项目编号： 股票量化交易基于 DeepSeek AI 大模型 应用场景 设 计 方 案 目 录 1. 引言....................................................................................................................................... .......................................................6 1.1 股票量化交易概述.................................................................................................................................. .......................................................................................18 3.1 当前股票量化交易市场概况.............................................................................................

基于 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.................................

全链条风险、全生命周期的动态隐患也愈发突出，传统被动防护模式已无法应对。 为此，本白皮书锚定不起火、不爆炸、不扩散、不伤人目标，系统提出 “全 架构安全设计、全链路数字化防护、全场景主动攻防、全维度安全量化、全周期 安全管理体系” 五大核心理念，构建系统性安全解决方案。期望凝聚全球行业共识， 推动储能产业从 “规模扩张” 转向 “安全提质”，为清洁低碳的全球能源新秩序 筑牢根基。 前言 储能安全成为行业关注重点 储能安全攻防测试理念 5.2 储能安全攻防测试 7.1 储能系统安全风险地图 7.2 储能安全量化评估模型 7.3 储能安全量化评估模型应用 13 13 15 15 16 16 10 11 18 18 19 20 储能全周期安全管理体系 储能安全攻防测试体系 储能安全量化评估体系 12 10 17 05 06 07 倡议与展望 ............. 提高了上述风险的触发概率，更显著放 大了风险爆发后的危害程度，对安全防控形成更高挑战。 05 储能行业在规模化扩张与技术快速迭代的同时，也面临显著的行业痛点与风险管控困境。当前行业存在精准安全量化 体系缺失、测试机制存在固有局限的情况，难以适配规模化后的复杂安全需求，为行业高质量发展埋下隐性隐患。具体表 现如下： 储能行业痛点与风险管控困境 2.4 测试局限性 当前行业测试验证多采

多元决策平台 风控大模型 决策 能力 大模型驱动的范式革新 风险 ß 化调优 风险态势感知 实时风险 çv 多模态数据集成 策略知识智库 预警归因分析 决策量化推荐 特征向量化 标签生成 向量 特征 表示 多模态知识 构建及应用流程 知识存储 / 知识计算 多模态富文本数据引入，完善知识结构，丰富场景应用 知识更新 结 构 化 解 析 知 识 评 优化任务 决策优化 ( 规则 集 / 策 略 / 模型等 ) 新特征发现 新策略组合 评 估 主动量化分析 指定分析任务 效果评 估 ( 业务 / 策略 / 规则 / 模型等 ) 量化分析总结 分析结果生成 决策推理驱动的风险动态量化与主动收敛 基于监控预警结果， 自动生成量化分析 报告 发现问题 定位原因 新风控策略再次进入监控预警，执行持续问题反馈和循环优化的动态运营流程，直至风险自动收敛和 推送上线 系统 监控 业务 预警 决策 预警 个性化 定义 优化后有明 显提升的， 进入智能验 证 用户在任意时点开 启指定目标的量化 分析任务 新决策 迭代上线 自动生成优 化任务 自动量化分析 旁路 验证 回 测验 证 量化分析 大模型 1. 作为样本价值的判断模型，小模型 可以帮助大模型快速学习 2. 利用小模型作为教师模型可以帮助 大模型实现快速收敛 1

识别温室气体排放源 ................................................................................. 32 4.4 收集量化排放所需的数据 .......................................................................... 34 4.5 管理范围三排放 目的，它可以代 表不同的报告范围和计算方法。 对应不同的标准或法规，「碳足迹」通常有 4 个量化和报告的层面： 通用碳管理指南 – 第二章：碳管理的迷思与关键问题 11 量化和报告层面 常用标准或现行法规（示例） 机构层面： 对整个机构的排放进行量化和报告。 ISO 14064-1, 温室气体核算体系 (GHG Protocol) 项目或活动层面： and Reporting Standard） 特定法规范围 欧盟排放交易体系 (EU ETS), 欧盟碳边 境调节机制 (EU CBAM) 等 这些碳足迹定义在监测范围、特定排放源的量化方法、数据要求等方面各不相 同。详情请参阅第 2.2 节。 • 将欧盟排放交易体系 (ETS) 机制下的一个设施的碳排放，与其竞争对手 根据《温室气体核算体系》在其 ESG 报告中披露的总碳排放进行比较，

