本文是一篇工程项目管理论文，本研究不仅实现了基于MLOps的量化交易模型开发流程，还证明了其实际可行性。为量化模型研究提供新视角，为未来研究提供经验和启示。
第一章绪论
第一节选题的背景及研究的意义
一、量化交易与量化交易模型
自1990年上海证券交易所（上交所）和深圳证券交易所（深交所）成立以来，中国股市已发展了30多年。截至2022年2月26日，上交所上市公司2025家，上市股票2099股，总市值495297.62亿元。1这些上市公司经营范围涉及广泛，涵盖了医疗、建材、金融、能源、科技等各行各业。股市的发展状况既反映了国家经济的情况也关系到每一个人的生活。
近年来，数字经济持续增长，数实相融合进入加速轨道。互联网已经成为一个集信息发布、分享、交流和合作的空间，影响着现实世界的各行各业。2021年完成互联网数据服务（包括云服务、大数据服务等）收入258.3亿元，同比增长23.1%。[1]这一趋势也将促进更多行业的信息化和数字化。
在这个背景下，引入量化交易思想，用科学的交易方法和先进的信息技术，不仅可以应对市场复杂性和不确定性，促进股市的理性回归。还可以让股民更好地理解相关知识，提高自身素养，运用科学的决策方法和金融知识去判断和理解金融市场，走上良性的投资路。[2]量化交易模型是量化交易策略的核心组成部分，是基于数学和统计学原理构建的复杂算法，用于分析金融市场数据，捕捉市场趋势，通过算法生成买卖信号，识别交易机会，自动化执行交易决策，降低交易风险。量化交易模型研发是量化交易实践中的关键环节。量化交易模型的研发不仅是技术创新的体现，也是对金融市场深入理解和分析能力的提升。
第二节本选题拟采取的研究方案，技术路线
一、研究目标、研究内容和关键问题
（一）研究目标和研究内容
本文的研究目标是运用MLOps的思想和工具，实现基于机器学习的量化交易模型研发的项目管理。
MLOps框架下的工程实践包括了从数据准备、特征工程到后续的模型部署和模型监控，本文的研究内容包括从最初的分析和实现引入文本数据的，以机器学习模型进行数据分析的量化交易模型研究平台，结合项目需求，设计一个基于MLOps的量化交易模型研发流程，并选取适用的MLOps已有的或者扩展相应工具进行项目全生命周期的管理，最终实现量化交易模型研究项目，让项目达到预期的需求并实现项目的标准化和支持可重复性交付。
（二）关键问题
1、MLOps各生命周期的主流工具的使用和配置。
2、清楚量化交易的整个数据分析需求。量化交易过程是一个复杂的数据分析过程，整个流程涉及数据采集、数据批注、数据版本管理、模型设计、参数调优、模型版本管理、模型部署等一系列环节。本文引入了文本数据的处理和将机器学习模型运用到预测过程中，需要根据数据的标准化和模型的I/O，对流程进行分析和处理，完成数据准备、特征工程等部分。
3、实现基于机器学习的量化交易模型研究过程。机器学习模型的快速发展，大量的模型被优化和调整，结合量化交易数据的特点和场景需求，让相应的模块更好地实现可扩展性和持续监控。
4、整个项目过程中有效使用MLOps工具和思想进行管理，实现项目的标准化和可持续性交付，对模型进行持续监控和调整，保证研究模型的准确率。如图1.2为MLOps工作流程。
第二章研究现状及理论基础
第一节研究现状
一、量化交易的研究现状
量化交易涵盖了一系列用于投资决策的工具和方法，是以模型决策结果代替人的主观判断，是基于金融、统计、信息技术等知识的一种综合分析方法。需要结合金融知识合理运用相关技术指标制定策略模型，利用信息化技术从庞大的数据中筛选数据，利用已有数据模拟实际交易过程，做出预测，进而指导交易的，实现超额收益的目的。
现在中国国内的量化交易技术还处于发展初期，从交易所到金融交易公司，各层级交易系统都还没有完全支持自动化、程序化的交易模式，实时高频数据还未能实现快速对接，相关技术的研究还没有得到很好地运用，这些因素都限制了量化交易的实施，导致量化交易很难规模化运用到股票交易中，因此更多的量化交易研究侧重于低频、日线标准上的研究。
而国外的量化交易发展就很成熟，在美国有超过四十年的量化交易发展历史，无论是技术储备还是相关配套系统都相对完善，能有效运用到实际交易中的策略模型或是相关的研究水平都明显高于国内，并且相关的政策以及民众对于股市的理性认识这些因素也都有利于其量化交易的发展。
2017年，LSTM神经网络大量运用于时间序列数据的研究中。Zhao等[16]，通过在LSTM神经网络添加时间加权函数的方式使得预测结果超过了其他模型。即将时间进行加权，把时间作为特征运用到神经网络模型的模拟过程中。时间进行加权后，能很好地反映不同时间段股票的波动情况，时间特征具有差异性，不同时代对股票市场会产生不同的影响，时间特征能一定程度反映不同的客观时代情况，如：疫情、战争、国际关系、贸易政策等外部政治经济文化因素影响。
