DeepSeek AI 大模型量化交易可信 数据空间 设 计 方 案 目 录 1.1 研究背景与意义.............................................................................................................7 1.2 AI 量化交易的发展现状............ ......................12 2. AI 量化交易概述...................................................................................................................15 2.1 量化交易的定义与特点............................. .......................17 2.2 AI 在量化交易中的应用................................................................................................20 2.3 传统量化交易与 AI 量化交易的对比...................................

.........................................................................................36 4.2 异常交易检测................................................................................................. 78 8. 异常交易检测........................................................................................................................................................................80 8.1 异常交易特征分析.... .........................................................................................82 8.2 异常交易检测算法...............................................................................................

虚合作” —— 第一次形成“法币 稳定币”；第二次形成“土地链服务商”（类似于云服务商；不绑定单链、支持跨链流转，降低迁移 门槛），土地作为资源性资产，被数字化为链上权益单位后，可以被跨链流转、交易或抵押。 ② 随着链上和链下世界的融合，会出现“链上生态同时上链下网络”（以获得更大的潜在市场TAM）和 “互联网公司部分上链”（既保留互联网的高效易用，又借以解决信任和资产控制等痛点）的双向流 特的价值锚定机制，从数字 货币创新前沿逐步渗透至主流金融场景。 8 稳定币重塑加密货币格局，也演变为重构国际货币体系的关键变量  前十大市值的加密货币中，两大稳定币市值占 比约7%，但日交易量占比48% 数据源： CoinMarketCap 全球对加密货币的探索始于2009年比特币的 创建，随后许多其它加密货币涌现。 2015年以太坊的推出，引入了智能合约，为 去中心化的应用程序开发铺平道路。 场范畴，特别是在跨境支付领域，依托区块 链技术显著提升了交易效率，大幅降低了交 易成本。这种技术创新更推动了市场生态的 迭代与监管框架的完善。 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 9  2024年稳定币交易额约37万亿美元，大幅超 出同期比特币交易额19万亿美元 什么是稳定币？ 稳定币

亿个，试点地区累计交易金额 7.3 万亿元，试点范围已经覆盖 17 个省（市）的 26 个地区。 这一增长速度表明，数字人民币已从试验阶段步入快速发展期，数字人民币使用场景和交易 规模正在持续扩大。这场货币形态的革命性变化，不仅正在改变人们的支付习惯，更对传统 现金交易相关产业带来深远影响。 目前企业与企业间（B2B）的支付由银行账户方式所主导。相较于传统的 B2B 支付方式， 数字人民币交易系统通 我国产业链数字化协同已迈入新阶段，正在从企业数字化的单点升级转变为产业链数字 化的生态协同。政策支持、技术进步和企业实践相互促进，形成了推动产业链数字化协同的 强大合力。现阶段，实践中涌现的协作模式，如产业交易综合服务平台、P2F（Platform to Factory）平台等，为产业链协同提供了多样化支撑。工业互联与企业数字化改造呈现逐渐融 合趋势，工业企业数字化转型模式通常包括链主企业引领、与专业产业服务平台推动两类。 数字人民币的技术特性与产业协同价值 数字人民币凭借其独特优势，在产业链数字化协同中大有可为。 一是，数字人民币采用区块链存证，与供应链金融发展相适配。通过区块链技术，交易 数据得以安全、不可篡改地存储和记录，供应链上各参与方能够实时共享和追溯交易信息， 这极大地增强了供应链上下游企业间的信任。 二是，可编程性 / 智能合约或可实现条件支付、定向支付、担保支付等，保障资金安全。 引入智能合约后，可以

