#大模型量化研究 #量化策略开发 #量化私募 #传统量化 1. 数据来源差异
传统量化研究：
使用公开的结构化数据，如财务报表、股价、交易量等，基于经验和理论构建因子。例如，动量因子（过去 6 个月股价涨跌幅）常用于预测股票表现。
大模型量化研究：
引入非结构化数据，如新闻、社交媒体情绪、卫星图像等。通过机器学习模型（如 Transformer）从这些数据中自动提取特征。例如，分析社交媒体评论，捕捉市场热点，预测短期股价变化。
2. 模型复杂性
传统量化研究：
模型以线性回归、多因子模型等为主，结构简单、易解释。例如，用线性回归分析市盈率（PE）和股票收益的关系。
大模型量化研究：
依赖深度学习模型（如 LSTM、Transformer），能捕捉复杂的非线性关系。例如，用 LSTM 分析高频交易数据，预测股价下一秒的变化。
3. 适用场景
传统量化研究：
适合中低频策略（如月度选股）。因子稳定，适合长期投资。例如，构建基于市盈率和ROE的组合，每月调仓一次。
大模型量化研究：
适合高频交易和短期预测。例如，利用分秒级别的盘口数据，开发高频交易策略，在极短时间内完成买卖操作。
4. 结果解释性
传统量化研究：
因子权重清晰，可直接解释。例如，动量因子的权重为 0.2，说明其对收益的贡献明确，便于优化和调整。
大模型量化研究：
模型复杂，结果难以直接解释。需要通过工具（如 SHAP 值）分析哪些特征对结果影响最大，但解释性远不如传统模型直观。
5. 风险管理
传统量化研究：
风险点明确，易调整。例如，当动量因子失效时，可以降低其权重，重新优化投资组合。
大模型量化研究：
风险管理复杂，可能存在过拟合或对极端市场环境不敏感。需要定期重新训练模型，使用监控工具（如模型漂移检测）进行管理。
传统量化研究：
使用公开的结构化数据，如财务报表、股价、交易量等，基于经验和理论构建因子。例如，动量因子（过去 6 个月股价涨跌幅）常用于预测股票表现。
大模型量化研究：
引入非结构化数据，如新闻、社交媒体情绪、卫星图像等。通过机器学习模型（如 Transformer）从这些数据中自动提取特征。例如，分析社交媒体评论，捕捉市场热点，预测短期股价变化。
2. 模型复杂性
传统量化研究：
模型以线性回归、多因子模型等为主，结构简单、易解释。例如，用线性回归分析市盈率（PE）和股票收益的关系。
大模型量化研究：
依赖深度学习模型（如 LSTM、Transformer），能捕捉复杂的非线性关系。例如，用 LSTM 分析高频交易数据，预测股价下一秒的变化。
3. 适用场景
传统量化研究：
适合中低频策略（如月度选股）。因子稳定，适合长期投资。例如，构建基于市盈率和ROE的组合，每月调仓一次。
大模型量化研究：
适合高频交易和短期预测。例如，利用分秒级别的盘口数据，开发高频交易策略，在极短时间内完成买卖操作。
4. 结果解释性
传统量化研究：
因子权重清晰，可直接解释。例如，动量因子的权重为 0.2，说明其对收益的贡献明确，便于优化和调整。
大模型量化研究：
模型复杂，结果难以直接解释。需要通过工具（如 SHAP 值）分析哪些特征对结果影响最大，但解释性远不如传统模型直观。
5. 风险管理
传统量化研究：
风险点明确，易调整。例如，当动量因子失效时，可以降低其权重，重新优化投资组合。
大模型量化研究：
风险管理复杂，可能存在过拟合或对极端市场环境不敏感。需要定期重新训练模型，使用监控工具（如模型漂移检测）进行管理。
