AI 神经网络决策
模拟自然界波动现象，将复杂数据流转化为直观的图形化表达；深度学习网络处理海量行情，识别非线性模式，在价格波动中捕捉高置信度信号。
AI 神经网络量化引擎 · 全天候运行中
洞察市场波动
绘出量化决策云图
波算云图以多模型独立研判、交叉共识输出信号为决策核心， 将趋势、择时、对冲、套利与网格等低相关策略组合入模，覆盖美股、韩股、港股、全球期货与数字市场五大市场， 配合三层联动风控与 IS/OOS 科学验证体系，7×24 扫描全球行情—— 把复杂市场，浓缩成一张清晰可读的决策云图。
24h全天候不间断在线
6+异构模型并行研判
8+类策略组合入模
10ms信号到指令延迟
共识模型6 / 6
共识置信度82%
在线策略8
风控状态正常
SPX5,842.61+0.62%
NAS10020,498.3+0.91%
HSI22,803.5-0.34%
N22539,027.0+0.28%
GOLD2,716.4+0.47%
WTI72.18-0.55%
EURUSD1.0842+0.12%
US10Y3.842-0.03
组合净值 · EQUITY CURVE+312.6%
α 多
β 多
γ 多
δ 观望
ε 通过
10:59:59共识强度 82%，信号越过门槛
11:00:03组合层完成仓位分配
11:00:04风控校验通过，指令放行
ABOUT US
以算法创新，重构资产价值发现机制
波算云图是一家以 AI 量化交易技术为核心业务的前沿科技企业， 依托 AI 神经网络技术与分布式数据架构，专注于构建全球多资产市场的智能化投资基础设施。
公司成立于 2021 年，总部设立于马来西亚吉隆坡， 汇聚了来自华尔街量化机构、顶尖人工智能实验室及分布式系统开发团队的核心成员， 致力于通过算法创新与算力革新，推动金融市场从经验驱动向数据驱动的范式转型。
目前，波算云图已为全球 30 余个国家与地区的机构客户提供技术赋能，日均处理超百亿美元级交易流量， 在低延迟套利、衍生品对冲及跨市场风险平价策略领域树立行业标杆。公司自主研发的量子抗性加密模块已通过 NIST 标准认证，为交易链路与资产托管提供军工级安全保障。
GLOBAL NETWORK
NODE · KUL-HQ
30+国家与地区
NIST安全标准认证
$100亿+日均处理流量
2021
创立于马来西亚吉隆坡
30+
服务国家与地区
$100亿+
日均处理交易流量
50+
核心技术专利
200+
学术研究论文
80%+
团队成员拥有全球 Top50 高校学位
全球市场基础设施
统一接入全球主流交易所行情通道，整合 20,000+ 分布式算力节点，支持每秒千万级并发数据处理，为跨市场、跨资产策略提供毫秒级底座。
军工级安全合规
量子抗性加密模块通过 NIST 标准认证；多方安全计算、密钥分片轮换与全链路决策存证，构建覆盖策略层、执行层与资金层的三重防护。
CONSENSUS ENGINE
共识，是最好的噪声过滤器
任何单一模型都有认知盲区与情绪周期。波算云图不追求「永远正确的模型」， 而是让多个结构不同、视角独立的模型彼此制衡——从「一个模型做决定」，升级为「一组模型做研判」。
-
01
多维数据感知
行情盘口、利率期限结构、基差持仓、波动率曲面与宏观情绪等多维信息经统一通道实时汇入，毫秒级更新模型输入。
-
02
模型独立研判
趋势、时序、资金流、统计、风控等异构模型并行推理，基于不同特征空间输出方向与置信度，互不干扰。
-
03
交叉共识聚合
观点交叉验证、分歧检测与动态加权：一致观点获得增强，孤立极端观点被识别为噪声并过滤。
-
04
