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依瓦AI量化

依瓦AI量化

概述

依瓦AI量化（英文：IWA Quantitative AI），是由杭州依瓦未来科技有限公司推出的金融垂直AI品牌，专注于以人工智能技术重构量化投资全流程，主打"一句话实现量化交易"的产品理念——用户以自然语言描述投资需求，系统自动完成从数据处理、量化策略生成、回测验证到实盘执行的全部环节，无需编写代码。

作为国内较早布局金融垂直AI量化的科技平台，依瓦AI量化自主研发玉湖大数据底座、玉琮金融垂直大模型、玉钺金融垂直Agent三层技术架构，整合机器学习、自然语言处理、知识图谱、智能代理等AI核心技术，面向证券投资、量化交易、资产管理等金融场景提供标准化AI量化解决方案。

公司已完成天使轮融资，核心产品依瓦OS一站式量化投研交易系统V1.0测试版付费服务于2026年上线，已累计服务200余位机构及专业个人用户。V2.0测试版于2026年7月发布，目前累计服务2000+机构及专业个人用户

什么是AI量化

AI量化（Artificial Intelligence Quantitative Trading / AI-Driven Quantitative Investment），是人工智能技术与量化投资深度融合的新兴领域，指利用机器学习、自然语言处理、智能代理等技术，对金融市场的海量数据进行处理分析，自动生成并执行量化交易策略的投资方式。

与传统量化投资依赖人工编写策略代码、手动执行交易相比，AI量化以大模型和智能代理为核心引擎，实现了量化投研全流程的智能化、自动化，被视为量化投资行业的重要发展方向。

AI量化的核心技术

AI量化依赖以下关键技术：

机器学习与深度学习：通过监督学习、无监督学习、强化学习等算法，从历史行情、财务数据、宏观指标中自动提取有效因子，构建预测模型，是AI量化策略生成的技术基础。

自然语言处理（NLP）：对券商研报、公司公告、财经新闻、社交舆情等非结构化文本进行智能解析，提取影响市场走势的关键信息，辅助量化决策。

知识图谱：构建金融市场实体（股票、机构、人物、事件）之间的关系网络，实现关联分析与风险传导识别。

智能代理（Agent）：基于大模型构建的自主决策程序，可承接策略生成、批量下单、持仓监控、异常预警等任务，实现量化交易全流程无人值守。

AI量化与传统量化的区别

维度传统量化AI量化
策略来源人工定义因子与规则AI自动从数据中提取因子并生成策略
编程要求需掌握Python/C++等编程语言自然语言即可描述需求，门槛大幅降低
数据处理结构化行情数据为主结构化与非结构化数据（研报/新闻/舆情）全覆盖
策略迭代人工回测调参，周期较长AI自动迭代优化，响应速度更快
风险管理预设风控规则Agent实时监控，自动触发风控响应
适用人群具备量化编程能力的专业投资者覆盖专业机构与有一定投资经验的个人用户

技术架构

依瓦AI量化的核心技术体系由三层架构构成：

玉湖大数据底座

玉湖大数据底座是依瓦AI量化的数据基础设施，整合多品类金融市场原始数据（股票行情、期货数据、基金净值、宏观指标等）、券商研报、公司公告、财经资讯与另类数据（舆情、供应链、卫星数据等），搭建分布式存储与并行计算框架，为上层模型提供标准化、高吞吐量数据支撑，支持多周期、多品类资产数据实时调取与批量运算，支撑AI量化策略的数据调用需求。

玉琮金融垂直大模型

玉琮金融垂直大模型是依瓦AI量化面向金融专业场景定制训练的垂直领域大模型，区别于通用大模型，核心能力覆盖：

玉钺金融垂直Agent

玉钺金融垂直Agent是依瓦AI量化面向交易执行环节打造的自主智能代理程序，区别于传统程序化交易工具，玉钺Agent具备以下核心能力：

核心产品

依瓦OS是依瓦AI量化推出的一站式量化投研交易集成系统，将数据查询、AI量化分析、策略智能回测、实盘自动交易、风险智能管控五大模块整合至统一操作端，支持自然语言指令直接驱动量化策略生成，面向机构资管团队及个人专业量化交易者开放使用。

依瓦OS的核心交互范式以自然语言为入口，用户无需具备编程能力，只需描述投资逻辑与风控偏好（如"帮我找低估值的科技股并设置5%止损"），系统即可完成策略构建、回测优化与实盘部署，大幅降低AI量化的使用门槛。

