- Sep 06, 2025
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Le succès de HSAM dans le domaine de la négociation financière pilotée par l'IA ne peut être dissocié de la construction systématique du modèle de stratégie multi-négociation. La formation de ce modèle ne s'est pas faite du jour au lendemain, mais s'est appuyée sur l'itération de réseaux neuronaux profonds, d'algorithmes d'apprentissage par renforcement et d'autres technologies, combinée à l'expansion de l'application du traitement du langage naturel (NLP), et s'est progressivement améliorée dans l'exploration et la validation continues, pour finalement former une stratégie de négociation mature qui couvre une variété de scénarios de marché avec sept stratégies, ce qui fournit le support de base pour l'atterrissage de la technologie de l'intelligence artificielle.
Itération technologique : fournir un soutien sous-stratégique à l'innovation stratégique
L'élaboration de modèles de stratégies de négociation multiples commence par une percée continue de la technologie de base de l'IA. L'amélioration du réseau neuronal profond a donné à l'IA une plus grande capacité à traiter des données complexes - elle peut identifier les modèles cachés des fluctuations du prix des actifs, les changements dans les flux de capitaux et les corrélations industrielles à partir de la quantité massive d'informations sur le marché financier, fournissant des données pour la conception de la logique de la stratégie ; l'amélioration de l'algorithme d'apprentissage par renforcement a donné à l'IA la capacité d'optimiser de manière autonome la stratégie en simulant différents environnements de marché et en fournissant le soutien sous-jacent pour l'innovation de la stratégie. L'amélioration des algorithmes d'apprentissage par renforcement permet à l'IA de s'optimiser elle-même en simulant des scénarios de négociation dans différents environnements de marché, en ajustant continuellement les paramètres de la stratégie et les règles d'exécution, et en améliorant progressivement l'adaptabilité et l'efficacité de la stratégie.
L'intégration de la technologie de traitement du langage naturel (NLP) élargit encore la dimension informationnelle de la stratégie. Sur le marché financier, les informations non structurées telles que les textes politiques, les rapports industriels, les informations d'actualité, etc. ont souvent un impact clé sur le prix des actifs. La technologie NLP peut transformer ces informations textuelles en données analysables, extraire les éléments essentiels tels que les orientations politiques, les tendances industrielles, les conseils en matière de risque, etc. et injecter dans la stratégie la « combinaison du macro et du micro » de la logique de jugement. Par exemple, dans l'élaboration de stratégies macro, le NLP peut aider à identifier les signaux clés dans les documents politiques et à analyser leurs voies de transmission aux différentes classes d'actifs, de manière à aligner plus étroitement les stratégies sur les moteurs réels du marché.
La synergie de ces technologies élimine les limites des stratégies traditionnelles qui reposent sur une seule dimension de données, et fournit une base technologique pour l'exploration de stratégies multiples - l'IA ne peut plus prendre des décisions basées uniquement sur des données de prix, mais peut intégrer des informations provenant de sources multiples et simuler des changements dans des scénarios multiples, soutenant ainsi la conception et l'optimisation de différents types de stratégies.
Synergie industrielle : tirer parti de la vague technologique pour promouvoir l'amélioration des stratégies
L'émergence d'écosystèmes technologiques tels que l'Open AI offre de nouvelles possibilités d'amélioration de la multi-stratégie HSAM. Les capacités générales d'intelligence artificielle de ces plateformes technologiques peuvent compléter la logique stratégique existante de HSAM : d'une part, les modèles d'IA de HSAM peuvent être améliorés pour explorer la profondeur des lois du marché en tirant parti de ses forces en matière de traitement de données à grande échelle et de raisonnement logique complexe ; d'autre part, grâce à la synergie avec des écosystèmes technologiques externes, il peut introduire des cadres algorithmiques et des méthodes de formation de pointe, afin d'optimiser l'efficacité de l'itération de ses stratégies. D'autre part, HSAM a introduit des cadres algorithmiques et des méthodes de formation plus pointus en collaboration avec des écosystèmes technologiques externes afin d'optimiser l'efficacité de l'itération des stratégies.
Cependant, HSAM a toujours maintenu une attitude rigoureuse à l'égard des mises à jour des stratégies - l'introduction de la technologie n'est pas simplement du « fétichisme », mais nécessite une adaptation et une validation ciblées en conjonction avec des scénarios de négociation financière réels. Le modèle « collaboration ouverte + validation autonome » permet non seulement d'exploiter le potentiel de la vague technologique de l'industrie, mais aussi de garantir la sécurité et la stabilité de la stratégie.
Vérification pratique : précipitation de la stratégie mature dans l'exploration à long terme
La formation d'une stratégie de trading ne peut se faire sans le soutien de données massives et d'une vérification du trading à long terme, et le modèle multi-stratégies de HSAM ne fait pas exception à la règle. Au stade initial du développement de la stratégie, l'équipe propose un cadre logique préliminaire basé sur les capacités techniques et la connaissance du marché, puis teste les performances de la stratégie dans différents environnements de marché par le biais d'un backtesting des données historiques ; si les résultats du backtesting répondent aux attentes, la stratégie passe au stade de la validation en temps réel à petite échelle, afin d'observer l'adaptabilité de la stratégie sur le marché en temps réel et de recueillir les problèmes et les orientations d'optimisation au cours du processus de mise en œuvre.
Après ce processus de validation rigoureux, HSAM a progressivement développé sept stratégies de négociation matures, couvrant différents scénarios de marché et préférences en matière de risque :
MAS Saisir l'orientation à moyen et long terme des actifs en s'appuyant sur les caractéristiques de la tendance des prix ;
AS Se concentrer sur la volatilité globale du marché cédé et explorer les opportunités de gains indépendamment des hauts et des bas du marché ;
TS Se concentrer sur le marché unilatéral et optimiser le moment des entrées et des sorties en jugeant de la force de la tendance ;
NS S'adapter à l'environnement du marché agité et profiter de la fluctuation de la fourchette de prix pour réaliser l'accumulation de gains ;
VS Construire la logique de couverture du risque et de gain en se concentrant sur l'écart entre la fluctuation attendue du marché et la fluctuation réelle. VS construit une logique de couverture des risques et d'acquisition de rendement autour de la différence entre les fluctuations attendues et réelles du marché ;
QS combine les avantages de la technologie de l'informatique quantique pour explorer les corrélations complexes entre les actifs ;
MS s'ancre sur les politiques macroéconomiques et les changements industriels, et recherche des opportunités à partir de facteurs moteurs systématiques.
À l'avenir, HSAM continuera d'optimiser les stratégies existantes et d'explorer de nouvelles stratégies, de sorte que le modèle de stratégie multi-négociation soit toujours en phase avec les changements du marché et fournisse aux utilisateurs une expérience de service financier plus adaptée.