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英伟达新一代AI芯片B200功耗将达1000W 预计2025年问世

服务器制造商戴尔透露了英伟达即将推出的人工智能GPU，代号为Blackwell。这些芯片的功耗高达1000W，比上一代芯片的功耗增加40%。戴尔首席运营官Jeff Clarke表示，戴尔为配合B200服务器GPU的推出，届时也将提供旗舰级的PowerEdge XE9680机架服务器。另外，采用Blackwell架构B100与B200最快要到2025年才会推出，与先前预期推出的时间有所落差。

金融界03-04 16:11

东华软件在上海成立新公司含AI业务

为柴敏，注册资本1亿人民币，经营范围含人工智能基础软件开发、人工智能应用软件开发、计算机系统服务、数据处理和存储支持服务、通讯设备销售、第二类医疗器械销售、进出口代理等。股权全景穿透图显示，该公司由东华软件（002065）及旗下北京东华合创科技有限公司共同持股。

金融界03-04 15:39

东华软件在上海成立新公司含AI业务

为柴敏，注册资本1亿人民币，经营范围含人工智能基础软件开发、人工智能应用软件开发、计算机系统服务、数据处理和存储支持服务、通讯设备销售、第二类医疗器械销售、进出口代理等。股权全景穿透图显示，该公司由东华软件及旗下北京东华合创科技有限公司共同持股。

金融界03-04 15:31

AI热潮推动纳指新高，纳斯达克100ETF(159659)涨1.15%迭创上市新高，年内份额激增近350%

整体市场或者美国高科技走势的指数。在人工智能的时代浪潮之下，在AI领域有着领先布局和深厚积淀的科技巨头集中在纳斯达克100指数，前十大权重占比超47.1%，龙头属性集中。来源：纳斯达克，截至2024.2.29。自2014年初以来至2024年3月1日，纳斯达克100指数累计涨幅409.55%，显著跑赢纳斯达克综合指数、标普500等美股主要指数，同时大幅跑赢英国富时100、德国DAX、法国CAC40等全球其他主要市场核心指数。来源：Wind，统计区间2014.1.1-2024.3.1。纳斯达克100指数发布于1985年2月1日，指数过往业绩不代表未来表现。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云03-04 15:24