小时在线的智能服务中台，目标 将高频业务场景的首次解决率提升至 92%以上，客户等待时间压 缩 至 30 秒内；其次，建立基于大模型的实时风险监测体系，使欺 诈 交易识别准确率较现有系统提升 15 个百分点，异常交易响应速度 从分钟级优化至秒级；最后，通过智能流程自动化重构后台运营体 系，预计可减少 45% 的人工复核环节，年节约运营成本约 2800 万 元。 关键技术指标的具体要求如下： 人/ 日降至 1.5 小时，关键字段提取准确率达到 99.3% 应用场景 传统方案痛点 DeepSeek 解决方案优势 实测效果提升 反洗钱监测 规则引擎误报率高达 35% 构建动态交易图谱分析模型 误报率降至 9.2% 财富管理 产品匹配依赖人工问卷 客户画像+市场信号联合推理 AUM 转化率提升 22% 跨境支付 SWIFT 报文解析效率低 下 多语言语义理解与自动填单 业务赋能方面重点实现三大突破：一是智能客服场景的深度优 化，通过多轮对话系统处理 80%以上的常规业务咨询，人工坐席 转 接率降低至 15%以下；二是风险管控能力的强化，建立基于大 模型 的实时交易监测系统，异常交易识别效率提升 40%，误报率 控制在 0.5%以内；三是业务流程自动化改造，实现贷款申请、票 据处理等 15 类高频业务的智能审批，平均处理时效从 48 小时缩短至 4

世 纪 80 年代，互联网及数字技术 出现，传统金融机构受到提高 工作效率等需求推动，开始通 过传统 IT 软硬件实现办公自 动 化、电子化，实现业务升级。 IT 部门、银行卡、 ATM 、证 券交易所等线下部门快速普及。 2004 年之前 2004 年 -2010 年 2010 年 -2022 提高 ，大量的人工作业电子化利用网络技术汇集海量用户和信息变革传统金融渠道 ， 和讯网、 金融界、 证券之星等垂直财经网址厚积薄发 ， 而在移动互联 网时代 ，依托流量实现金融业务中的资产端、 交易端、 支付端、 资金端的互联互通 ，东方财富、 同花顺和华泰证券大放异彩。 3 ） AI 金融： 科技辅助脑力 劳动。 大量原有的金融业务通过大数据、 云计算、 人工智能、 区块链等新技术来改变传统的金融信息采集来源、 增强风控能力、优化客户服务和营销策略方面发挥着重要作用。 2 ） AI 助力 B 端 +C 端产品多应用场景升级。 AI 技术的发展推动 了智能投顾 产品和金融信息终端的创新 ，这些产品通过提供个性化和精准的服务 ，提升了市场交易活跃度 ， 并为金融行业带来了新的业务增长点。 3 ） AI 促 进金融行业存量业务增长。 券商经纪业务、两融业务、投行业务、投研和投顾业务将有所受益。 AI 赋能科技金融公司 ， 提升核心业务

实现海量数据的高效存储和处理 ，利用人工智能技术挖掘数 据背后的潜在价值 ，借助区块链技术保障数据的可信性和可 追溯性 ，依靠隐私计算技术确保数据在共享过程中的安全 性。 另一方面， 建立健全数据共享 、交易 、管理等相关制度 和规 范 。明确数据的所有权 、使用权 、收益权等权益关 系， 制定 数据接入 、存储 、使用 、流通等环节的操作规 范， 规范各方 行为， 营造良好的数据生态环境， 好地契合市场需求。 4.2.4 数据交易市场 建立规范 、活跃的数据交易市场， 推动新材料数据的市场 化 流通， 充分挖掘数据的商业价值 。数据所有者可将经过 精心 加工处理的数据产品在市场上挂牌交易 ，数据需求者 能够依 据自身业务需求灵活购买数据产品 。市场提供涵盖 数据产品 定价 、交易撮合 、支付结算 、合同签订以及售后 保障等一系 列完善服务， 保障数据交易合法合规 、公平公 正且安全高效 类产品较多的材 料性能数据库产品， 则采用市场比较定价 法， 确保价格具有 竞争力。 交易撮合 ：数据交易市场平台依托先进的智能匹配算法， 根 据数据需求者发布的详细需求信息与数据所有者提供的数 据产品介绍，进行精准高效的交易撮合。算法在匹配过程中， 全面考虑数据的相关性 、质量 、价格 、交易方式以及数据 需 求者的特殊要求等多方面因素， 为需求者筛选出最契合 的数 据产品，

