人工智能应用于量化交易的理论依据、模式选择与前景展望

doi:10.3969/j.issn.1672-2272.202510032

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摘要金融作为现代经济体系的核心,在与人工智能技术的深度融合下,正展现出全新的发展动能，尤其以量化交易为代表的人工智能金融应用场景的拓展。量化交易策略的演进,从早期基于价格预测的传统回归分析,逐步发展至机器学习,并过渡到以大语言模型为核心的算法驱动,为人工智能技术在量化投资领域的应用提供了坚实的理论基础。与此同时,Jane Street和XTX等新型量化金融公司迅速崛起,其在华尔街的显著影响力,为人工智能技术在量化投资领域的实践应用提供了有力的例证。当前,ChatGPT , Mistral和 DeepSeek等大语言模型在量化交易中展现出不同的求解路径,并对应着不同的监管强度。探讨在有效防范和化解各类金融风险、人工智能技术风险的基础上,构建“人工金融智能”(AFI)的可能性,并展望其与通用人工智能(AGI)和超级人工智能(ASI)并驾齐驱的潜力。

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	魏良益；汪华洋；曾品固；甘奇

关键词: 人工智能量化交易大语言模型人工金融智能

出版日期: 2025-12-25 发布日期: 2025-12-25 整期出版日期: 2025-12-25

ZTFLH:	F49
	F832
	TP18

作者简介: 魏良益(1969-),男,博士,四川省社会科学院金融财贸研究所所长,研究员,研究方向:金融财政,区域经济、产业经济、战略管理。

引用本文:

魏良益；汪华洋；曾品固；甘奇. 人工智能应用于量化交易的理论依据、模式选择与前景展望[J]. 科技创业月刊, 2025, 38(12): 190-199.

链接本文:

https://www.zgkjcy.com/CN/10.3969/j.issn.1672-2272.202510032 或 https://www.zgkjcy.com/CN/Y2025/V38/I12/190

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