信号裁决输出
共识强度越过门槛且风控不否决，信号才放行至组合层并给出建议仓位；不满足条件宁可空仓等待。
共识引擎 · 实时推演
情景 01 · 强共识
α
做多
趋势模型 AXIOM-α
β
做多
时序模型 TCN-β
γ
做多
资金流模型 FLOW-γ
δ
观望
统计模型 STAT-δ
ε
通过
风控模型 GUARD-ε
4/5
模型一致
共识输出
偏多 · 放行
共识置信度 82%
多数模型方向一致且风控未否决，信号通过共识门槛，进入策略组合层并给出仓位建议。
放行强共识情景
多数模型方向一致、置信度集中且风控通过，信号越过共识门槛，按组合层建议仓位执行。
暂缓分歧过大情景
多空观点分裂、共识强度不足，系统选择不输出信号——看不懂的行情，空仓本身就是风控。
否决风险否决情景
即便多数模型看多，只要风控识别到极端波动、流动性异常或回撤超限，即行使一票否决。
STRATEGY MATRIX
把不同的武器，装进同一个组合
没有任何一种策略能适应全部行情。波算云图将多类不同周期、不同风险收益特征的策略组合入模， 通过低相关性分散与动态权重分配，让组合在趋势、震荡、反转等不同市场状态下都有应对之策。
旗舰核心 · FLAGSHIP
波算混合策略
多策略组合的统一载体：汇总各子策略信号与共识引擎裁决，按相关性约束与组合优化结果分配仓位，追求回撤约束下的长期稳健表现。
DQN 深度强化学习择时
智能体与市场环境持续交互，从反馈奖励中自主学习决策策略，以马尔可夫决策过程建模，多周期捕捉趋势与拐点。
跨品种对冲策略
做多强势突破品种，同时做空相关联弱势品种对冲单边风险，以强弱关系判定对冲交易机会。
趋势跟踪策略
多周期均线结构、动量与突破确认体系，截断亏损、让利润奔跑，在趋势延续行情中提供方向性收益。
均值回归策略
基于统计分布与价差偏离，识别短期超买超卖后的回归概率，在震荡行情中与趋势策略形成天然互补。
动态网格策略
依据波动率自适应调节网格间距与档位，配合分批建仓与间距化补仓逻辑，在区间波动中积累价差收益。
统计套利策略
实时监控跨市场、跨品种价差与期限结构偏离，在价差偏离统计区间时捕捉收敛机会，收益来源与方向行情低相关。
仓位与风控策略
组合层面的仓位预算、最大回撤约束、分级止盈与压力测试，独立于收益策略运行，是所有策略的「安全气囊」。
策略库持续进化
1000+ 策略候选腿持续回测筛选，新策略经 IS/OOS 验证与参数高原扫描后灰度入库，组合永远保留进化空间。
1000+ 候选池策略候选腿持续回测筛选
→
相关性筛选低相关、非冗余，拒绝同质化堆叠
→
组合优化同等收益目标下最小化组合回撤
→
动态权重依市场状态与表现持续再平衡
ARCHITECTURE
五层技术架构，从数据到执行全链路自研
L5
执行与风控层 Execution & Risk
毫秒级指令执行 · VWAP/TWAP 智能拆单 · 分级止盈止损 · 账户级回撤约束 · 7×24 运行监控与告警
L4
共识决策层 Consensus Decision引擎核心
多AI组合投票 · 置信度门槛 · 分歧检测与噪声过滤 · 风控一票否决 · 多策略组合权重与仓位建议
L3
AI 模型层 Model Ensemble
深度强化学习（DQN）· Transformer 时序网络 · 图卷积（GCN）资金流模型 · 统计模型 · 独立风控模型，异构并行推理
L2
因子工程层 Factor Engine
技术因子 · 盘口微观结构 · 资金流与持仓数据 · 基差与期限结构 · 多空情绪因子 · 跨市场价差 · 波动率曲面
L1
数据基础设施 Data Infrastructure