其他 数字化转型驾驶舱、数字化转型公共服务平台、企业画像、问卷调研系统 7 九江晨风科 技有限供暖 公司 工业软件服 务商、系统集 成服务商 九江 生产制造 轻量化 ERP、轻量化 MES、轻量化仓储管理 系统 设备智能巡检 8 江西中科数 字信息产业 有限公司 工业软件服 务商、系统集 成服务商 九江 研发设计 数字工厂 生产制造 制造执行系统、生产计 保、智慧能耗、视频管 理、AI 监测、轻量化 MES 系统、轻量化仓 储管理、轻量化云报工 维盈工业云盒、云数 采 安全大脑 服务商基本信息 服务商能力矩阵 序号 服务商名称 服务商类型 推荐地市 服务场景 基础设施 软件系统 硬件设备 系统集成 服务商、其他 系统、作业票管理 经营管理 5G 商企专网、 5G 快网 易企数转平台、易企数 转平台、轻量化 ERP 系统 客户服务 5G 5G 商企专网、 5G 快网 轻量化 CRM 客户管 理 其他 标识应用 15 广州赛宝认 证中心服务 有限公司 检测认证服 务商 抚州 其他 智能制造能力成熟度评估、两化融合管理体系评估、数据管理能力成熟度评估 16 北京赛昇科 技有限公司 赣州分公司 诊断及方案 设计服务商、 监理服务商、 检测认证服 务商 抚州 其他 智库支撑、两化融合诊断评估评定、

LightGPT+WarrenQ+ 光子”体系 ，助力恒生大模型实现金融多场景应用。 2023 年 9 月 7 日和 9 月 8 日 ， 腾 讯混元大模型和蚂蚁金融大模型相继正式亮相。 2023 年 11 月 ，幻方量化旗下 DeepSeek 推出 DeepSeek LLM 67Bt ，相较于其他金融模型 拥有 更突出的推理、数学、编程等能力。 2024 年开年之初， 同花顺和东方财富分别推出问财 HithinkGPT ，推动公司 C 端、 B 端存量业务增长 ，金融大模型的继续推出和不断完善还有望在未来衍生出金融创新业务。 2 前言：金融大模型争相竞逐，百模大战如火如荼 3. 目前同花顺、东方财富、恒生电子、幻方量化所推出的大模型正在火热内测中。 同花顺和东方财富各自推出的大模型都具备实时性较强且能对 内容精准溯源的优势， 同时， 同花顺、东方财富、恒生电子所推出的大模型都实现了海量中文 tokens 的加持 能精准溯源 金融领域数据覆 盖面广 模型训练创新优化 东方财富 妙想金融大模型 高品质金融数据供给 恒生电子 LightGPT （升级） + WarrenQ+ 光 子 / 轻量化 幻方量化 DeepSeek LLM 67Bt / 数学编程能力强 时间 发布机构 金融垂类模型 2023 年 5 月 度小满 轩辕大模型 奇富科技 奇 富 GPT 2023 年 6 月 恒生电子

.....................................................................................17 4.3.5 部署非量化模型.............................................................................................18 5 卡， 部署也存在一定的风险。为此，在个人使用时，很多会将这类模型进行进一 步量 化，以缩减模型大小，ollama 官方拉取的 DeepSeek 模型即是通过 4bit 量化后 的 模型。 这里需要注意：无论是模型蒸馏还是量化，都会或多或少降低模型的能力。 3. DeepSeek 审计能力 （一）数据采集与预处理 DeepSeek 支持多种数据源的接入，包括财务系统、ERP 系统和数据库 己电脑内存大小 尝 试 14b 或者 32b 的模型。 4.3.5 部署非量化模型 另外，如果想部署未量化版本的 DeepSeek 或者原始版本的 DeepSeek，可 以 “ 进入网站 https://hf-mirror.com/”，选择对应版本的模型，按照其指南依次进行 部署。下面以 32B 未量化版本为例，说明该过程。 进入模型所对应的页面： https://hf-mirror

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