第二节理论基础
一、量化交易理论
量化交易涉及经济学、统计学、机器学习模型等多学科知识来进行交易决策，旨在从海量的数据分析中获取超额利润。此方法的核心在于金融理论与市场数据分析的结合，主要涉及有效市场假说（EMH），套利定价理论（APT），资本资产定价模型（CAPM），以及数学模型和算法。
有效市场假说（EMH）认为市场价格迅速且准确地反映了市场信息，即所有相关信息都已在证券的当前价格中得到反应，揭示了其均衡价值。[40]资本资产定价模型（CAPM）则是量化预期回报和证券风险之间的关系。它被广泛用于评估公司资本成本和管理投资组合的表现。然而，有些批评认为该模型的表现可能导致投资决策不佳，进而增加金融危机的风险。套利定价理论（APT）在量化交易中的作用更为复杂。提供了识别潜在的市场定价错误的框架，同时也承认了多种风险因素对证券回报的影响。
有效市场假说理论是股票交易是否存在套利的前提，证明中国股票市场的有效性是研究的前提，鉴于本文实证分析数据源自中国股票市场，有必要概述中国市场有效性的研究情况。中国直至20世纪90年代才引入市场有效性研究及相关分析工具。随着经济飞速发展，中国股票市场也产生了一定变化，其市场有效性得到提高。2012年，张晔[41]通过相关性分析与回归分析在《我国A股市场有效性研究》中提出中国A股市场已步入弱有效型市场的阶段。后续，2014年李红霞等人[42]也证实了这一观点，但指出达到半强式有效型市场仍需一段发展时间。2017年，曹峥[43]运用套利定价理论，证明了中国A股市场已逐渐靠近半强式有效市场，但还没有完全达到该水平。
第三章 项目需求分析与流程设计 ........................ 27
第一节 量化交易模型研发项目需求分析 ................ 27
一、 数据需求 ................................. 27
二、 特征工程需求 ........................ 28
第四章 基于MLOps的量化交易模型研发项目实例 .......................... 38
第一节 流程目标与策略 ................... 38
第二节 项目实例流程 ............................ 39
第五章 总结及评价 ................................. 49
第一节 总结 ................................... 49
第二节 项目评价 ............................ 49
第四章基于MLOps的量化交易模型研发项目实例
第一节流程目标与策略
项目主要目标是依据MLOps原则构建高效可靠的量化交易模型研究流程。为了实现这一目标，项目旨在：
1.构建涵盖数据收集、特征工程、模型训练、部署和监控的MLOps流程；2.实现迭代和持续的模型改进过程；3.利用MLOps模块化特性促进团队合作；4.部署实时监控系统来追踪模型性能；5.利用MLOps工具自动化重复任务并提高流程效率。
为实现目标，项目将采取分阶段方法：
1.数据收集和准备：使用网络爬虫和第三方金融数据提供商如akshare收集金融数据（股票价格、交易量、基础数据等），重点考虑实时数据；2.特征工程：数据预处理和存储后，进行特征提取；3.模型开发和训练：基于特征开发和训练机器学习模型，使用交叉验证和工具如NNI进行持续优化；4.模型部署和监控：在真实和模拟环境中部署优化模型，使用工具如Prometheus和Grafana进行性能实时监控。
第五章总结及评价
第一节总结
首先，本文深入探讨了量化交易模型研究，涵盖量化交易、机器学习、MLOps理论及工具。这一过程阐述了量化交易模型研究的现状和挑战，为研究奠定理论基础。
其次，基于MLOps原则，成功构建的量化模型管理流程覆盖了项目全生命周期。MLOps原则指导了从数据获取、处理到模型的训练、部署和监控的操作，确保项目效率和可靠性。应用MLOps思想和工具，实现了量化交易模型开发的创新，包括自动数据更新、快速部署配置和实时模型监控。研究引入qlib框架，分析优劣，展示传统量化模型与MLOps方法的结合。qlib提供了强大的基础，促进了复杂量化模型的高效开展和部署。
然后，研究特别着重于模型在实际交易环境的应用。这要求模型不仅在历史数据上性能优异，还需适应市场变化，以确保实盘交易的稳定收益。为满足此要求，采取了多策略，如模型和数据更新、动态调整和性能监控。
最后，实施过程中，研究面临了多项挑战。例如，实施MLOps需要跨学科专业知识，如金融学、计算机科学和统计学等。此外，MLOps在量化交易领域的应用仍处于初级阶段，缺乏成熟案例和