智能化资产管理：AI交易策略的革新之路

未有的变革。过去几年中，从区块链技术到人工智能（AI），一系列创新技术的应用不仅提高了金融服务的效率，降低了消费者使用金融服务的门槛，更是在悄然改变资产管理的基本面貌。这些技术的兴起，为资产管理提供了新的手段和工具，使得企业可以更加高效地管理和增值客户资产，同时也带来了对资源配置、资本市场效率以及金融市场结构稳定性的优化。然而，尽管技术发展为资产管理行业带来了巨大潜力，但行业本身也面临着重大挑战。在强监管、产业链重塑以及金融市场对外开放的背景下，国内外资管行业正承受着巨大的压力。尤其是在策略开发方法上，许多从业机构仍然面临产品回报低、机构表现稳定性差、投资策略容量小以及投研和运营成本高等问题。这些挑战不仅限制了资管行业的发展，也影响了客户资产的保值增值能力。在这样的背景下，人工智能技术的应用成为了一线希望。通过使用AI算法代替传统的基金经理进行资产配置和证券交易，不仅可以全自动化地挖掘市场交易机会，还能生成动态自适应市场的交易策略。相比传统的策略开发方式，AI不仅能够以更高的效率和更低的成本开发出稳健、低风险的量化交易策略，还能在面对市场变化时快速适应，保持策略的持续性和稳定性。本文将深入探讨基于人工智能模型的交易策略生成方法和引擎，旨在为资产管理行业提供一个全新的视角和解决方案，帮助从业机构克服当前面临的挑战，同时开拓更广阔的市场和投资机会。人工智能交易策略的优势在传统的资产管理实践中，交易策略的开发往往依赖于经验丰富的基金经理和研究员的主观判断。这种方法虽然在某些情况下有效，但在市场环境快速变化的今天，它面临着效率低下、成本高昂以及策略稳健性不足等问题。相比之下，基于人工智能（AI）的交易策略提供了一种更加科学、高效和成本效益的替代方案。效率的提升：AI模型能够自动处理和分析大量历史和实时市场数据，迅速识别市场趋势和交易机会。这种自动化程度高的处理方式，大大提升了策略开发的效率，缩短了从数据分析到策略实施的时间周期。成本的降低：与传统策略依赖于大量人力资源不同，AI交易策略的开发和执行主要依靠算法和自动化技术。这种方式可以显著降低人力成本，并且由于AI模型的可复用性，一次开发的成本可以被多次利用，进一步降低了长期的运营成本。策略稳健性的增强：AI模型可以从历史数据中学习，并通过不断的迭代优化来提高策略的准确性和稳健性。与依赖人工经验的方法相比，AI交易策略能够更好地适应市场变化，减少人为误判的风险。 3EX AI交易平台正是基于上述人工智能交易策略的优势，提供了一种全新的解决方案。通过利用先进的AI算法，3EX AI能够自动化地挖掘市场交易机会，生成动态自适应的交易策略。这不仅提升了策略开发的效率，降低了成本，还增强了交易策略的稳健性。对于资管机构而言，这意味着能够以更低的投入获得更高的回报，同时提高资产管理的整体表现。下图展示了3EX AI交易自动生成策略的示意图：总之，人工智能交易策略代表了资产管理领域的未来发展方向。随着技术的不断进步和市场的深入应用，基于AI的交易策略将越来越成为提高投资回报率、降低运营成本并增强市场竞争力的重要工具。3EX AI交易平台作为这一变革的先行者，为资管行业提供了高效、低成本且稳健的量化交易解决方案，展示了人工智能在现代金融市场中的巨大潜力和价值。基于人工智能的交易策略生成方法在资产管理和交易世界中，人工智能（AI）的应用正在开启新的可能性。基于AI的交易策略生成方法是一个多步骤的过程，涉及从数据收集到模型训练，再到信号挖掘和策略的测试与优化等多个阶段。以下是这一过程的详细细化：数据收集一切始于数据。有效的交易策略构建在对市场深入理解的基础上，而这种理解来源于对市场数据的收集和分析。数据类型包括但不限于历史价格数据、交易量、金融新闻、社交媒体情绪、宏观经济指标等。在这一阶段，目标是收集尽可能多的相关数据，为模型训练提供充足的输入。模型训练有了数据之后，下一步是选择合适的AI模型并进行训练。这里涉及的AI模型包括机器学习算法如随机森林、梯度提升机（GBM）、深度学习网络等。模型训练的目的是让算法能够从数据中学习到潜在的市场规律和交易信号，这需要大量的计算资源和专业知识来调整模型参数，以达到最优的学习效果。信号挖掘模型训练完成后，下一步是利用训练好的模型来挖掘潜在的交易信号。这些信号是基于模型对市场数据分析的结果，可以指示买入、卖出或持有的决策。信号挖掘的核心在于将模型的预测或分类结果转化为实际可执行的交易策略。策略测试和优化生成的交易策略在实际部署前需要经过严格的测试和优化。这一步骤包括回测（使用历史数据测试策略的表现）、模拟交易（在模拟环境中执行策略）以及实时测试（在实际市场中以小规模执行策略）。测试的目的是验证策略的有效性和稳健性，优化则是在测试的基础上调整策略参数，以提高策略的整体表现。