链信息、资金等流 转效率，降低成本， 提高农产品附加值， 增加产业链整体收 益； 通过减少中间环节， 控制产出品初步标准 化，结合政府背书形 成特色作物区域统一 交易，从而实现定价 权获取，从交易环节 获得溢价收益，增加 区域农产品竞争力； 通过平台与农业产业深度结合实现全产业服 务打通，从而在服务过程中获得包括生产者、 生产资料、服务过程、投入品、加工过程等 全流程数据，为政府宏观调控、精准施策提 农业产业运营 农业金融 智慧种植 智能工厂 智慧乡村 农政管理与服务 政务应用 农业产业园 数字农业农村业务框架 农产品交易 质量追溯 数据中台 物联网平台 产业云图 智慧园区 生态应用 云计算平台 AI 平台 区块链平台 金融平台 信用平台 云码 企业云图 云工厂 交易平台 1. 定位：数字基建，实现产业 管理数字化 2. 建设内容：物联网平台、天 空地一体监测体系、大数据 平台、数据中台、决策指挥 本高；  供给和需求错配：交易模式落后、 环节过多，生产者无法全面掌握市 场，农产品局部过剩；而消费者对 高质量食品的需求没有得到满足；  高端精深加工产品占比低，低端 产品恶性竞争压低售价，与日益 提高的消费需求相悖；  基于全流程质量追溯和信用保证 等品质、品牌建设滞后，市场认 可度低，难以打入中高端市场  信息获取成本高导致交易成本提 高，挤压产业附加值

关键钥匙，也是新模式新业态的三大质变方向。 信息与金融促进交易 孕育期（~2018年） • 互联网提效信息对称。平台通过促成买卖双方在线询盘、报价、支付等交易行为，将线下分散、不透明的交易迁移至线上，解 决了信息不对称痛点，平台营销广告价值凸显。 • 供应链金融促进交易。模式相对轻，撬动GMV大幅增长，平台凸显供应链金融价值，交易价值初现。 • 阶段局限：仅释放营销、金融等有限价值空间 资本闭环效应驱动供应链数字化 资本闭环效应驱动供应链数字化 初创期（2019年~ 2024） • 资本闭环效应驱动。风险资本大规模涌入，二级市场交易活跃。平台超越纯交易，通过数字化工具在上下游特定环节或客 户群体中形成小范围的效率提升和价值优化。平台显现出一定的供应链履约数字化价值。 • 典型实践包括，自营+云工厂、采购电商化与数字化、小批量+柔性制造等。 • 阶段局限：供应链主要处于线上化提效。 大范围价值闭环效应发力于“产业AI、产业出海和深度价值链” 上市公司年度跟踪：盈利企业数＞营收增长企业数 资料来源：上市公司财报，亿邦整理 2025上半年，亿邦动力对13家产业互联网上市公司半年报进行梳理，超半数企业营收增长，9家公司利润上扬。其中，来自钢铁电商、 工业品采购、数字化交易等细分领域的多家企业实现营收与利润双增，行业整体动能加速修复。“净现金流增速＞利润增速＞营收增速” 成为新周期参考。 产 业 互 联 网 上 市 公 司 营 收 规 模 排 名 （ 2025

80.电子商务数据空间的交易数据合规要求？ 58 九、数据要素流通类 59 81.数据要素流通的合规前提（如数据确权、分级）？ 59 82.数据交易的合规流程（如挂牌、签约、交割）？ 60 83.数据经纪机构的资质要求与合规义务？ 60 84.数据产品的合规标注（如数据来源、隐私属性）？ 61 85.数据流通中的隐私保护（如匿名化、去标识化）？ 62 86.数据交易平台的合规义务（如审核、监督）？ 数据交易平台的合规义务（如审核、监督）？ 63 87.数据流通的反垄断合规要求（如禁止数据垄断）？ 63 88.数据跨境交易的合规流程与安全评估？ 64 89.数据流通的税务合规（如增值税、所得税）？ 65 90.数据流通争议的解决机制（如调解、仲裁）？ 65 十、风险防控类 66 91.可信数据空间的风险识别框架与维度？ 66 92.数据合规风险的评估方法（如定性/定量）？ 67 93.风险预警的技术实现（如AI监测、阈值触发）？ 机构、中小企业、政务部门）是数据使用者，基于合法目的获取数 据（如用行业数据做市场分析），需遵守隐私保护与使用限制；空 3 间运营方（如平台企业、行业联盟、政府主导的大数据中心）是核 心枢纽，负责搭建技术平台、制定交易/安全规则（如数据定价、溯 源机制），协调各方协作并保障空间运行；监管与认证机构（如网 信办、工信部、第三方合规认证机构）承担规则制定与监督职责， 确保空间符合《数据安全法》等法规，认证技术与流程的可信度；