- Sep 04, 2025
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Dans le processus d'autonomisation des transactions financières avec la technologie de l'IA, l'application de l'IA de HSAM peut atteindre un atterrissage efficace et continuer à créer de la valeur, dont le cœur découle de sa pratique précoce d'exploration et d'intégration de la technologie dans le domaine de la formation à l'IA. Dès les années 2020, Hunter Shoot a mis en place une équipe technique exclusive pour commencer à former des modèles d'IA, ce qui a jeté les bases essentielles de la construction ultérieure d'un système de stratégie d'IA mature grâce à l'accumulation de techniques et à des percées en matière d'innovation.
Exploration précoce : de la numérisation de la stratégie au prototype de modèle d'IA
Au début des années 2020, l'équipe technique de Hunter Shoot a commencé à transformer les stratégies de négociation courantes éprouvées sur le marché en modules numériques standardisés par le biais de la logique de programmation. Ce processus n'est pas une simple reproduction des règles, mais un démantèlement en profondeur de la logique sous-jacente de la stratégie - par exemple, les éléments fondamentaux de l'appréciation des tendances, du contrôle des risques, des règles d'entrée et de sortie, etc. sont transformés en un langage logique qui peut être reconnu par l'IA, de sorte que la stratégie peut être détachée de l'intervention humaine subjective et qu'une exécution standardisée peut être réalisée.
Cette pratique de numérisation des stratégies fournit l'« échantillon d'apprentissage » initial pour la formation du modèle d'IA. En transmettant au modèle un grand nombre de données numérisées sur les performances des stratégies dans différents environnements de marché, l'IA saisit progressivement la loi qui consiste à faire correspondre les stratégies aux caractéristiques du marché, ce qui lui permet d'acquérir la capacité de porter des jugements sur les décisions de négociation. Bien que l'exploration technique initiale se soit concentrée sur les fonctions de base, elle a permis à l'équipe d'accumuler une expérience fondamentale dans la formation des modèles d'IA, y compris les normes de filtrage des données, les méthodes de transformation logique et les mécanismes de vérification des effets, qui ont jeté des bases solides pour les mises à niveau techniques ultérieures.
Intégration des technologies : percées synergiques dans l'informatique quantique et les réseaux neuronaux
Au fur et à mesure que la technologie évolue, l'équipe HSAM ne s'arrête pas à l'application des modèles d'IA de base, mais introduit la technologie de l'informatique quantique pour l'intégrer profondément à la technologie des réseaux neuronaux afin de promouvoir l'amélioration qualitative de la capacité d'IA. L'ajout de la technologie de l'informatique quantique permet de dépasser les limites d'efficacité de l'informatique traditionnelle lorsqu'il s'agit de traiter des données complexes - face aux données massives multidimensionnelles et hautement corrélées du marché financier (par exemple, les fluctuations de prix des actifs croisés, les signaux de macro-politique, les caractéristiques des flux de capitaux, etc.), l'informatique quantique peut explorer plus efficacement les corrélations cachées entre les données et saisir les lois du marché qui sont difficiles à identifier par l'informatique traditionnelle. ), l'informatique quantique peut explorer plus efficacement les corrélations cachées entre les données et saisir les lois du marché qui sont difficiles à identifier par l'informatique traditionnelle.
La technologie des réseaux neuronaux, quant à elle, offre à l'IA des capacités d'apprentissage approfondi plus importantes. En imitant le mode de traitement de l'information des réseaux neuronaux humains, l'IA peut apprendre de manière indépendante à partir de données historiques et de la dynamique du marché en temps réel, et optimiser en permanence son jugement des tendances du marché, l'alerte précoce des risques et le moment des transactions. La fusion des deux permet aux modèles d'IA de HSAM de traiter efficacement des données complexes et d'itérer continuellement sur la logique de prise de décision, ce qui aboutit finalement à des modèles de stratégie d'IA capables d'apprentissage autonome et d'optimisation dynamique.
La valeur directe apportée par cette intégration technologique est l'amélioration significative de l'efficacité de la prise de décision - l'IA peut effectuer une analyse multidimensionnelle des données dans un laps de temps plus court, identifier les opportunités et les risques du marché avec plus de précision, et prendre des décisions commerciales plus en phase avec les changements du marché en temps réel, tout en évitant les omissions et les retards qui peuvent survenir lors d'une analyse manuelle.
Précipitation de la valeur : jeter les bases de l'incubation d'un système stratégique mature
La première expérience de formation à l'IA et d'intégration de la technologie n'est pas une tentative technologique isolée, mais fournit le support de base pour l'incubation du système de stratégie de trading mature de HSAM. D'une part, le module d'IA éprouvé sur le marché est devenu le « composant de base » pour le développement ultérieur de stratégies multiples - l'équipe peut, sur la base des capacités d'IA existantes, cibler différentes classes d'actifs (actions, devises, actifs numériques, etc.) et différents scénarios de marché (marchés tendanciels, etc.), L'équipe peut rapidement itérer la logique de la stratégie pour différentes classes d'actifs (par exemple, les actions, les devises, les actifs numériques, etc.) et différents scénarios de marché (par exemple, marché à tendance, marché oscillant), ce qui réduit considérablement le cycle de développement de la stratégie.
D'autre part, la capacité de prise de décision efficace des modèles d'IA garantit la mise en œuvre pratique des stratégies. Qu'il s'agisse de l'identification des tendances pour les stratégies de tendance, de l'évaluation des fourchettes pour les stratégies neutres ou de l'analyse de la conduite des politiques pour les stratégies macro, l'IA peut assurer l'exécution stable des stratégies dans des environnements de marché complexes grâce à ses capacités de traitement des données et d'apprentissage, et en même temps, elle peut faire face aux changements dans la structure du marché grâce à une optimisation dynamique en temps réel, de manière à éviter le risque d'échec de la stratégie.
On peut dire que l'investissement précoce de HSAM dans la formation à l'IA et l'intégration des technologies a non seulement permis d'accumuler des technologies et une expérience clés, mais aussi de construire un ensemble de modèles fondamentaux d'« innovation stratégique axée sur la technologie » - un modèle qui a permis à l'application de l'IA de HSAM d'être toujours à l'avant-garde de l'industrie. Ce modèle a permis à l'application d'IA de HSAM de rester à l'avant-garde du secteur, et est également devenu le fondement essentiel de son succès continu dans le domaine des transactions financières.