全球交易所行情通道统一接入 · 秒级行情采集 · 多周期历史行情库 · WebSocket 长连接 · 分布式容灾部署
RISK & COMPLIANCE
体系化的风控，是量化的第一性原理
L1 · 信号级
置信度门槛
+
共识强度不足不输出信号，风控模型对任何信号拥有独立否决权。
L2 · 组合级
仓位预算与回撤约束
+
回撤与收益一律以本金口径计算，组合层面统一分配风险预算。
L3 · 账户级
强平线与总风控
杠杆、保证金与强平线实时建模，异常行情触发熔断与自动停机。
01
风控一票否决
风控模型独立于收益模型运行，识别到极端波动、流动性异常或回撤超限，可否决任何看多共识。
02
回撤硬约束
最大回撤以本金口径核算并设硬阈值，超限自动降仓、停机复核，不允许用浮盈掩盖风险。
03
间距化补仓纪律
补仓须再次出现完整信号且逆向间距达标，按间距倍数一次给足份数，倍数封顶，拒绝情绪化摊平。
04
压力测试
历史极端行情、长上影闪崩与流动性枯竭场景定期回放，检验组合在尾部风险下的真实回撤。
05
熔断与停机
连续异常、接口故障或数据中断时自动熔断停机，状态持久化，恢复后按既定状态继续执行。
06
全链路留痕
信号、仓位、成交与风控事件完整留痕，收益、回撤、恢复周期多维归因，全程透明可复盘。
合规与安全体系 COMPLIANCE & SECURITY
01
实时交易监控
实时交易监控系统覆盖合规要求的 23 个数据维度，异常行为秒级识别、秒级预警。
02
多方安全计算托管
基于 MPC 协同方案，密钥分片在可信硬件环境（TEE）中动态轮换，杜绝单点泄露。
03
高吞吐合规校验
审计引擎每秒可验证 1.2 万笔交易的合规性，误报率控制在 0.7% 以下。
04
嵌入式合规模块
部署符合国际监管框架的嵌入式监管模块，自动生成 200+ 项合规监管报告。
05
军工级冷备方案
Shamir 秘密分割结合国密 SM9 算法，密钥碎片异地容灾存储，物理与密码学双重隔离。
06
决策永久存证
所有风控决策生成可验证存证并长期归档，全链路可审计、可回溯、可追责。
METHODOLOGY
先在历史里活下来，再到市场里发言
再漂亮的回测曲线，也要经过样本外检验。波算云图以「IS 选参 → OOS 只验证一次 → 参数高原扫描 → 多空结构拆分 → Walk-Forward 滚动跟踪」的完整流程对抗过拟合，计入手续费、滑点与冲击成本。
01
IS 选参
样本内多周期回测选参，计入手续费、滑点与冲击成本，不以零成本假设高估收益。
02
OOS 只验证一次
样本外冻结全部参数，仅允许验证一次，杜绝反复在样本外挑参造成的隐性过拟合。
03
参数高原扫描
扫描参数邻域的收益—回撤曲面，选择稳定高原上的参数，而非尖峰处的脆弱最优点。
04
多空结构拆分
分别检验多腿、空腿在不同行情阶段的贡献，确认收益来源不依赖单一方向或单一品种。
05
Walk-Forward
滚动窗口样本外跟踪，权重冻结后再检验，模拟真实的「未知未来」决策环境。
MILESTONES
从吉隆坡出发，走向全球量化市场
2021
2021 · KUALA LUMPUR
品牌创立
波算云图于马来西亚吉隆坡成立，组建横跨人工智能、量化金融与密码学的跨学科团队，启动 AI 神经网络量化引擎研发。
2022
2022 · ENGINE 1.0
共识引擎落地
多模型共识决策架构 1.0 上线，低延迟套利、衍生品对冲与跨市场风险平价策略投入实盘运行。
2023
2023 · GLOBAL
服务全球机构
