真不是洛川装。
他现在手上的这个云量化模型，一旦投入市场，纯纯就是纯捡钱。
当前的全球金融市场，虽西方的量化基金已逐渐兴起，但多数金融机构，仍依赖传统IT架构。
而他手中基于极光云搭建，且结合了经受验证的市场情绪指数，及LSTM波动率预测算法的超前模型，不仅可同时运行数百个因子模型，高速处理海量非线性数据，还支持模型实时高频迭代。
不论是在算力还是效率上，都远超竞争对手。
此外，本轮次贷危机期间积累的海量极端市场数据，使得如今的云量化模型，在算法效率及风险预测精度上，远超当前仍依赖历史行情数据建模的传统量化机构，具备更强的动态适应性。
技术代差+数据稀缺性所形成的双重壁垒，使得他们可对传统机构，以及早期量化基金，实现降维打击！
前世，直到2015年前后，亚马逊云、阿里云等头部云计算厂商，开始提供金融级云服务，降低了量化策略的开发门槛，云量化基金才逐渐开始风行。
同年，TensorFlow的开源，加速了深度学习在量化中的应用，也起到了不小的推动作用。
受此影响，幻方量化于2016年，上线了首个由深度学习生成的交易仓位，并于次年全面应用AI策略。
等到了19/20年前后，随着市场基础设施逐渐完善，为云量化模型，提供了更多对冲工具和策略空间，且头部云服务厂商，为争夺市场大幅降价。
再叠加GPU分布式训练技术成熟，进一步推动了云量化基金规模化部署，开始加速替代传统量化基金。
这也就代表着，洛川至少有6~10年的技术红利期和监管空窗期。
可充分利用市场的认知差，通过更精准且高效的自动化、高频化的交易策略，快速捕捉定价偏差，实现年化收益率的指数级增长！
等模型进一步完善，他还会投入更多资金，以尽可能获取更多的红利。
而这份超额收益，将为之后AI大模型的模型研发、训练，GPU集群的研发或采购，以及人才招募等，提供持续的现金流。
从这方面来看，上头当初按下他们尝试以云量化模型，吸引金融机构入驻极光云的策略，反倒成了一件好事儿~
而除了“捡钱”之外，通过云量化模型积累的经验和资源，也可为洛川后续进军AI大模型领域，提供多维度的助力。
这也是他为何要持续加码的主要原因之一。
比如，云量化模型中使用的机器学习、深度学习算法，与AI大模型的核心技术高度重叠。
团队在量化领域积累的模型调优、特征工程、过拟合处理等经验，可直接应用于AI大模型的开发，大幅缩短技术研发周期。
其二，云量化基金运营过程中，产生的海量金融市场数据，如交易记录、用户行为、宏观经济指数等，可为大模型提供优质动态优化样本，解决传统静态数据集的滞后性问题。
其三，云量化模型的高频迭代，也可推动极光云，持续优化蜂巢分布式架构及LSTM资源调度系统，以满足量化模型愈发旺盛的算力需求。
后续可通过弹性扩容，直接支持千亿参数级大模型的分布式训练。
其四，洛川召集了公司多个领域的优秀人才，如数学家、算法工程师、金融分析师等等，加入云量化基金团队。
这种跨学科的协作经验，以及培养出的跨界优秀人才储备，可直接应用到之后的AI大模型项目中。
总之，好处多多，搞就完了~
几天后。
天气阴。
心情略有不佳。
日上两竿。
多云转晴。
撸着猫逗了会儿狗子，等女友化好妆，换上一身儿JK套装搭配高马尾、白色小腿袜，洛川DNA险些又动了。
可惜上午有工作，只得品尝一番柠檬味唇膏，便启程赶往公司。