交易策略生成引擎的设计和实现在现代资产管理和交易领域，一个高效的交易策略生成引擎是实现自动化、高效率交易的核心。这样的引擎不仅需要具备强大的数据处理能力，还需要能够快速准确地生成、测试、优化并执行交易策略。下面是对交易策略生成引擎架构设计的描述，特别强调了AI模型层、交易逻辑层和标的组合层的作用。 AI模型层 AI模型层是交易策略生成引擎的核心，负责处理和分析大量市场数据，从中挖掘出潜在的交易机会。这一层集成了多种先进的机器学习和深度学习算法，能够自动学习市场规律，预测市场趋势。通过不断的训练和优化，AI模型层能够提高交易信号的准确率，为交易策略的生成提供可靠的基础。交易逻辑层交易逻辑层位于AI模型层之上，负责将AI模型层产生的交易信号转化为具体的交易策略。这一层包含了多种交易逻辑和规则，如趋势跟踪、均值回归、止损止盈设置等，可以根据市场条件和交易信号的不同，动态调整交易策略的参数和逻辑。交易逻辑层的灵活性和智能化程度直接影响交易策略的执行效果和盈利能力。标的组合层标的组合层负责在资产组合策略生成时对资产组合内的交易标的进行选择和优化。这一层利用AI模型层提供的数据和分析结果，结合交易逻辑层的策略，对不同的交易标的进行综合评估，从而形成最优的资产组合。标的组合层的设计使得交易策略能够跨多个市场和资产类别执行，提高了投资组合的多样性和稳健性。 3EX AI交易的实现 3EX AI交易平台正是基于上述架构设计实现的先进交易策略生成引擎。通过整合强大的AI技术，3EX AI能够自动化地处理和分析海量市场数据，快速生成高效的交易策略。特别是在提供宏观过滤器和策略优化工具方面，3EX AI展现了其技术实力。宏观过滤器：3EX AI引入了宏观过滤器层，这一层能够根据全球宏观经济指标和市场情绪，调整整体的交易策略方向，有效避免全球性市场波动对投资组合的负面影响。策略优化工具：3EX AI还提供了一系列策略优化工具，帮助投资者对生成的交易策略进行回测、评估和优化。这些工具使得交易策略能够在真实市场环境中保持最佳表现，同时降低了策略开发和测试的复杂度和成本。通过这样的设计和实现，3EX AI交易平台为加密货币交易和个人投资者提供了一个高效、智能且易于使用的交易策略生成和执行解决方案，显著提升了交易策略的开发效率和市场适应性，展现了3EX AI在现代金融科技领域的技术实力和创新能力。交易策略的评估与优化在交易策略的开发过程中，评估和优化是确保策略有效性和稳定性的关键步骤。通过回测、前向测试和其他评估方法，交易者可以验证策略在历史和实时市场条件下的表现，从而对策略进行必要的调整和优化。以下是这些评估和优化方法的详细介绍，以及3EX AI交易平台如何支持这一过程。回测回测是评估交易策略最常用也是最重要的方法之一。它通过使用历史市场数据来模拟策略的执行，从而评估策略在过去一段时间内的表现。回测可以帮助交易者识别策略的潜在问题，如过度拟合、收益不稳定等，同时也能够评估策略的盈利能力和风险水平。在进行回测时，重要的是要确保使用的数据覆盖不同的市场条件，包括牛市、熊市和震荡市场，以获得全面的评估结果。前向测试与回测不同，前向测试（也称为纸上交易）是在实时市场数据上运行交易策略，但不实际执行交易。前向测试可以提供关于策略如何在当前市场环境下表现的见解，有助于验证回测结果的可靠性。前向测试的一个关键优点是可以评估策略对新数据的反应，从而进一步减少过度拟合的风险。 3EX AI交易回测功能 3EX AI交易平台提供了强大的回测功能，使交易者能够快速、准确地评估他们的交易策略。3EX AI的回测工具不仅支持多种市场数据和复杂的交易策略，还提供了详细的回测报告，包括收益率、最大回撤、夏普比率等关键性能指标。这使得交易者可以深入了解策略的表现，并在必要时对策略进行调整。通过使用3EX AI的回测功能，交易者可以轻松地执行广泛的测试，从而确保他们的交易策略在实际应用中既稳健又有效。此外，3EX AI还提供了策略优化工具和实时监控功能，帮助交易者在策略部署后继续监控和优化策略的表现。总之，交易策略的评估和优化是一个持续的过程，通过回测、前向测试和3EX AI提供的其他高级工具，交易者可以不断提升他们策略的性能，以适应不断变化的市场环境。如下图所示：实施案例与分析案例背景某交易员面对多变的市场环境，希望提高其资产配置策略的灵活性和响应速度。交易员决定探索使用人工智能技术，特别是深度学习模型，来自动生成和执行交易策略，以期获得超越市场平均水平的回报。实施过程数据收集与处理：交易员使用3EX AI交易平台收集历史市场数据，包括加密货币价格、交易量、金融新闻、社交媒体情绪分析等。3EX AI交易平台提供的数据清洗和预处理工具帮助公司高效地准备数据，为模型训练做好准备。模型训练：交易员选择在3EX AI平台上使用深度学习网络来分析数据和识别潜在的交易机会。