AQE 量化引擎
由 AQEBASE 构建的研究、证据汇集、策略与控制架构。逐标的研究结论必须与账户权限和确定性风险门分离。
AQEBASE / ENGINE EXPLAINED
AQE：从数据证据到审慎决策。
AQEBASE 的 AQE Quant Engine 是面向多资产研究的工作流与控制架构。它把数据来源、点时校验、模型证据、决策评审、模拟验证和独立风控串成可检查的链路，而不是把一个模型的预测直接变成订单。
TWO SYSTEMS, DISTINCT ROLES
两个 AQE，同名而职责不同。
Adaptive Query Execution
Apache Spark SQL 的开源自适应查询执行能力，利用运行时统计优化批处理查询，例如合并 Shuffle 分区、调整 Join 策略和处理数据倾斜。
可选的数据准备层
AQE 的 Spark 适配器可用于大规模历史行情、训练与回测输入准备；默认的小型本地交互查询仍使用更轻量的工具。Spark 不负责金融预测、风控否决或下单。
FROM DATA TO DECISION
AQEBASE 自有的工作流设计
- 01
获取与核验
记录数据来源、使用条件、标的、时间戳与时效；训练和回测输入需要点时可用性约束，避免用未来数据解释过去。
- 02
独立研究与证据融合
按标的组织因子、研究组件和候选模型输出，保留版本与验证证据。模型和语言工具提供建议，不独占交易控制权。
- 03
验证、权限与风控
研究结果先经过回测和 Paper 模拟，再由账户权限、限额、熔断及执行状态等独立控制门核验。请求下单不等于成交，须以回报对账为准。
OPEN SOURCE PROVENANCE
明确来源，不混淆归属。
Apache Spark SQL AQE 是按 Apache License 2.0 开源的 Apache Spark 组成部分。Intel 大数据团队与百度基础设施团队参与了早期自适应执行的开源优化工作。AQEBASE 使用的是上游 Apache Spark 的可选批处理能力，并非 Intel 或百度联合开发的产品，也不意味着获得其认证或背书。当前适配器并未修改 Spark 内核；“集成”不等于“升级了 Spark AQE 算法”。
CURRENT CAPABILITY
可检查的能力边界
Spark AQE 适配器目前是可选的历史数据批处理工具，不代表生产集群已部署，也不证明模型收益或低延迟交易能力。它输出只读研究数据，没有客户账户或订单执行权限。市场数据是否实时、模型是否启用、交易是否获授权，请以各页面的实际状态和执行回报为准。