客户覆盖全球 30 余个国家与地区，日均处理超百亿美元级交易流量，智能执行系统平均滑点损耗控制在 0.15% 以内。
2024
2024 · ECOSYSTEM
生态与学术扩张
整合全球多市场行情数据，日内交易策略矩阵上线；与顶尖高校联合成立量化金融实验室，每年培养复合型量化工程师。
2025
2025 · RISK INTEL
风险智能化升级
跨市场资产风险评估体系全量运行；自主研发的量子抗性加密模块通过 NIST 标准认证，安全能力迈入军工级标准。
2026
2026 · NEXT
下一程：更快、更智能
推进亚毫秒级高频做市系统、智能衍生品定价模型与隐私量化协议研发，构建跨市场、跨资产的全球流动性网络。
OUR VISION
让算法驱动的公平金融生态
让算法驱动的公平金融生态
惠及全球每一位市场参与者
波算云图以「重构资产价值发现机制」为使命，持续探索 AI 与分布式数据架构在量化金融场景的深度融合。 未来三年，公司将投入 5,000 万美元研发预算，重点突破亚毫秒级高频做市系统、 智能衍生品定价模型与隐私量化协议，推动全球量化市场进入机构化、智能化与合规化的新纪元。
$5000万三年研发预算
<1ms亚毫秒级执行目标
10亿+远期生态用户愿景
FAQ
常见问题与合规说明
波算云图是一家什么样的公司？
波算云图成立于 2021 年，总部位于马来西亚吉隆坡，是一家以 AI 量化交易技术为核心的前沿科技企业，依托 AI 神经网络与分布式数据架构，为全球 30 余个国家与地区的机构客户提供量化技术系统、策略工具与数据服务，核心成员来自华尔街量化机构与顶尖人工智能实验室。
波算云图的核心技术优势是什么？
公司基于 Transformer 与图卷积神经网络（GCN）融合架构打造量化决策系统，结合动态遗传算法（DGA）与多目标优化框架，可持续高速迭代策略参数；推理侧基于自研加速框架深度优化，决策延迟较传统实现大幅降低，并通过 IS/OOS 与 Walk-Forward 体系持续验证策略有效性。
多个 AI 一起投票，能保证信号正确吗？
不能，也不存在任何可以保证正确的机制。市场存在不可消除的不确定性。多AI共识机制的目标是过滤噪声、减少单模型的偶发偏差、提升决策的一致性与纪律性，从而追求长期的概率优势，而非消除亏损风险。
多策略组合相比单一策略好在哪里？
不同策略适应不同行情：趋势策略在单边行情表现好，回归与套利策略在震荡和价差行情中更有优势，收益来源彼此低相关。组合化运行可以避免收益押注于单一市场状态，力争平滑净值曲线、降低集中回撤。
使用波算云图可以稳赚不赔吗？
不可以。任何量化策略都可能出现亏损，历史表现与回测数据不代表未来收益。各类交易标的均存在价格波动风险，期货、期权及其他衍生品自带杠杆，部分标的波动剧烈，均存在本金全部损失的可能。请仅使用可承受损失的资金，充分了解规则与风险后自主决策。
波算云图是否代客理财、管理用户资金？
否。波算云图仅提供量化技术系统、策略工具与数据服务，不代客理财、不吸收存款、不接触或托管用户资金。用户在自己的交易账户内自主配置、自主决策、自担风险。
策略如何验证，如何防止过拟合？
所有策略均须通过 IS 样本内选参、OOS 样本外一次性验证、参数高原扫描、多空结构拆分与 Walk-Forward 滚动样本外检验，并计入真实交易成本，避免在历史数据上「拟合出一条好看的曲线」。
如何开始体验？
波算云图客户端现已开放 Android、iPhone / iPad 与 Windows 三端下载，可前往下载页按需获取。建议先查阅本站的历史业绩看板了解策略运作模式与风险口径，初次使用先在模拟环境充分熟悉策略逻辑与风控规则，再谨慎决定是否使用。