利用3EX AI提供的高性能计算资源，交易员能够快速迭代模型设计，测试不同的网络架构和参数配置。例如下图所示：策略生成和测试：通过3EX AI交易平台，公司自动生成交易策略，并使用平台提供的回测和前向测试工具来评估这些策略的表现。测试结果帮助交易员识别出最有潜力的策略进行进一步优化。例如下图所示模拟盈亏界面：实时监控与调整：最终选定的策略在3EX AI交易平台上被部署为实时交易执行。平台的实时监控工具允许交易员持续跟踪策略表现，并根据市场变化快速调整策略参数。成效分析通过实施基于3EX AI的交易策略，交易员在测试期间实现了比行业平均水平高出15%的回报率。此外，策略的波动性低于市场平均水平，显示出较高的稳定性。3EX AI交易平台的深度学习模型能够有效识别和利用复杂的市场趋势，而平台的自动化工具大大提高了策略测试和执行的效率。通过这个案例，我们可以看到3EX AI交易平台在整个交易策略生成、测试、优化和执行过程中的应用价值。3EX AI交易不仅提供了强大的技术支持，还通过其高效的数据处理、模型训练和策略测试工具，帮助资产管理公司实现了自动化、智能化的交易决策，从而获得了超越市场的回报。这个案例展示了3EX AI交易平台的实际应用效果，证明了其在帮助客户提高交易策略性能方面的强大能力。未来展望随着人工智能技术的不断进步和金融市场的深入融合，AI交易策略在资产管理行业的应用前景广阔。这一趋势预示着资产管理行业将迎来更加智能化、自动化的新时代，其中潜在的技术进步和市场应用范围的扩大将为行业带来根本性的变革。技术进步更加先进的AI模型：随着深度学习、强化学习等技术的发展，未来的AI模型将更加强大和精准，能够更好地理解和预测市场动态。这将使得AI交易策略更加稳健，能够在更加复杂的市场环境中实现超越平均水平的表现。量化模型与非结构化数据的结合：AI技术将越来越多地应用于非结构化数据（如新闻、社交媒体内容等）的分析，与传统的量化模型相结合，为交易决策提供更全面的视角。自适应和自我优化的能力：未来的AI交易策略将具备更强的自我学习和自我优化能力，能够根据市场变化自动调整策略参数，确保策略始终保持最优状态。市场应用范围的扩大应用于更多资产类别和市场：随着技术的成熟和市场的接受度提高，AI交易策略将被应用于更多资产类别和市场，包括股票、债券、外汇、商品等传统市场，以及加密货币等新兴市场。为不同规模的投资者服务：AI交易策略的应用将不再局限于大型机构投资者。随着技术的普及和成本的降低，中小型投资者和个人投资者也将能够利用AI交易策略，享受到智能化投资的红利。整合跨界服务：未来的AI交易平台可能整合更多跨界服务，如财富管理、风险管理和合规服务等，为客户提供一站式的资产管理解决方案。总之，人工智能交易策略的未来发展前景令人期待。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，AI交易策略将在提高资产管理行业的效率、降低运营成本、提升投资回报率以及增强风险控制能力等方面发挥越来越重要的作用。交易员需要紧跟技术发展的步伐，积极探索和应用AI交易策略，以在未来的市场竞争中保持领先。结论随着金融科技的迅猛发展，人工智能（AI）技术在交易策略生成中的应用已经成为交易行业转型升级的重要驱动力。通过本文的探讨，我们可以明确看到，AI技术在交易策略生成中所展现出的重要性和优势，为交易行业带来了前所未有的变革机遇。 AI技术的引入，极大提升了交易策略生成的效率和精准度。通过自动化处理和分析大量历史和实时市场数据，AI模型能够迅速识别出潜在的交易机会，并生成相应的交易策略。这种高度自动化的过程，不仅大幅降低了人力成本，也使得交易策略能够快速响应市场变化，提高了资产管理的灵活性和效率。此外，AI交易策略的稳健性和自适应性也是其显著优势。通过持续学习市场规律和交易信号，AI模型能够自我优化，适应市场变化，生成更加稳健的交易策略。这种能力对于应对市场的不确定性，减少人为误判，提高交易策略的成功率至关重要。 AI在交易策略生成中的应用，不仅限于大型资产管理机构。随着AI技术的普及和成本的降低，中小型投资者和个人投资者也能够利用AI生成的交易策略，享受到智能化投资的便利和益处。这种普及性将进一步扩大AI技术在资产管理行业中的应用范围，推动行业向更加智能化、个性化的方向发展。综上所述，人工智能技术在交易策略生成中的重要性和优势已经得到了广泛认可。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，预计AI将在未来的资产管理行业中发挥更加关键的作用，为行业带来更深层次的变革和发展。对于资产管理行业的各个参与者来说，积极探索和应用AI技术，将是适应和引领未来市场竞争的关键。来源：金色财经

