本报告围绕2025年及未来A股市场低延迟交易的技术路径，系统梳理了从交易所、券商到客户端的关键环节。实现极致低延迟需要交易单元、极速柜台、低延迟券商及行情、网络、算法、硬件等多方面协同优化。监管新规也对技术实现和合规提出更高要求。报告结合最新技术与政策趋势，评估各方案延迟表现，为市场参与者提供参考。

统计套利策略的核心在于对资产价格暂时性偏离的识别和利用。传统方法如配对交易（Pairs Trading）已广为人知，但如何高效地扩展到大规模资产组合并保持稳健性，一直是研究难点。牛津大学研究团队近期在论文《Correlation Matrix Clustering for Statistical Arbitrage Portfolios》中提出了一种创新分析框架：利用图聚类算法（Graph Clustering）对股票残差收益的相关性矩阵进行聚类，并在每个簇内构建均值回归的统计套利组合。实证表明，该方法能产生年化收益超10%、夏普比率显著大于1的策略。

本策略通过资金费率机制和质押收益捕捉数字货币市场中的低风险套利机会。

大语言模型（LLM）是2022年底ChatGPT横空出世以来，计算机技术中最炙手可热、日新月异的前沿领域。LLM已慢慢剥离单纯的工具属性，成为独立处理任务的智能载体。2024年，Qwen2、Llama3.1等千亿参数模型陆续发布，开源模型性能逐步接近闭源水平。作为量化研究人员，如何将大语言模型技术与金融应用相结合，提升投研水平，是必须思索的命题。本文首先参考李沐演讲分析LLM发展趋势与最佳实践，然后综述量化投资领域LLM的具体应用场景。

本文讨论量化投资中事件的有效性检验与利用（事件因子/事件策略）。

第三阶段完成了多因子量化系统全链路的开发与测试，准备上线。后续会补足多样化的alpha能力，探索多样化策略。

在前文《股票多因子量化多头策略之组合优化框架》中，已经较为全面地介绍了如何将单期投资组合权重的求解，转化为二次规划问题。本文是对斯坦福大学与黑石基金合作论文《Multi-Period Trading via Convex Optimization》 的要点解读与核心内容总结。该文在2017年提出，首次较为系统的介绍了多期优化的应用。

市场参与者对算法交易有着普遍需求。本文从深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）视角分析了算法交易的实现，包括策略输入输出、激励函数与神经网络结构。相比传统方法，DRL在多订单最优执行上有显著优势，也无需对时变的市场微观结构做精确数学建模，策略是以全局最优为目标优化的。最后本文还思考如何将日内交易策略与alpha策略有机结合。

本文首先回顾第二阶段量化工作，规划第三阶段工作，展望第四阶段发展。

本文讨论了在实证截面资产定价领域，如何结合金融先验设计深度学习模型，具体包括预测目标设计、市场环境建模与网络结构选择三部分。