目標高盛，卡方科技用智能金融科技撬動國內(nèi)量化投資

高盛集團，作為華爾街頂級投行，是多少金融從業(yè)者殿堂級的夢想。曾經(jīng)，一名高盛交易員被認為是地球上最好的職業(yè)之一。薪水不僅是行業(yè)最高，而且年終還能領(lǐng)取一大筆獎金。據(jù)Coalition的統(tǒng)計，包括高盛在內(nèi)的全球最大的12家投行里，最普通的交易和研究人員的平均年薪都有50萬美元。

不過，即使是這樣的“金飯碗”，也并不能持久。隨著交易機器人的出現(xiàn)，量化交易的普及和流行，擊碎了無數(shù)交易員的夢想，“金飯碗”黯然失色。

據(jù)MIT Tech Review 報道稱，在2000年頂峰時期，高盛集團位于紐約總部的美國現(xiàn)金股票交易柜臺合計雇傭了600名交易員，主要為投行金主的大額訂單進行股票買賣操作。但時至今日，這里只剩下兩名股票交易員。曾任高盛資深高管的馬蒂查韋斯（Marty Chavez）表示，在200名電腦工程師的協(xié)助下，自動交易程序已經(jīng)可以完成高盛集團紐約總部的大部分工作。而高盛交易員被替代的經(jīng)歷，只是全球金融公司的一個縮影。

那么，到底什么是“量化投資”？“量化投資”又是如何替代交易員的呢？

量化投資——始于美國，在中國萌芽初露

首先我們需要理解一下，什么是量化投資。

量化投資通常指的是采用一定的數(shù)學模型構(gòu)建交易算法，并利用計算機技術(shù)去踐行投資理念的投資方法，用機器代替人進行決斷。通俗理解，就是用機器去替代交易員的工作，用預(yù)先設(shè)定好的程序去擇時、擇股，用相對最合適的策略去交易股票。

其理論基礎(chǔ)始于1952年Markowitz建立的均值-方差模型，形成了現(xiàn)代資產(chǎn)組合管理理論(PMT)，標志著現(xiàn)代金融學的誕生。1969年，美國第一個量化投資基金——可轉(zhuǎn)換對沖合伙基金成立，愛德華·索普也被譽為量化投資的鼻祖。

其次，量化交易從海外到國內(nèi)發(fā)展的怎么樣？

時至今日，美國的股票市場有二百余年的歷史，量化投資也經(jīng)歷了半個世紀的發(fā)展，加之美國的證券投資以民營的投資機構(gòu)為主，他們有動力花錢研發(fā)新技術(shù)，所以美國的量化投資較為成熟，也為中國市場提供了可以借鑒的思路。

在前十大像橋水、AQR、文藝復(fù)興這樣的對沖基金中，大部分采用的是量化投資策略。

而中國的股票市場發(fā)端于20世紀90年代初，僅有三十年的歷史。配套的制度還在不斷完善，量化投資在國內(nèi)尚屬新的概念，真正被國人關(guān)注在2008年金融危機之后，距今不過十余年的時間。

除此以外，量化投資需要在人才和研發(fā)技術(shù)方面進行持續(xù)和大量的資金投入，更將一些想要踏入該領(lǐng)域的企業(yè)拒之門外，困難可想而知。

國內(nèi)金融領(lǐng)域不斷開放，持續(xù)引進實力強勁的“外籍選手”，帶來先進的理念和技術(shù)的同時，勢必會對中國的量化投資形成高維打擊。那么，“本土選手”能否突破“內(nèi)憂外患”的處境脫穎而出，撬動國內(nèi)量化投資市場呢？

曾經(jīng)被取代，現(xiàn)在取代曾經(jīng)的自己

鄭盛，作為卡方科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼總經(jīng)理，曾就職于加拿大第一家，同時也是最大規(guī)模的即日證券交易公司Swift Trade Inc，從事交易員的工作，每天需要頻繁買賣各大證券交易所的上市證券。

由于操盤證券通常交易的證券品種繁多，金額和數(shù)量巨大，這就需要花費大量的時間成本和資金，把龐大的交易員隊伍培養(yǎng)成具有“盤感”的交易高手。但是，這仍不能解決人為因素導(dǎo)致的實際交易偏離預(yù)期交易的問題。

可以說，人力成本和交易執(zhí)行的準確性，是傳統(tǒng)交易員模式下，無法跨越的兩座大山。隨著量化交易的日益興起，交易員時刻面臨著被機器替代的風險。

挑戰(zhàn)與機會并存，經(jīng)歷了被替代的危機，鄭盛看到了其中潛在的機會。

在美國，有96%的證券交易經(jīng)手交易機器人完成，而在中國，這個比例僅為3%-5%。在海外，交易執(zhí)行的收入占證券公司收入比例可達40%，誘人的未開發(fā)市場，金融的深度開放，更加劇了國內(nèi)證券交易下半場的競爭激烈程度。2017年國內(nèi)電子化交易政策逐步放開，向外界傳遞出積極的信號。

順勢而為，卡方科技于2017年8月正式成立，專注于“為各類投資機構(gòu)提供專業(yè)的算法服務(wù)”，服務(wù)對象從“全自動化交易的選手”量化私募基金、券商，逐步延伸至公募基金、保險等專業(yè)金融投資者，最終目的是為了提高交易效率，降低交易成本。

“目前我國的量化交易領(lǐng)域人才尚不算多，在整個與二級市場交易掛鉤的金融科技賽道中，處于上游的數(shù)據(jù)公司和處于中游的資管平臺數(shù)量較多，而處于下游的交易執(zhí)行，也就是交易機器人和交易硬件公司較少?！?鄭盛告訴億歐金融，“國內(nèi)像卡方科技這樣的底層交易系統(tǒng)提供商不超過10家。”

