非常感谢！！

建立风险管理制度：制定政策和流程：制定明确的政策和流程，包括模型和算法开发、测试、验证、部署、监控和审计的规定。确保所有工作人员了解并遵守这些政策。风险评估：对模型和算法的风险进行评估，包括数据质量、模型复杂度、模型偏差、模型的适用性等方面的风险。合规性考虑：确...(more)

感觉后面是否能摸索出一些使用范式出来

取决于承载的具体业务类型，有的业务逻辑较简单但吞吐量大，注重核数，比如查资金持仓成交等；有的业务逻辑复杂但并发量不高，比如风控试算，两融量化交易等，注重高主频。如果需要尽量兼顾两者，以核数优先，并保障主频在2.5ghz以上。...(more)

戴尔在服务器全球的市场份额长期处于前列，所以也有众多的针对低延时交易这块的服务器产品，具体来说在服务器上我们会选择高主频的CPU如6444Y(基频3.5，负载上来后，可以睿频到更高的频率)，内存方面会选择将所有通道都插满并选择DDR5 4800的内存，磁盘上优选选择Nvme SSD 可以极大...(more)

硬件选型测试考虑的内容的确比较多，首选硬件、操作系统的优化调优是第一步也是必须的， 在此基础上测试如果仍无法达到要求，还需要考虑网络环境、应用软件优化。另外应用软件的开发商也会针对各自软件提出对硬件和操作系统的调整建议，这个也是要考虑的。有些测试结果和硬件性...(more)

Dell powerswitch针对算法交易场景有相应的调优方案，算法交易包括量化平台和低延迟平台，侧重点不完全一样，需要根据具体要求选择对应产品型号和设置对应参数，您可以随时联系我们Dell金融团队，我们根据您的具体需求出具相应的方案。...(more)

从面向AI应用场景的基础设施硬件适配，我们有几点建议供您参考：1）明确您当前的AI业务场景，区分传统AI模型与生成式AI/AI大模型，AI的不用业务阶段：训练/微调还是推理，针对不同的业务场景确立最适合的加速芯片硬件选型；大模型对于算力和显存的要求，要高于传统AI算法模型；2）从系统的角度...(more)

在硬件层面上，当下最优的低延时解决方案的选择可能包括以下几个方面：（1）使用高性能硬件：使用更快的处理器和更大的内存可以加快系统的处理速度，从而减少延时。此外，使用专门为高性能计算设计的硬件，如低延迟网卡和FPGA，也可以提高计算速度并降低延时。优化硬件配置：对硬件进行优化...(more)

目前市场上有哪些算法交易系统提供全栈方案?各有什么优势?