Perang perkakasan, persaingan kuasa pengkomputeran, permainan genius: pemecah permainan dalam era involusi kuantitatif

Ini adalah era terbaik untuk pelaburan kuantitatif terus meningkat, bakat cemerlang berkumpul bersama, dan lebih ramai pemain teknikal meneroka tanah yang tidak berpenghuni...

Ini juga era "terburuk" untuk pelaburan kuantitatif Di. era ini, peraturan persaingan yang lebih sengit dan mekanisme penghapusan yang kejam bermakna hanya dengan terus mendaki lapisan puncak teknologi kita boleh "melihat gunung dan gunung kecil sepintas lalu."

Pada tahun 2023, industri ekuiti persendirian kuantitatif, yang telah memasuki era "trilion", telah memulakan involusi yang dikenali sebagai perang perkakasan, pertandingan kuasa pengkomputeran dan permainan genius. Daripada pertumbuhan biadab kepada pertanian intensif, bagaimana untuk menghadapi ekosistem industri di mana persaingan teknologi dan kecerdasan sentiasa meningkat?

Kunde Investment, yang telah beroperasi secara berterusan di pasaran domestik selama sepuluh tahun, menggunakan pengalamannya sendiri untuk menyelesaikan masalah. Mari kita lihat jawapan yang diberikan oleh orang Kuande.

Video berikut datang daripada: WizardQuant Investment Dengan sikap akademik yang ketat, apabila teknologi mula berkembang

kelas sains utama dunia dan Elchow dari mathschoua dunia sains sedang dihadapi Dalam era pengembangan data yang pesat, statistik, sebagai bahagian asas yang penting dalam sains data, semakin digunakan dalam aplikasi kehidupan sebenar.

Walaupun terdapat pilihan yang pelbagai, bagaimanakah anda boleh menghubungkan minat anda dengan kuat dengan keperluan akademik dan industri? Saya mendengar beberapa syarahan oleh guru yang telah kembali yang berkongsi kuliah akademik dan industri yang canggih, dan bertukar pengalaman pembelajaran dengan mentor pertukaran saya di UCLA Terutamanya selepas saya mengetahui tentang hubungan yang tidak dapat dipisahkan antara statistik dan pembelajaran mesin yang hangat, Elric Titik permulaan. pelayaran dikunci.

Statistik ialah tentang meneroka corak yang tidak diketahui daripada sejumlah besar data dan mencari susunan dalam keadaan yang kelihatan tidak teratur, yang memerlukan ketelitian dan ketekunan jangka panjang dalam penyelidikan saintifik. Timothy Gowers pernah membuat analogi yang menarik Dia berkata bahawa kebanyakan sumbangan yang meluas dalam matematik dibuat oleh "kura-kura" dan bukannya "arnab." Ini bermakna dalam skala masa penyelidikan jangka panjang, hanya melalui perbincangan berulang dengan data dan model, sama ada dengan kegembiraan atau kesakitan, pencapaian terobosan itu boleh dicapai dengan perlahan.

Kemudian, selama beberapa tahun beliau belajar biostatistik di Berkeley, Elric bukan sahaja dilatih dalam kualiti saintifik yang diperlukan untuk penyelidikan akademik, tetapi juga membuat penerokaan mendalam dalam banyak bidang sempadan. Ujian hipotesis berbilang, model Bayesian, bioinformatik, farmakogenomik, rangkaian saraf graf, dan teori pembelajaran bukan cembung meluas daripada statistik dan biologi pengiraan kepada pembelajaran mesin.

Semasa Elric belajar di luar negara, pasaran dagangan kuantitatif domestik berkembang pesat. Walaupun pasaran luar negara mempunyai alat dagangan yang lebih lengkap, faktor pasaran yang lebih mesra, dan modal yang lebih matang dan rasional, mereka juga berhadapan dengan banyak masalah seperti meningkatkan kehomogenan strategi, kesan Matthew yang jelas, dan terlalu bergantung pada leveraj dan pembiayaan kos rendah. Sebagai perbandingan, walaupun perkembangan perdagangan pasaran domestik berada di peringkat awal, pasaran lebih dinamik dan industri sedang meningkat Ini sebenarnya memberikan lebih banyak imaginasi dan ruang untuk pertumbuhan untuk perdagangan kuantitatif, terutamanya untuk pengamal muda.

Dari sudut pandangan teknikal, institusi perdagangan kuantitatif domestik teratas dengan pantas mengejar institusi luar negara terkemuka, malah mempunyai kelebihan unik mereka sendiri dalam arah teknikal tersegmen. Walaupun ia bermula lewat, institusi domestik mempunyai kelebihan yang jelas dalam menjadi pendatang lewat Sama ada aplikasi teknologi pembelajaran mendalam SOTA, pembinaan platform pengkomputeran AI berskala besar, dan reka bentuk perisian berprestasi tinggi dan sistem perdagangan perkakasan, domestik. institusi yang diwakili oleh Kuande Institusi perdagangan kuantitatif berada di barisan hadapan.

