万美元。这充分证明，只有将可 信性贯穿从数据输入到订单执行的全流程，才能真正实现 AI 量化 交易系统在真实金融市场中的可靠运行。 2. AI 量化交易概述 人工智能量化交易（AI Quantitative Trading）是指通过机器 学习、深度学习等 AI 技术对金融市场数据进行建模分析，并自动 执行交易决策的系统化方法。其核心在于将传统量化交易的数学统 计模型与 AI 的动态学习能力相结合，通过数据驱动的方式捕捉市 存完 整审计轨迹，建议采用区块链技术实现不可篡改的操作记录。 9.1.1 金融监管要求 在 AI 量化交易系统的设计与实施过程中，严格遵守金融监管 要求是确保业务合法性的核心前提。全球主要金融市场对算法交易 的监管框架存在共性要求，同时也需针对不同司法管辖区的特殊规 定进行本地化适配。以下是关键合规要点及实施方案： 1. 牌照与资质管理 运营主体必须取得相应金融业务许可，包括 但不限于： 据回放测试应覆盖交易所所有异常场景（包括涨跌停、熔断等极端 情况）。每次系统升级前，必须通过混沌工程注入网络分区、磁盘 IO 延迟等故障进行验证。 11. 未来发展趋势 随着人工智能技术的持续演进和金融市场的数字化转型，AI 量 化交易将呈现多维度的融合发展。未来五年内，核心突破点将集中 在以下方向： 1. 异构计算架构的深度应用 量子计算与经典 GPU 集群的混合运算模式将成为算力基础，

转型策略与绿色发展目标相结合，为绿色转型提供技 术与路径支撑；热点前沿“气候风险与 ESG 因素对市 场的影响”，从市场视角研究气候风险与 ESG 因素对 金融市场、企业发展的作用机制，衔接绿色发展与市 场反馈；“基于分位数连通性分析的风险管理研究” 热点前沿，则从方法创新角度，为金融市场极端风险 管控提供技术支持。 人类健康优化及认知管理方面共有3个热点前沿， 关注技术冲击与健康干预，体现社会科学的问题导向