金色财经03-04 15:24

安行宝：智慧交通与数字藏品领域的创新融合

信息与通信技术,如物联网、大数据分析、人工智能等,将交通系统各个环节进行智能化改造,从而提高交通效率、减少环境影响。同时安行币数字藏品通过区块链技术，实现对交通安全的数字化保护与利用，进一步推动交通安全意识的传承与传播面向全国范围内的劳动人民、交通从业人员、和数字经济从业者发行。同时，安行币的发行还有助于满足全国人民对于交通事故预防、违规行为执法和交通出行信息安全的需求，提供更加便捷、安全的交通安全体验。安行币总量为3000万枚，用户可通过完成安行宝APP注册实名，邀请下级注册实名获取答题卡、以及自身和下级参与安行宝智慧交通安全管理项目不仅可以获得参与分红权，还可额外获得答题卡。练习科目一和科目四驾照考试理论知识普及学习交通安全理论知识以避免交通安全事故的发生，答对题目用户可获得交通安全积分，即普及巩固社会人员对于交通安全法则的了解，减少不必要的交通事故，答题获得的交通安全积分可兑换中华人民共和国交通运输部首次限量发行数字藏品安行币。来源：金色财经

金色财经03-04 15:23

如何构建盈利性AI交易系统：强化学习驱动的算法交易系统开发指南

金融交易领域也迎来了革命性的变化。随着人工智能（AI）技术的进步，特别是强化学习的应用，构建一个高效、自动化的交易系统不再是遥不可及的梦想。这篇文章旨在分享我在构建算法交易系统过程中的经验、挑战以及收获的洞察。作为一名热衷于技术和金融交易的开发者，我经历了从最初的失败到逐渐摸索出成功路径的过程。我的旅程从一开始对市场的简单分析，到后来利用先进的强化学习算法来预测和执行交易决策，这一切都充满了学习和自我超越。在这篇文章中，我将从基础知识讲起，介绍AI交易和强化学习的原理，然后通过分享我的个人经历，揭示构建一个可盈利的交易系统背后的思考和策略。我希望我的故事能够启发那些对算法交易感兴趣的读者，都能从中获得有价值的见解和灵感。让我们一起探索这个充满挑战和机遇的世界，了解如何利用AI来做交易并且在复杂多变的金融市场中寻找到自己的道路。 AI交易和强化学习的基础知识在金融交易领域，算法交易已经从一个边缘概念发展成为主流。算法交易利用复杂的数学模型和高速计算来执行交易，以此来提高效率和盈利性。近年来，人工智能（AI）和特别是强化学习，已经成为推动算法交易发展的关键技术。强化学习是一种机器学习方法，它使模型能够在环境中学习如何达到一个目标。在交易系统中，强化学习可以用来学习如何根据市场数据做出交易决策，目的是最大化收益或最小化风险。与传统的交易策略相比，强化学习提供了一种更加动态和适应性强的方法，能够根据市场条件的变化自动调整策略。个人经历：构建交易系统的经验和启示在过去几年里，我尝试构建了几个交易系统，经历了从失败到成功的过程。我的第一个交易系统可以说是一场灾难——它基于一些基础的技术指标，没有考虑市场的复杂性和动态性。随着我对市场的深入理解和技术的改进，我的交易策略也逐渐成熟。特别是在我开始应用AI之后，我发现交易系统的性能有了显著提升。通过让系统在模拟的市场环境中“学习”交易，我的系统能够自动识别和利用市场的微小变化，从而实现了超越传统策略的收益。然而，构建一个成功的交易系统远不是一帆风顺。在这个过程中，我意识到技术和算法只是成功的一部分。良好的基础设施、高质量的数据以及对市场深入的理解同样重要。此外，我也学会了重视风险管理和过拟合的问题，这些都是保证交易系统稳定运行的关键因素。通过这些经验，我得到了一些重要的启示。首先，没有一种单一的策略能够在所有市场条件下都表现良好。交易系统需要能够适应市场的变化，并且持续优化。理解市场的本质有效市场假说的探讨金融理论中的一个基石是有效市场假说（EMH），它认为资产价格已经反映了所有可用信息。根据这一假设，无法系统性地预测价格变动以获得超额收益，因为任何新信息将立即被市场吸收和反映在价格中。然而，实际市场经常显示出与有效市场假说不完全一致的行为。信息传播的速度和参与者解读信息的方式可能导致市场短期内的效率不同。这为使用高级分析和预测模型的交易者提供了机会，尤其是在他们能够快速识别并利用这些短暂机会的情况下。将市场视为多代理人游戏将市场视为一个由多个参与者（或代理人）构成的复杂系统，这些参与者根据各自的信息、目标和策略进行交易，提供了一种更为动态和实用的视角。在这个游戏中，每个参与者的行为不仅受到个人信念和目标的驱动，而且还受到其他参与者行为的影响。这种相互作用创造了一个复杂的环境，其中包含了合作与竞争、预测与反馈、适应与进化等多种元素。从这个角度看，交易可以被视为一种策略游戏，其中最成功的参与者是那些能够最好地理解和预测其他参与者行为的人。