Angin timur teknologi ini telah melayari Elric untuk belayar di Kuande. 🎜🎜🎜🎜软 Semua perisian dagangan dan rangka kerja Kuande dibangunkan secara bebas, dan boleh membuat pelarasan dinamik dengan peraturan dan dasar perdagangan pasaran dan bursa.

Niat asal mengejar kesempurnaan

Keperluan zaman bagaikan lampu isyarat membimbing aliran teratur bakat. Dengan lebih banyak inovasi dan inovasi teknologi negara Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan arah aliran pasaran dan memilih portfolio pelaburan. Pada masa ini, penyelidikan dan aplikasi pembelajaran mesin tradisional (seperti kaedah kernel, model pokok, dsb.) dan pembelajaran mendalam yang lebih luas dan berkembang pesat telah menjadi perkara yang mesti dimiliki oleh institusi kewangan, terutamanya industri kuantitatif.

Selepas menamatkan pengajian dari PhD, Elric menyertai Cundall sebagai penyelidik pembelajaran mesin. Pada masa ini, kerja Elric memfokuskan pada perlombongan data, mereka bentuk penyelesaian model dan strategi, menggunakan kaedah pembelajaran mesin untuk menyelesaikan pelbagai teka-teki dalam pasaran kewangan, dan menemui sambungan bukan linear berdimensi tinggi dalam data besar-besaran telah memberinya perspektif yang lebih luas syurga dan bumi.

"Cundak mempunyai banyak sumber data bebas, sumber pengkomputeran berskala ultra besar dan sokongan kuasa pengkomputeran yang kuat, yang telah mewujudkan persekitaran kerja yang unggul untuk kami. Contohnya, saya dilengkapi dengan A100 yang mencukupi, saya tidak Kami juga bimbang tentang sumber yang tidak mencukupi, dan kecekapan kerja telah bertambah baik," kata Elric.

Bidang penyelidikan sentiasa berkembang bagaimana kita boleh menjadikan alat di tangan kita menjadi "senjata tajam"?
Elric percaya bahawa lebih banyak pasukan boleh menggabungkan kekuatan semua orang dan bekerjasama, lebih lama ia akan bertahan.

Pasukan Kunde termasuk rakan sekerja yang pakar dalam matematik teori dan fizik teori, serta ahli yang mempelajari kejuruteraan, statistik dan pengiraan berangka. Di Kuande, beliau bertemu dengan rakan sekerja yang cemerlang seperti pemenang pingat emas IPhO, master permainan + PhD dalam matematik, veteran senior Flower Street, pelatih berbakat, dll. Mereka sering berunding antara satu sama lain pada masa lapang, dan menyediakan perkhidmatan yang lebih lengkap dan komprehensif daripada perspektif profesional masing-masing.

"Ramai "pemenang pingat emas fizik" kami sering memikirkan undang-undang kewangan dengan pemahaman tentang undang-undang fizik. Perlanggaran seperti ini selalunya boleh membawa kepada inspirasi. Contohnya, formula Feynman-Kac yang terkenal dalam kejuruteraan kewangan, Ia dicipta oleh ahli fizik terkenal Richard Feynman ketika dia menerangkan pengedaran zarah bertenaga tinggi Walaupun dia juga seorang jurusan matematik, arahan penyelidikan PhDnya ialah kaedah quasi-Monte Carlo Dia melakukan pemodelan, latihan, dan Mereka sering memberi saya idea baharu apabila membuat penaakulan." Cerapan dari pelbagai bidang ini membantu Elric meluaskan pandangannya dalam penyelidikan dan mengelak daripada terperangkap dalam satu mod pemikiran.

年 Pasukan bakat muda dengan pelbagai latar belakang lebih padu dan berdaya saing.

Pastikan fikiran anda terbuka kepada idea baru dan pencapaian baru, Elric ibarat span yang menyerap air, sentiasa memperkayakan dirinya. Cundak telah membina satu siri sistem pengetahuan dalaman Sama ada mengenai kaedah statistik terkini, pembelajaran mesin panas, algoritma kecerdasan buatan, paradigma pengaturcaraan, penggunaan rantai alat, dan lain-lain, kursus diatur secara berkala untuk membantu rakan sekerja mengekspresikan diri dan. mencapai Perkongsian Ilmu.

"Pelajar yang belajar statistik di sekolah masih perlu mengembangkan sejumlah besar pengetahuan dalam bidang sains komputer. Baru-baru ini, saya bekerja keras untuk meningkatkan kebolehan kejuruteraan saya yang agak lemah. Dari kemahiran pengaturcaraan asas hingga memahami keseluruhan ekologi sains komputer , seperti struktur data, algoritma, prinsip komposisi komputer, sistem pengendalian, pangkalan data, prinsip kompilasi, dll. "Elric juga meluangkan sedikit masa setiap hari membaca artikel terkini tentang arXiv dan industri. "Beberapa artikel tentang GNN dan Transformer model telah diterbitkan. Ia memberi inspirasi kepada saya untuk mengekalkan rasa saya tentang dunia akademik dan tidak kehilangan beberapa kerja rumah hanya kerana saya mula bekerja "

Menggunakan teknologi pembelajaran mesin terkini untuk menyelesaikan masalah praktikal dan mencipta yang sebenar dan boleh diukur. nilai adalah kuncinya. Pencarian abadi bagi bakat teknikal juga merupakan usaha jangka panjang mereka terhadap teknologi muktamad.