因此卡方科技選擇從下游交易執(zhí)行這個細分領(lǐng)域切入，通過智能算法替代或者輔助交易員進行決策，大幅提高效率、降低人工操作的風險。

后來者居上，卡方科技從追擊到領(lǐng)先

國外算法交易服務(wù)主要以投行、券商自研為主，提供給專業(yè)的機構(gòu)客戶使用，同樣也有一些三方的企業(yè)為客戶提供服務(wù)，在歐美一些成熟的市場，機構(gòu)使用算法交易的占比較大；而國內(nèi)市場尚處于逐步成熟階段，占比較低。

數(shù)據(jù)來源：卡方科技

此外，在卡方科技入局之前，國內(nèi)就有不少機構(gòu)試水量化交易，既有像UBS、恒生電子這樣大的集團型企業(yè)，也有像金納、迅投這樣的創(chuàng)企。

作為后來者，面對國內(nèi)尚未成熟的市場與國內(nèi)外先發(fā)的競爭者，卡方科技是如何實現(xiàn)從追擊到領(lǐng)先的呢？

首先，卡方科技提供的算法交易是量化交易的一種，主要負責訂單在市場內(nèi)執(zhí)行交易任務(wù)，滿足客戶的交易需求，提供以合規(guī)條件下高效成交為目的的交易執(zhí)行服務(wù)。

需要說明的是，卡方科技完全自主研發(fā)的ATGO系統(tǒng)為用戶提供算法交易和量化投資的整體解決方案，并通過兩年時間的迭代，從一開始只適用于證券的算法，向全業(yè)務(wù)覆蓋轉(zhuǎn)型，從單一算法業(yè)務(wù)向周邊業(yè)務(wù)拓展。

鄭盛表示，模型的不斷優(yōu)化，帶來的是交易成本的降低，卡方科技致力于為投資者降低每筆交易摩擦。

那么，具體來看，在合規(guī)的前提下，ATGO算法交易系統(tǒng)是如何更高效地幫助機構(gòu)客戶節(jié)約成本，并實現(xiàn)專業(yè)化的交易目標呢？

1、機構(gòu)客戶希望能夠在指定時間段內(nèi)完成一大筆金額的買賣指令，同時希望價格能夠貼近均價：ATGO在該時間段內(nèi)，會“打碎”交易指令，將其均勻地拆分為數(shù)筆小額的訂單委托發(fā)送至交易所。

這種“多筆，慢慢買”的模式，可以有效降低市場沖擊，防止迅速而且大規(guī)模地買進或者賣出證券，導(dǎo)致的未能按照預(yù)定價位成交，從而多支付額外成本。

2、機構(gòu)客戶對于時間要求極高，希望能夠在對市場沖擊可控的情況下，用最短時間完成買賣指令：ATGO會關(guān)注并實時追蹤市場流動性情況，合理地拆分交易指令，滿足客戶的特定需求。

其次，核心技術(shù)的實現(xiàn)，是背后卡方科技強大的團隊相互支持的體現(xiàn)。

CEO陸洋負責帶領(lǐng)研發(fā)隊伍，從零開始，自主研發(fā)出了卡方科技的ATGO算法平臺。其畢業(yè)于中國科學技術(shù)大學物理系，曾任職于北美知名對沖基金Laurion Capital。鄭盛負責帶領(lǐng)市場運營團隊，畢業(yè)于長江商學院金融MBA，曾創(chuàng)立私募基金駐點資產(chǎn)。CTO何昱負責帶領(lǐng)IT技術(shù)團隊，畢業(yè)于中科院計算機系，作為對沖基金Millennium Partners（千禧年）中國區(qū)早期成員，對于量化交易算法技術(shù)有著豐富的經(jīng)驗。

另外，卡方科技在研發(fā)和技術(shù)方面的投入占總成本支出的80%，并引入國內(nèi)外頂尖高校人才，交易系統(tǒng)不斷迭代和更新。目前算法和系統(tǒng)產(chǎn)品已服務(wù)國內(nèi)眾多券商及頂級機構(gòu)。

“產(chǎn)品+研發(fā)和技術(shù)+人才”優(yōu)勢，讓后發(fā)者卡方科技從追趕到領(lǐng)先，并持續(xù)增強自身的業(yè)務(wù)能力和服務(wù)水平。

優(yōu)秀的運營模式也得到了資本的認可和青睞。

2019年12月12日，卡方科技宣布完成數(shù)千萬元A輪融資，由華蓋資本領(lǐng)投、銘笙資本跟投。此前，卡方科技曾獲明勢資本Pre-A輪投資。華蓋資本TMT基金合伙人制度王寶華表示，量化投資在全球已經(jīng)是標配，在中國正日益興起，卡方科技的核心團隊順應(yīng)趨勢，未來將有很大的機遇和可能。

“量化交易靠博弈，博弈靠研究，研究靠的是人才和資金的持續(xù)投入”，鄭盛表達了自己對于量化投資的看法。

國內(nèi)量化投資領(lǐng)域方興未艾，卡方科技作為國內(nèi)交易機器人領(lǐng)域的優(yōu)秀代表，能否成為后起之秀，運用智能金融科技撬動國內(nèi)量化投資；甚至出海，參與全球競爭，與國外專業(yè)機構(gòu)達成業(yè)務(wù)合作，還需要經(jīng)受多方考驗。

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編輯：梁杰民

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