K线时序基础模型
将市场 K 线数据视作一门"语言"，用大规模预训练范式建模金融时序
K线分词器 — 市场语言 Tokenization
设计专用的K线分词器，将连续的 OHLCVA 市场数据 （开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额）离散化为结构化的 Token 序列。 不同于通用时序模型直接处理浮点数的做法，分词器通过分层子词分解（Hierarchical Subtoken Factorization）将价格动态和交易行为模式编码到紧凑的离散状态空间中， 在保留市场微观结构信息的同时实现了有效的噪声压制。
分层自回归建模架构
采用Decoder-only Transformer 架构， 以自回归方式逐时间步预测下一个时刻的分层子词（Subtoken）。 模型不依赖任何任务特定的头部结构——所有的预测任务（价格、波动率、生成） 均通过统一的下一子词预测范式完成。这种设计使模型能够跨资产、跨市场地 学习普适的时序表示，天然具备零样本迁移能力。
大规模多市场预训练 + 单交易对着重精调
在超过120 亿条 K 线记录、覆盖 全球 45 个交易所的语料上进行自回归预训练，涵盖股票、期货、外汇等 多类资产的多频率数据（日频至分钟级）。
更重要的是，我们投入了大规模 GPU 集群算力， 对精选的单一交易对进行超大规模着重训练。通过在特定品种上堆叠数倍于通用训练的 计算资源与迭代轮次，使模型能够深度捕捉该品种的微观结构特征——包括订单簿动态、 流动性周期、买卖压力失衡等精细信号——从而在目标品种上达到远超通用模型的预测精度。
预训练后的模型无需任何微调即可在零样本设定下执行多样化的金融任务： 价格序列预测 RankIC 相较领先时序基础模型提升 93%； 波动率预测 MAE 降低 9%； 合成 K 线序列的生成保真度提升 22%。
我们自建大规模 GPU 训练集群，支持同时对多个单一交易品种进行超大规模着重训练。 通过数千张 GPU 的并行算力，模型得以深度捕捉每个品种独有的微观结构特征与市场微观动力学。
量化大模型应用场景
智能研报解读
自动解析券商研报与公告，提取关键信号与预期差，生成结构化摘要。
策略思路生成
输入市场观点，大模型辅助构思可行的量化策略框架，加速策略研发迭代。
风险归因分析
自然语言交互式探索组合风险来源，自动生成归因报告与调整建议。
市场复盘总结
每日自动生成市场复盘报告，覆盖资金流向、板块轮动、异动预警。
产业链推理
基于知识图谱推理上下游传导关系，预判事件对产业链的连锁影响。
量化知识问答
面向量化研究员的专业问答系统，覆盖金融工程、统计模型与编程技巧。
常见问题
关于量化大模型与策略平台的高频问题
什么是量化大模型？
量化大模型是将大语言模型技术应用于金融量化领域的专用 AI 模型。硅基网格通过 在 LLaMA、Qwen、DeepSeek 等开源基座模型上注入高质量金融语料进行微调，训练语料 涵盖研报、公告、财经新闻、宏观数据与量化策略文档，使模型深度理解金融语境与分析框架。 可用于智能研报解读、策略思路生成、风险归因分析等量化工作流。
K 线时序模型相比通用模型有什么优势？
自研 K 线时序基础模型采用 Decoder-only Transformer 架构，通过专用 K 线分词器 将 OHLCVA 数据离散化为 Token 序列。核心优势有三：一是价格预测 RankIC 较通用 时序模型提升 93%；二是波动率预测 MAE 降低 9%；三是支持零样本跨资产迁移， 无需针对新市场重新训练。
量化大模型部署后数据安全吗？
全离线私有化部署确保策略数据与交易信息完全不出客户环境。支持 vLLM、TensorRT-LLM 推理加速，INT4/INT8 量化后可在单张消费级 GPU 上运行。通过 Docker 容器化部署， 提供 OpenAI 兼容 API 接口，可无缝对接现有策略系统。
SiliconGrid Alpha 平台支持哪些核心功能？
内置 500+ 标准化因子库（动量、反转、波动率、估值等维度），支持自定义因子编写。 向量化+事件驱动双模式回测引擎，覆盖日频到 Tick 级；GPU 加速下万只股票 5 年 日频回测 30 秒完成。多目标组合优化器支持最大化夏普比率、最小化跟踪误差、风险平价。 内建冲击成本模型、涨跌停约束等 A 股市场特性。
单交易对着重训练是什么？有什么效果？
在通用预训练（120 亿条 K 线、45 个交易所）基础上，对精选品种使用大规模 GPU 集群 （数千张 GPU）进行超参数搜索与深度精调。模型能深度捕捉该品种的微观结构特征—— 包括订单簿动态、流动性周期、买卖压力失衡等精细信号。目标品种 RankIC 额外提升 18%， 推理延迟降低 35%。