应用博弈论和强化学习来分析市场动态博弈论提供了一套分析和预测个体在有冲突利益的情况下如何行动的数学工具。在交易中，博弈论可以帮助我们理解市场参与者如何在不完全信息的情况下做出决策，以及这些决策如何影响市场动态。而强化学习，作为一种机器学习方法，允许算法通过与环境的交互来学习最优策略。在交易系统中应用强化学习，可以模拟市场作为一个动态系统的行为，使交易策略能够根据市场条件的变化自我调整和优化。交易基础设施的构建在构建算法交易系统时，创建一个稳定、高效的交易基础设施是成功的关键。这不仅仅是关于选择正确的技术栈，还涉及到如何优化这些技术以满足交易的特定需求。技术选型与基础设施优化技术选型是构建交易基础设施的第一步，它要求我们在性能、可靠性、安全性和成本效益之间找到平衡。优化基础设施意味着确保数据处理和交易执行能够以最低的延迟和最高的准确性进行。这可能包括使用专门的硬件，如FPGA（现场可编程门阵列）来减少处理时间，或者采用高速数据接口和算法来加快数据分析和决策过程。此外，云服务和分布式计算也为交易基础设施提供了新的优化途径，使得资源可以根据需要快速扩展或收缩。交易特定的技术挑战交易基础设施面临的特定技术挑战包括数据管理、实时性能优化和系统稳定性保障。数据管理不仅涉及到大量实时市场数据的高效处理，还包括历史数据的存储和访问，这对于策略回测和优化至关重要。实时性能优化要求系统能够在毫秒甚至微秒级别处理数据和执行交易，这对技术架构和代码优化提出了极高要求。系统稳定性保障则要求基础设施能够应对市场波动、网络延迟和系统故障等不确定因素，确保交易的连续性和安全性。基础设施构建的成功与失败案例分析交易基础设施的构建充满挑战，成功与失败的案例都值得深入分析。成功的案例往往是那些能够充分利用最新技术，同时又保持系统稳定性和灵活性的系统。例如，使用微服务架构可以提高系统的可扩展性和容错能力，而采用机器学习算法可以提高交易策略的智能化水平。失败的案例往往是由于忽视了基础设施的可靠性和安全性，或者未能有效管理数据和资源。在这个背景下，3EX AI交易平台展现了一种创新的解决方案，它为那些不具备深厚编程技能的交易者提供了强大的工具。3EX AI交易平台利用先进的人工智能技术，允许用户通过简单的界面设计和部署自动化交易策略。这意味着即使是没有技术背景的用户也能够利用AI的力量来进行交易，这在很大程度上降低了进入算法交易领域的门槛。3EX AI交易平台的出现不仅体现了技术选型和基础设施优化的重要性，也展示了如何通过创新来解决交易领域的技术挑战，为更广泛的用户群体提供服务。交易基础设施的构建在构建算法交易系统时，创建一个稳定、高效的交易基础设施是成功的关键。这不仅仅是关于选择正确的技术栈，还涉及到如何优化这些技术以满足交易的特定需求。技术选型与基础设施优化技术选型是构建交易基础设施的第一步，它要求我们在性能、可靠性、安全性和成本效益之间找到平衡。优化基础设施意味着确保数据处理和交易执行能够以最低的延迟和最高的准确性进行。这可能包括使用专门的硬件，如FPGA（现场可编程门阵列）来减少处理时间，或者采用高速数据接口和算法来加快数据分析和决策过程。此外，云服务和分布式计算也为交易基础设施提供了新的优化途径，使得资源可以根据需要快速扩展或收缩。交易特定的技术挑战交易基础设施面临的特定技术挑战包括数据管理、实时性能优化和系统稳定性保障。数据管理不仅涉及到大量实时市场数据的高效处理，还包括历史数据的存储和访问，这对于策略回测和优化至关重要。实时性能优化要求系统能够在毫秒甚至微秒级别处理数据和执行交易，这对技术架构和代码优化提出了极高要求。系统稳定性保障则要求基础设施能够应对市场波动、网络延迟和系统故障等不确定因素，确保交易的连续性和安全性。基础设施构建的成功与失败案例分析交易基础设施的构建充满挑战，成功与失败的案例都值得深入分析。成功的案例往往是那些能够充分利用最新技术，同时又保持系统稳定性和灵活性的系统。例如，使用微服务架构可以提高系统的可扩展性和容错能力，而采用机器学习算法可以提高交易策略的智能化水平。失败的案例往往是由于忽视了基础设施的可靠性和安全性，或者未能有效管理数据和资源。在这个背景下，3ex AI交易平台展现了一种创新的解决方案，它为那些不具备深厚编程技能的交易者提供了强大的工具。3ex AI利用先进的人工智能技术，允许用户通过简单的界面设计和部署自动化交易策略。这意味着即使是没有技术背景的用户也能够利用AI的力量来进行交易，这在很大程度上降低了进入算法交易领域的门槛。3ex AI的出现不仅体现了技术选型和基础设施优化的重要性，也展示了如何通过创新来解决交易领域的技术挑战，为更广泛的用户群体提供服务。