泰坦智投（TTQT）项目界面展示

2025年10月，“金融强国”首次写入“十五五”规划建议，科技金融、普惠金融、数字金融被明确为重点发展领域。同年12月，中央经济工作会议为2026年定下“稳中求进、提质增效”总基调。2026年1月，国家金融监督管理总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，明确要求金融机构建设智能风控体系，将AI驱动交易行为纳入规制视野。与此同时，国内量化交易市场正经历深刻的结构性调整—截至2026年1月，中国私募证券投资基金总规模达7.47万亿元，百亿级量化私募约91家。头部量化机构公开指出，行业正从“速度与规模竞争”迈入“高质量发展”新阶段。

在这一政策与市场的双重驱动下，来自中央民族大学的一支跨学科学生团队，以“泰坦智投”（Titan Quantitative Trading，简称TTQT）项目为载体，围绕AIGC与量化分析的融合应用展开了系统的探索实践。该项目以生成式人工智能技术为核心，尝试降低传统量化工具对编程能力和金融专业知识的依赖，让普通投资者也能以更低门槛获取专业级的投研辅助服务。

85%的乐观与6%的落地：行业调研揭示的真实落差

2026年1月，TTQT团队在北京、上海、深圳、杭州、香港五地完成了一项覆盖32家机构、156位金融从业者的行业调研。调研结果呈现了一组值得行业深思的数据：85%的受访者对AIGC在量化交易中的应用持乐观态度，52%有过量化工具使用经历，但真正将AIGC融入日常工作的比例仅为6%。与此同时，82%的受访者希望降低大模型部署的技术门槛，78%认为2026年监管新规将显著增加合规成本。三组数字之间，横亘着一道从“看好”到“使用”再到“落地”的现实鸿沟。

2026年2月，上海证券交易所正式发布《程序化交易管理实施细则》，对程序化交易的报备、监测与风险控制提出了更细致的要求。同月，浙江证监局对杭州期盈投资出具警示函。监管趋严的信号清晰明确—未来的量化工具必须在合规框架内运行。在此背景下，TTQT的合规架构设计体现出明显的前瞻性：通过LangChain与ChatGLM技术完成数据流编排与用户隐私保护，确保策略生成与分析过程的全程可追溯。

从PaLM到Qwen2.5：技术路线的关键迭代

在技术路线上，TTQT经历了一次关键迭代。项目初期采用的PaLM大语言模型，在中文金融术语的语义理解和API调用成本方面均未达到预期。2025年下半年，技术团队将底层模型全面迁移至阿里巴巴的Qwen2.5大语言模型，迁移后中文语义识别精度和部署灵活性均获得显著提升。目前，该平台已取得软件著作权。

当前量化交易市场规模持续扩容，政策红利与严监管并行

TTQT的技术架构可概括为三层：数据层以自建向量数据库为底座，存储经预处理、清洗和向量化的历史市场数据；模型层应用LoRA技术实现大模型的轻量级微调，以较低的计算成本支撑模型持续迭代；应用层以自然语言为人机交互入口，用户通过对话即可完成策略编写、参数优化、历史回测和绩效评估。平台包含四项核心功能：模拟量化交易、互动式策略问答、因子看板与因子社区、走势看板与行情新闻。其中，模拟量化交易模块引导用户依次经历历史数据获取、策略代码生成、LoRA参数调优、回测执行、绩效分析、结果归因和稳健性检验七个标准化步骤。产品按功能深度分为基础版、标准版和高级版，分别面向入门用户、进阶投资者和专业机构。

三层架构与三阶段规划

在商业规划上，TTQT确定了“B端+C端”双轮驱动模式。B端面向机构投资者、金融服务提供商和大型企业客户，以定制化方案和API技术服务为核心；C端面向高净值个人和普通散户，以App为载体，采用基础功能免费、高级功能订阅的获客模式。盈利路径规划了SaaS订阅费、API调用费、广告收入和定制服务费四条主线。项目发展分三个阶段推进：前18个月为启动期，以原型产品积累用户基数；18至36个月为发展期，扩大B端合作并提升付费转化率；36个月后进入成熟期，拓展新市场并探索国际化。

2023年中央金融工作会议强调践行金融为民理念，国务院“新国九条”明确要求保护中小投资者权益。TTQT项目正是在这一政策框架下展开的青年创新实践。目前，项目已在中央民族大学创新创业中心完成立项孵化。从课堂讨论到原型产品，从技术路线调整到五城实地调研，TTQT用一年多时间走完了从概念到产品的完整闭环。在量化投资从“机构专属”走向“大众服务”的大趋势中，这一探索方向与行业需求形成了清晰的共振。

(中央民族大学 冯涵林)