回顾 | 拆解量化策略,解锁AI Agent投研新技能,量化AI夏令营第二场硬核知识持续充能ing

多客科技

作者：微信文章
2025年7月20日，由高金MBA学联量化俱乐部举办的2025年AI量化夏令营第二场讲座开讲。

本次讲座围绕CTA交易、套利策略、投研AI Agent和基于Dify的工作流搭建等话题依次展开，既为同学们详细拆解量化实战策略，又帮助大家在AI Agent大范围普及的时代，更好搭建属于自己的量化AI Agent工作流。













中低频CTA交易系统原理及设计思路

主讲人：陈实先生

下午第一场主题演讲有幸邀请到了在CTA领域具有多年实战经验的陈实先生，向同学们分享中低频CTA的交易策略及心得体会。

陈实总以行为金融学的几个常见交易案例展开，引出量化交易可以通过规范交易行为，克服行为偏差，提高交易的胜率和赔率。

之后，陈总向大家介绍了如何搭建一个基本的中低频交易系统，并以双均线策略举例，展示优化策略的具体思路。

此外，陈总还针对性讲解了系统测试的作用和局限性、组合管理的基本原理和中低频CTA的优缺点，帮助夏令营成员们更好的理解CTA这一细分策略。



套利策略基础

主讲人：赵成龙博士

下午第二场主题演讲由深耕量化低延时交易的上海交通大学电院校友赵成龙博士详细讲解量化套利策略及开发流程。

赵博首先介绍了量化套利策略的主流分类和基本逻辑，并针对跨品种套利、股指期现套利、跨期套利、跨市场套利等实际案例，分析具体策略适应的环境及相应风险。

最后赵博士介绍了量化套利交易开发流程思路并给出了实操中的具体建议。



投研AI Agent的框架

主讲人：Yijia Xiao博士

晚上第一场主题讲座，我们远程连线了美国加州大学洛杉矶分校计算机科学专业Yijia Xiao博士为大家展示金融交易投研AI Agent的框架及使用方法。

Xiao博士重点讨论了基于多智能体系统的自动化交易框架设计，以及如何整合语言模型、技术指标和新闻数据来构建交易决策系。

该框架致力于解决传统交易中信息处理碎片化的问题，通过模拟专业投研团队的分工机制，构建由分析师、研究员、交易员、风控和基金经理五类智能体协同的决策系统。其创新性在于将复杂的市场分析任务分解为数据收集、多空辩论、风险评估和最终审批四个层级，每个层级由专业化的智能体负责处理特定维度的数据，这种分层协作机制显著降低了单一大语言模型的认知负担，提升决策的可解释性。

利用Dify做投资决策

主讲人：陆强先生

承接AI Agent框架的理论基础，晚上的第二部分演讲由高金量化俱乐部秘书长陆强先生带领同学们手把手搭建基于Dify的投研工作流。

陆总现场演示了从环境配置到策略落地的全流程：通过Ollama框架本地化运行参数模型，调用接口实时获取多市场行情数据，并利用Python后端计算技术指标。

工作流的核心创新点在于将复杂的量化分析拆解为标准化模块：用户输入股票代码后，系统首先进行数据有效性校验，随后通过HTTP协议将清洗后的参数传递至Fast API引擎，由预置算法生成包含技术指标概览、近期波动特征和综合评分的结构化数据，最终交由大语言模型转化为白话版投资建议。

陆总还以情绪因子开发路径举例：通过嵌入向量化技术将新闻语义映射至高维空间，结合行业知识图谱计算事件与标的关联度，可构建自动化舆情监控系统。



量化投资俱乐部指导教授阚睿教授、副会长陈年增先生、学术活动中心部长王健霖先生向陈实先生、赵成龙博士和陆强先生赠予了俱乐部定制纪念品与感谢信，以表达对嘉宾们精彩分享的诚挚感谢！





希望AI量化夏令营第二讲可以帮助学员们对量化CTA和套利策略建立更深入的理解，也对大家未来引入AI Agent提升量化投研效率的尝试有所启发。



后续敬请期待高金量化俱乐部AI量化夏令营第三讲及隐藏款加餐讲座！

量化投资俱乐部

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