构建交易基础设施是一个复杂但至关重要的过程。通过精心选择技术、优化基础设施，并克服特定的技术挑战，可以极大提高交易系统的性能和稳定性。同时，随着技术的不断进步，平台如3EX AI的出现为更多人提供了参与算法交易的可能，使得交易更加民主化和普及化。人工智能和交易随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在金融交易中的应用也变得越来越广泛，引领了一场交易方式的革命。AI的引入不仅改变了交易策略的制定和执行方式，也为交易分析和决策提供了前所未有的深度和广度。人工智能在交易中的角色和重要性 AI技术，尤其是机器回测和深度学习，在交易中的应用包括但不限于市场分析、预测走势、风险管理和自动化交易。通过分析历史和实时数据，AI可以帮助识别市场模式，预测价格变动，从而为交易决策提供支持。此外，AI还可以通过持续学习市场变化，结合交易员可以不断优化交易策略，以适应复杂多变的市场环境。讨论如何平衡模型复杂性与交易系统的其他组成部分在利用AI进行交易时，一个关键的挑战是如何平衡模型的复杂性与交易系统的其他组成部分。过于复杂的模型可能会导致过拟合，降低模型的泛化能力；同时，模型的计算需求也可能超出基础架构的处理能力，影响交易执行的速度和效率。因此，选择合适的模型复杂度，并优化基础架构以支持高效的数据处理和模型运算，是实现高效AI交易系统的关键。在这方面，3EX AI交易平台展现了如何有效整合AI技术与交易系统的例子。3EX AI交易平台提供了一套完善的AI交易解决方案，不仅包括先进的数据分析和模型训练工具，也强调了基础架构的重要性和对领域知识的深刻理解。通过自动化的数据处理、智能化的交易策略制定和执行，以及不断优化的AI模型，3EX AI交易平台能够为用户提供强大的数据支持和完善的AI交易体验。此外，3EX AI还注重用户体验，使得即使是没有深厚技术背景的用户也能轻松上手，利用AI技术来优化他们的交易策略。模型开发和评估在算法交易中，模型的开发和评估是一个迭代的过程，旨在不断提高交易策略的效率和效果。特别是当应用强化学习等先进技术时，这一过程变得更加关键。利用强化学习构建交易模型强化学习（RL）是一种使模型能够通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法。在交易模型的构建中，RL可以用来模拟市场交易环境，让模型通过实验来学习如何根据市场数据做出交易决策。这种方法的优势在于，它不仅能够基于历史数据学习，还能适应市场的动态变化，持续优化交易策略。风险管理和避免过拟合在模型开发过程中，风险管理和避免过拟合是两个重要的考量。过拟合发生在模型过度适应训练数据的特定噪声而失去了泛化能力，这在真实交易环境中可能导致性能下降。为了避免过拟合，可以采用交叉验证、正则化技术和简化模型复杂度等方法。同时，风险管理策略，如设定止损点、多样化投资组合和采用动态调整的仓位管理，也是确保模型稳健性的重要手段。模型的开发和评估是一个复杂但至关重要的过程，它要求交易者不仅要有深厚的技术知识，还需要不断地实验和学习。通过利用强化学习构建交易模型，实施有效的风险管理和过拟合防范措施，以及进行细致的性能评估和模型迭代，交易者可以大大提高算法交易策略的成功率。市场选择策略在算法交易中，选择正确的市场是成功的关键之一。不同市场的特性如流动性、波动性和市场结构都会对交易策略的效果产生重大影响。因此，深入理解和评估潜在交易市场的盈利性，以及识别和应对其中的法律和技术挑战，对于制定有效的市场选择策略至关重要。交易执行技术和策略交易执行技术决定了交易指令如何在市场中被执行，包括订单类型的选择、执行时间的确定以及如何最小化市场影响等。高级的执行算法，如VWAP（成交量加权平均价格）和TWAP（时间加权平均价格），可以帮助交易者优化执行成本和提高交易效率。此外，策略如冰山订单和隐蔽订单等，也常被用来避免大量交易对市场造成的冲击，保护交易者的策略不被市场过早发现。交易系统的自动化与监控交易系统的自动化允许交易者根据预设的规则自动执行交易，不仅大大提高了交易效率，还减少了人为错误。自动化系统的监控则确保了交易执行的正确性和系统的稳定性。监控系统需要实时跟踪交易活动和市场情况，及时发现并处理异常情况，如订单执行失败、连接中断或市场突发事件等。应对实际交易中的问题即使是最先进的交易系统也无法避免在实际交易中遇到问题。这些问题可能包括技术故障、市场极端行为或法规变化等。有效应对这些问题要求交易者具备快速反应能力和灵活调整策略的能力。此外，建立一个稳健的风险管理框架，设定适当的风险限制和应急计划，也是保证交易系统能够在各种市场条件下稳定运行的关键。来源：金色财经