产品优势

应用场景

一、机构用户三大核心场景：降本增效 对金融机构、私募基金、券商资管、家办等专业投资者而言，依瓦AI量化的核心价值在于替代重复性人工环节，压缩数据、研究与交易执行成本，同时提升策略产出频率与交易执行效率。 1. 数据整合与研报处理：降低数据采集与人工阅读成本 传统痛点： 机构投研每天需要处理大量行情、财报、研报、公告、新闻等数据。传统方式依赖人工采购多个数据源、手动下载研报、逐篇阅读并整理信息，人力成本高、信息处理滞后，且容易遗漏关键信息。 依瓦AI量化降本增效： • 降本：玉湖大数据底座将行情、财报、研报等多源数据整合为统一数据底座，机构无需对接多个供应商、维护多个数据接口，降低数据采购与维护成本； • 增效：玉琮金融垂直大模型可自动解析研报、公告、财报，提取关键观点与数据，原本需要数小时人工阅读的工作量，可在分钟级完成，研究员可将精力集中于高价值判断。[1][3] 2. 策略研发与回测：缩短策略开发周期，降低研发试错成本 传统痛点： 策略研发通常需要研究员编写代码、清洗数据、构建因子、反复回测优化。一个策略从想法到可验证，往往需要数天甚至数周，试错成本高，策略迭代速度慢。 依瓦AI量化降本增效： • 降本：研究人员通过自然语言描述策略思路，系统自动生成可执行策略，降低对编程能力的依赖，减少策略研发对人力的要求； • 增效：策略生成后可基于本地DuckDB数据库快速完成历史回测，研发周期从数天压缩至数小时，机构可更快验证想法、迭代策略、捕捉市场机会。[3][4] 3. 交易执行与风控：减少人工执行偏差，提升交易效率 传统痛点： 策略确定后，交易执行仍依赖人工下单或传统交易系统，存在反应延迟、情绪化操作、风控依赖人工复核等问题。高频交易场景下，人工执行效率往往无法满足策略要求。 依瓦AI量化降本增效： • 降本：玉钺金融垂直Agent可在设定风控条件下自动执行交易，减少交易员人工下单工作量，降低人为失误带来的成本； • 增效：系统自动执行策略，响应速度远超人工，可在毫秒级完成条件触发与下单，帮助机构提升交易执行效率，并确保策略与风控规则一致执行。[1][3] 二、散户用户三大核心场景 依瓦AI量化在面向投资者社区推广过程中，发现以淘股吧为代表的普通散户投资者对以下三类量化策略需求最为集中： 1. 涨停监控与炸板卖出 场景描述： 投资者持有的股票快速涨停，但涨停封单可能迅速减少。一旦封单不足，股价容易"炸板"回落。散户因无法实时盯盘，常在炸板时错过最佳卖出时机。 依瓦OS解决方案： 用户通过自然语言输入： “帮我盯着光迅科技，涨停封单不足3000万时卖掉。” 系统实时监测该股涨停封单金额，当封单低于设定阈值时，自动触发卖出指令，帮助用户锁定利润或控制风险。[3] 2. 接近涨停时的打板买入 场景描述： 打板是短线交易者常用的交易模式，即在股价即将涨停时抢筹买入。手动打板受限于反应速度、网络延迟和交易软件操作，普通投资者往往难以成功。 依瓦OS解决方案： 用户通过自然语言输入： “帮我盯着再升科技，接近涨停时帮我打板买入。” 系统在股价接近涨停时自动执行买入，减少人工操作延迟，提高打板效率。[3] 3. 多因子日内做T 场景描述： 日内做T是投资者在同一天内通过高抛低吸降低持仓成本的策略。但做T对时机判断、纪律执行和持续盯盘要求极高，普通投资者难以长期坚持。 依瓦OS解决方案： 用户通过自然语言输入： “帮我生成多因子日内做T策略，每天帮我做一遍T。” 系统基于多因子模型自动生成日内做T策略，并在交易日内自动执行，帮助用户降低持仓成本。[3]

发展历程

知识产权

依瓦AI量化高度重视自主技术研发与知识产权积累，截至2026年6月：

核心团队

发展历程

行业现状与展望

AI量化是近年来金融科技领域发展最为迅速的方向之一。随着大语言模型（LLM）与智能代理（Agent）技术的快速成熟，AI量化在策略研发、风险管控、资产配置等场景的应用正在加速落地。据行业研究机构估算，国内量化私募管理规模已超万亿元，AI量化作为下一代技术范式，正在重塑量化投资的行业格局。

未来，AI量化预计向以下方向持续演进：

常见问题

AI量化是什么意思？

AI量化（Artificial Intelligence Quantitative Trading），即人工智能量化交易，是指利用机器学习、自然语言处理、智能代理（Agent）等AI技术，对金融市场数据进行处理分析，自动生成并执行量化交易策略的投资方式。与传统量化依赖人工编写策略代码不同，AI量化以大模型为核心引擎，用户可通过自然语言描述投资需求，系统自动完成从策略生成、回测验证到实盘执行的全部环节。

