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在3月25日的2019亞洲交易博覽的現場，Linktrade Technology Limited CTO 高雁與現場觀眾分享了如何通過大數據尋找交易機會，演講內容主要圍繞交易行為與量化分析展開。
在演講的開始，高雁先生與大家分享了策略的核心原理，第一，它是基於行為金融學，完全遵循零和交易的市場規律，通過交易者個人行為，尋找群體效應。第二，是基於大數據采樣，通過大數據，對數據進行建模，對所有數據進行特徵化。同時，通過大量交易數據分析雙端用戶行為。進行基礎建模。第三、機器學習量化模型，基於監督式學習對已知結果進行訓練學習，基於非監督式學習快速尋找交易機會。第四、就是基於交易行為對沖，根據數據模型以及大數據分析後的結果，對符合條件的交易行為進行對沖。
關於第二點，大數據的采樣，高雁指出，市場上有”兩端”客戶，即一種絕對盈利的，收益率也十分穩健，另一種就是虧損幾率非常高的客戶。這兩類客戶，前者我們可以叫他正向對沖，後者是反向對沖。另外，通過人工智能的處理，就可以找到目標信號源，然後對它進行模型的確定以後，再進行對沖，這是Linktrade量化模型的處理。
這同樣也關聯回第四點，基於交易行為對沖。通過量化模型，可以將大同小異的事情找到它相似的特徵。
高雁指出，對交易行為的分析，包括了性別分布、年齡分布周期、地理分布周期、交易時段、交易數據以及所擅長的交易品種和訂單、交易資金體量等大概約七十多個數據指標。通過深度學習，對不同數據指標進行模式化匹配，就可以找到大概有幾個指標滿足一個特定條件，這個用戶就是投資者可以對沖的帳戶。
高雁介紹稱，Linktrade機器學習的模型是基於五種機器學習的算法，通過量化、建模以及最終的運算，最終歸結到一個數據。通過數據學習進行二次的學習建模，確保要找到數據的精準度、準確性以及它的誤判率。這兩個模型執行完之後，基本上就能很明確知道對這個帳戶做什麼處理（做正向策略還是反向策略）。
他表示，這種交易工具和跟單的區別在於交易細節的處理和帳戶信息的把控。在做用戶行為分析一定要遵循核心原則，即”用戶行為力度問題”，需要把一個用戶看成整體，而不是對單個用戶行為進行拆分，這是做行為金融學和量化對沖的核心問題。如果將用戶拆分了，那麼就是一個非完整模型。
高雁指出，他也十分關心風險管理的問題，比如所有的交易策略都會有失效的可能性，在不同的特定場景之下，交易策略會在什麼情況下失效呢？風險點是什麼？
高雁表示，在風險管理方面，Linktrade使用獨立的風控系統，通過自動化監控系統，根據不同的資金和風險偏好，生成不同策略自己的風控參考，並自動化進行風控，以此來保障策略的正常運作。
最後他指出，目前這一數據模型可能對個人投資者用處不是很大，因為需要大量的用戶數據以及比較成熟的策略團隊，還需要自動化的執行系統，因此更適用於機構客戶。
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