金色财经03-04 15:13

释放人工智能的力量：未来之旅

的 Smart Brain 无缝融合了人工智能和区块链的潜力，提供自动分析、交易安全和独家 NFT 的合成。这种组合使 Smart Brain 成为加密货币动态领域的全面且突破性的解决方案。来源：金色财经

金色财经03-04 15:03

美图公司(01357)上涨10.12%，报2.83元/股

，成交3.27亿元。美图公司是一家以人工智能驱动、主要提供影像产品和颜值管理服务的科技公司，同时通过其SaaS服务支持美丽产业的数字化升级。根据最新的经营数据，到2022年12月为止，美图公司的月活跃用户总数为2.43亿，其中海外用户达7976万，覆盖全球22个国家，每个国家的用户数均超过1000万。截至2023年中报，美图公司营业总收入12.61亿元、净利润2.28亿元。 3月15日，美图公司将披露2023财年年报。

金融界03-04 14:51

本周鲍威尔与非农恐掀翻市场！日股无畏冲破4万关口，中国将设定5%目标？

典型代表是东京电子，自今年年初以来，受人工智能热潮的推动，该公司股价飙升了55%。该公司生产用于制造半导体和平板显示器的设备，表明只需要与人工智能有一点联系就能从中获益。投资者周二将面临考验，预期东京地区消费者价格指数(CPI)预计将在2月份回升至2.5%的年化水平，此前1月份该指数受到基数效应的影响跌至1.6%。不包括食品和能源的核心指数预计仍将从3.3%放缓至3.1%。然而，所有的市场传言都是关于当前一轮薪资上涨势头如何强劲，并可能导致日本央行在4月结束负利率，并解除收益率曲线控制。日本共同社报道，日本政府正在考虑宣布结束通货紧缩，这将是紧缩道路上的又一个标志。周一公布的一份乐观的第四季度资本支出报告显示，日本GDP可能会从负值修正为正值，这意味着日本根本没有陷入衰退。本周召开的中国全国人民代表大会(NPC)很可能会出台新的刺激措施，并将今年的GDP增长目标定为5%。美联储主席鲍威尔周三和周四将在国会作证，届时所有人的目光都将集中在他身上，不过分析师预计，鉴于近期通胀意外上升，他将对政策保持观望状态。将于周五公布的2月就业报告也可能改变形势，预估在1月就业人口暴增35.3万人后，仍将稳增20万人。欧洲央行周四将召开利率会议，外界认为该行肯定会将利率维持在4.0%不变，但也会下调通胀预期，暗示最终会降息。预计加拿大央行本周也将维持利率不变，预计将在6月或更晚时间首次降息。其他值得注意的事件包括拜登总统的国情咨文演讲和超级星期二美国初选。英国政府将于周三公布其预算，但在选举前发放预算的空间似乎有限。上周末，以沙特阿拉伯和俄罗斯为首的欧佩克+成员国同意将每天220万桶的自愿减产延长至第二季度。这促使油价进一步温和上涨，上周美国原油价格上涨4.5%。

云涌03-04 14:26

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