難以應對快速變化的行情。 在AI時代，如何實現量化交易和AI大模型的融合，推動範式轉換與投研體系升級，已成為量化機構必須面對的重大命題。
高盈量化自2024年起堅定看好AI與高頻量化融合的發展方向，在原有超高頻交易積累的基礎上，近兩年在AI人才、算力、數據及外部戰略合作方面持續投入，成功通過AI大模型和強化學習演算法的結合，研發出AI端到端策略框架。 該框架能夠實現以AI大模型驅動策略自我反覆運算與持續進化，突破高頻交易效率和思路邊界，推動量化策略從“人工因數挖掘”向“大模型智慧決策”的範式跨越。
AI端到端：讓模型自主決策、持續進化
高盈量化AI端到端策略，核心理念就是減少人工干預，讓模型自主處理完整的市場實時資訊，並結合強化學習實現自我反覆運算——如同AlphaGo通過自我對弈不斷提升棋力，AI模型也能通過持續的交易實踐與全鏈路復盤，不斷優化決策能力、積累交易經驗，最終實現反覆運算效率更高、突發衝擊回應更快、動態評估更全面的目標。
針對不同交易頻率下數據輸送量和事件延遲的差異，高盈量化研發了三套解耦架構，覆蓋微秒、毫秒、秒級三個高頻交易時間尺度，在盤中處理不同類型的市場實時資訊流並執行交易信號。 其中，微秒級架構採用FPGA直連交易所，進行低延遲的信號處理和交易執行，大模型在旁路導航，負責市場行情評估和策略參數調優; 毫秒級架構採用多智慧體協作，四個智慧體分別負責指標分析、形態判斷、趨勢判斷和風控把關，毫秒內完成多模型投票與置信度加權; 秒級架構則負責7×24小時實時處理全球市場的新聞資訊流，在交易時段實現新聞事件驅動和訂單流信號的協同輸出，及時捕捉突發消息和行情異動帶來的交易機會。
三重壁壘：算力、技術與經驗缺一不可
端到端高頻策略的研發，是AI應用落地的又一次範式突破。 高頻交易的業務場景要求在極短時間內完成正確的決策和執行。 任何的計算誤差或流程脫節，都會在成千上萬筆交易中被不斷放大，造成不可挽回的損失。
如何將大模型的性能、分析效果與穩定性提升至高頻交易的要求，是第一重挑戰。 圍繞這一問題，高盈量化AI研究團隊部署了大量算力資源，開展了近兩年的技術攻關。 通過對業界主流開源LLM大模型在推理性能、金融理解分析能力、指令遵循等關鍵指標進行系統化評測與對比，綜合運用模型微調、蒸餾、量化壓縮、稀疏剪枝等技術，將大模型的推理延遲壓縮至1-5毫秒，使其在高頻交易的時間視窗內生成穩定可靠的分析結果。
而超低延遲交易的實戰經驗構成了第二重壁壘。 微秒級執行依賴成熟的FPGA晶片應用及超高頻交易執行系統，需要多年的技術沉澱。 高盈量化在原有超高頻交易基礎上，完成了從演算法到硬體的全棧重構與核心架構解耦——Tick的極速執行由硬體硬邏輯（FPGA）全權負責，大模型不阻塞下單流程，而是以異步旁路方式運行推理。 簡言之，硬體負責「開槍」，大模型負責「瞄準與校準」，二者各司其職、互不阻塞。
AI端到端策略的研發，也是對跨學科協同能力的一次重要檢驗。 目前，全球僅有少數頂尖機構具備大模型與微秒級交易執行融合的成功經驗，高盈量化已成為其中之一。 AI的飛速發展正在為各行各業帶來深刻的生產力變革，量化投資行業也正站在範式跨越的門檻上。 高盈量化將持續深耕AI量化領域，推動量化交易從「因數為王」向「端到端智慧決策」的全面轉型。