Dan Kuande adalah "menara gading" yang melindungi niat sebenar ini Penerokaan kepelbagaian dan toleransi yang hebat memberi inspirasi kepada motivasi penyelidikan bakat dalam "era pasca pelajar". Pada masa yang sama, Cundak telah melengkapkan kuasa ini dengan alat yang matang dan kaedah saintifik, membolehkan semua orang menumpukan diri mereka sepenuh hati untuk mengkaji keindahan teknologi dalam kewangan.

Saya telah mendapat banyak manfaat daripada menerokai keharmonian teknologi dan nilai

Hari ini, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pembelajaran pengukuhan dan teknologi lain membentuk semula landskap teknikal kuantitatif industri menyediakan Perkembangan perdagangan kuantitatif membuka situasi baru. Sebagai contoh, bidang perdagangan kuantitatif akan menggunakan penyelidikan berkaitan SOTA ML/DL secara meluas. Tetapi penyerapan tidak bermakna peruntukan Bagaimana untuk menggunakan teknologi pembelajaran mendalam tertentu dengan betul? Apabila nisbah isyarat kepada hingar rendah, bagaimana untuk menentukan sama ada ia adalah had data atau berat sebelah dalam proses latihan? Ini semua pelarasan yang perlu dibuat oleh industri perdagangan kuantitatif kepada senario baharu dan masalah baharu.
Anda harus secara beransur-ansur mengembangkan sempadan kognisi dari bidang yang anda kenali, meletakkan asas yang kukuh langkah demi langkah, dan berusaha untuk "mengetahui apa yang berlaku tetapi juga mengapa."

Dengan amalan kerja yang mendalam, Elric secara beransur-ansur menyedari bahawa kuantifikasi adalah gabungan organik "pelaksanaan teknikal khusus" dan "nilai unik kepada pasaran". Beliau memetik ucapan yang disampaikan oleh Dr. Feng Xin, pengasas Cundak, di Persidangan Kepintaran Buatan Dunia: "Pelaburan kuantitatif boleh mewujudkan dan menggunakan korelasi yang meluas antara saham untuk membina keseluruhan pasaran saham menjadi satu keseluruhan organik dengan perkongsian kecairan dan perkongsian impak. Dari perspektif pembelajaran mesin Dari perspektif, kita boleh membenamkan stok dari ruang dimensi tinggi yang sangat jarang seperti pengekodan satu-panas kepada ruang dimensi rendah yang padat Proses ini dipanggil pembenaman ) boleh digunakan untuk mengkaji hubungan titik-ke-titik antara saham-saham ditukar kepada hubungan antara koordinat dalam ruang ini adalah idea teras paradigma GAT (Graph Attention Networks). Mekanismenya, stok individu dijalin menjadi satu helaian Aliran maklumat dalam rangkaian ini selalunya mudah ditembusi, tetapi dalam rangkaian ini, setiap nod diperkukuh, dan tekanan pada titik tertentu akan dikongsi di seluruh rangkaian. Pasaran juga berkongsi kecairan Di bawah rangkaian ini, impak kos urus niaga dikurangkan dengan banyak, menjadikan nilai saham boleh ditebus dalam pasaran sekunder lebih stabil dan mencukupi.”

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           ^.

"Contoh yang diberikan oleh Dr. Feng ini mencerminkan harmoni yang menyepadukan teknologi elegan dan kepentingan pasarannya. Melalui kaedah pembelajaran mendalam untuk menyatakan hubungan antara objek seperti GNN, kita boleh mewujudkan sejenis hubungan antara saham. Hubungan yang saling menguntungkan dan saling melengkapi telah membentuk struktur yang lebih stabil dan berkesan untuk pasaran, seolah-olah beribu-ribu saham telah dipalsukan menjadi keseluruhannya "Elric berkata: "Encik Feng, seperti saya, mempunyai latar belakang dalam statistik. Beliau mempunyai pengalaman kuantitatif selama 20 tahun di dalam dan luar negara Saya telah mendapat banyak manfaat daripada pengalaman praktikal dan pengalaman terkumpul dalam aspek seperti kebolehtafsiran model dan cara menangani overfitting Ini adalah pertembungan antara veteran dan orang muda yang Kuande teruskan menjana percikan inovasi."

Dalam persaingan pasaran di mana setiap detik penting, Kuande mempunyai sekumpulan geek yang gigih dan sentiasa mencari, dan mereka pasti akan berdiri di barisan hadapan apabila berlakunya konvolusi.

Sorotan Projek Hot Recruitment Kuande

🎜🎜

Atas ialah kandungan terperinci Perang perkakasan, persaingan kuasa pengkomputeran, permainan genius: pemecah permainan dalam era involusi kuantitatif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!