赛题介绍
赛题概述
主办方名称及LOGO
赛题产品方向指引（以应用场景为例）
赛题技术方向指引
核心算法与模型
1. 多模态动态建模体系
通过异构数据融合引擎：整合 Tick 级交易数据（如订单簿深度、成交量分布）、新闻语义向量（BERT-4096 维特征）、卫星图像（港口货柜数量）等多源数据，通过时态知识图谱构建动态关联网络。
2. 自适应策略优化框架
强化学习进化机制，采用课程强化学习框架，从平稳行情到极端波动的渐进式训练，结合红皇后竞争机制推动策略持续进化； 建立元学习优化体系，将贝叶斯优化器与 CMA-ES 算法嵌套使用，动态映射市场状态与超参数空间。
3. 实时风险控制网络
结合神经随机微分方程（SDE）模型，捕捉市场风险因子的长程依赖，集成蒙特卡洛 Dropout 实现不确定性量化； 建立生存分析止损机制：融合隐含波动率曲面信息，构建动态止损曲面。
关键技术架构
1. 超低延迟计算层
基于 EC2 F1 实例等部署自定义撮合算法，实现纳秒级订单匹配； 边缘节点部署轻量化模型完成订单簿解析，通过 RDMA 协议等实现跨数据中心算力池化。
2. 高并发数据处理体系
例如通过分布式时序数据库，存储 Level2 行情数据，写入延迟 < 10ms，结合 S3 Intelligent-Tiering 实现历史数据归档，降低存储成本。
3. 弹性扩展微服务架构
建立事件驱动架构：Lambda 函数处理清算、对账等批量作业，Karpenter 实现秒级节点扩容； 进行容器化部署：构建订单管理、风控引擎等微服务，关键模块保障性能隔离，缩短系统扩容效率。
鼓励的技术创新方向
1. 可解释性与合规性突破
采用多方安全计算与同态加密技术，在保护数据主权前提下跨机构训练模型； 通过 SHAP 值解释模型决策路径，自动生成符合 SEC 要求的算法标识与风险揭示书。
2. 量子 - 经典混合计算
构建量子神经网络，结合量子纠缠特性捕捉跨资产非线性关联； 基于格的加密算法等构建后量子安全通信链路，实现密钥长度缩减。
3. 实时市场微观结构建模
利用订单流动力学模型，通过 Transformer-Encoder 解析 Level2 数据，预测流动性提供方行为； 利用遗传编程自动演化 α 因子组合，结合量子退火特征选择，发现新型量价因子。