正大模型视角下的高频交易因子构建策略研究

正大模型视角下的高频交易因子构建策略研究

在金融衍生品交易体系中，数据主导型模型逐渐成为核心竞争力。以正大为代表的量化团队，通过大量历史数据研究，构建出一套基于高频因子的模型框架，从成交节奏、盘口行为、价格波动等维度动态评估交易信号强度。

在该框架下，短线行为主要依赖低延迟数据的即时反馈，例如盘口五档变化率、主买主卖占比等维度。这些数据在微观结构中能更精准地反映市场内部驱动，从而判断出更具前瞻性的操作信号。

与此同时，正大模型还加入了权重衰减机制，以适应不同市场周期下的交易噪声变化。这种“自适应+分层评分”的方式，不仅提升了模型的稳定性，也显著降低了误判率，在实盘中表现出良好的抗波动能力。

Java 示例代码（简化版交易评分逻辑）

public class SignalScorer {public static double score(double bidStrength, double askWeakness, double volatility) {double score = (bidStrength * 0.5 + askWeakness * 0.3) - (volatility * 0.2);return Math.round(score * 100.0) / 100.0;}public static void main(String[] args) {double result = score(1.3, 0.8, 0.6);System.out.println("当前交易信号评分为: " + result);}
}