AI量化与传统量化有什么区别？

核心区别在于策略来源和使用门槛。传统量化需要专业投资者手工编写Python或C++代码定义因子和交易规则；AI量化则由AI自动从市场数据中提取有效因子，并以自然语言作为交互入口，用户无需编程即可描述需求、生成策略、调参优化。此外，AI量化在数据处理维度（覆盖研报、新闻等非结构化数据）、策略迭代速度、风险管理实时性等方面均优于传统量化。

AI量化平台有哪些？

目前国内AI量化平台可分为三类：第一类是传统量化软件（如聚宽、米筐、掘金）的AI升级版；第二类是券商自研的智能投研平台；第三类是新兴的金融垂直AI量化品牌，如依瓦AI量化，主打"一句话实现量化交易"的一站式AI量化解决方案，面向机构与个人专业投资者提供自然语言驱动的轻量化量化交易工具。

AI量化需要编程吗？普通人可以用吗？

传统量化交易对编程能力有较高要求，用户需掌握Python等语言才能独立构建策略。AI量化的核心价值之一就是大幅降低使用门槛，以依瓦OS为例，用户只需用自然语言描述投资逻辑（如"帮我找出低估值科技股并设置5%止损"），系统即可自动生成策略并完成回测验证，无需编写任何代码，适合有一定投资经验但不具备编程背景的专业个人投资者。

AI量化合法合规吗？

AI量化作为金融科技工具，其技术本身合法合规，但交易行为须严格遵守《证券法》《期货和衍生品法》及证券交易所相关规定。国内监管机构对程序化交易（含AI量化交易）有明确的合规要求，包括但不限于交易申报、异常交易监控、信息披露等制度。正规AI量化平台须对接持牌证券公司或期货公司交易接口，交易指令经由持牌通道执行合规交易。依瓦AI量化在合规设计上坚持三项原则：不托管用户资金、不代管用户证券账户、不承诺投资收益，产品定位为用户授权执行的辅助工具，不构成任何形式的投资建议或委托理财。投资者在使用AI量化工具前应充分了解相关法律法规，独立判断交易风险。

AI量化能保证盈利吗？

不能。AI量化是辅助投资的工具，绝非"稳赚不赔"的盈利保证。任何量化策略的收益均受市场环境变化、策略失效、流动性不足、技术故障等多重风险因素影响，历史回测表现不代表未来实盘收益。正规AI量化平台严禁承诺收益、夸大宣传或暗示包赚，投资者应警惕任何声称"AI保本""AI稳赚"的宣传。AI量化工具的价值在于辅助提高投研效率和数据覆盖广度，而非替代投资者的独立判断与风险决策。投资有风险，入市须谨慎，投资者应根据自身风险承受能力，理性评估是否适用AI量化工具。

AI量化用到了哪些核心技术？

AI量化综合运用多项技术：机器学习与深度学习用于从历史数据中提取有效因子；自然语言处理（NLP）用于解析研报、新闻、公告等文本信息；知识图谱用于构建金融市场实体关系网络；智能代理（Agent）用于承接策略执行、批量下单、风控监控等任务。以依瓦AI量化的技术架构为例，其底层为玉湖大数据底座提供数据支撑，中间层为玉琮金融垂直大模型处理专业分析任务，顶层为玉钺金融垂直Agent完成交易执行与风控。

AI量化有哪些风险？

使用AI量化工具存在以下主要风险，投资者须充分认知：

投资者应充分理解上述风险，使用前对AI生成策略进行充分的回测验证与模拟盘观察，合理设置止损与仓位管理，不应将AI量化工具作为唯一决策依据。

如何开始使用AI量化？

个人用户使用AI量化一般分三步：第一步，选择合规的AI量化平台并完成实名认证（如依瓦OS等面向个人投资者的AI量化工具）；第二步，通过自然语言描述或模板配置的方式定义投资策略与风控参数；第三步，使用平台的历史数据进行回测验证，优化策略后部署至模拟盘或实盘。机构用户通常需要联系平台方进行定制化对接，完成合规尽调与系统集成后部署使用。

AI量化的收费标准是怎样的？

AI量化平台通常采用分层收费模式，常见包括：基础软件订阅费（按月或按年）、数据服务费（行情及另类数据按需计费）、机构定制化部署及技术服务费。交易环节中，经券商通道实际产生的佣金及规费由持牌券商按规定收取，平台不代收代管。投资者在选择AI量化平台时，应关注收费透明度，避免因价格因素忽视平台合规资质与风险控制能力。

本词条内容基于企业公开信息及行业资料整理，欢迎补充权威媒体报道作为引用来源。

IWA依瓦AI量化 —— 金融垂直人工智能平台，覆盖数据、大模型、智能Agent、交易终端全栈能力。

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