提供一站式免编码投研平台,图略家希望实现投资研究的协同作业

林鲁比2017-05-04
让券商和基金也能以低成本用上先进的量化和人工智能技术

 截止到2017年1月,中国资产管理行业规模约90万亿,参与资产管理的机构主要包括银行、信托、券商、保险和基金等各类金融机构,庞大的金融市场背后也造就了一个可观的金融技术服务市场。

大数据以及人工智能等新科技在金融某些领域的应用开展得如火如荼,例如人工智能在C端智能投顾以及零售信贷的应用等都曾出现风口。不过,数十万亿的资产管理行业,新科技的渗透率还非常低,人工智能等技术与金融核心业务还处于磨合期。

机构投资者的需求包括数据、投资研究、交易、风控等等。市场上可以看到各种技术服务商从不同的环节切入,例如数据环节有万得、恒生聚源,在交易环节则有恒生电子、金证科技以及睿智融科等公司。在投资决策环节,则有36氪曾报道过为机构投资者提供投研技术服务的鼎复数据、知微云以及通联数据等。此外,部分私人量化交易平台如米筐、聚宽,除了为C端提供策略开发平台,也为机构客户提供量化投资分析工具。

图略家是一家定位于投资研究环节的金融技术服务公司,以自主研发的“云图引擎”为核心技术,为券商、基金以及第三方资产管理公司提供一站式的投资研究平台,实现投资研究的内外部协同作业。

2013年新修订《证券投资基金法》之后,证券、保险、银行、基金等机构之间的竞争壁垒被打破,资产管理行业也进入全面竞争的时代,这对于机构投资者的投资策略提出了更高的要求。

而现实情况是国内目前的二级市场投资机构,特别是量化团队的投研基础设施相对薄弱,碎片化的信息和分散的数据导致“信息孤岛林立”,整合数据和研究框架这种标准化的工作耗去了机构大量的资源。

图略家的创始人童中伟表示:“华尔街的对冲基金都会部署投资研究的工作平台,让机构内部的各个团队共享研究资源,中国的机构投资者随着资管规模和团队的扩充,也越来越迫切地意识到这点。这里的研究资源不仅包括卖方报告这种传统资料,还包括结构化的行情数据、交易数据、研究分析产生的衍生数据等。”

图略家的产品正是希望满足以上的行业需求,为用户提供整合数据、策略模型和投研流程的一站式投研平台。关于图略家的目标是否仅于量化研究团队的问题,童中伟表示“量化研究本质是研究的方法,随着市场上股票数量越来越多,可用于投资研究的数据也越来越多。传统基本面的主动投资者也需要量化研究的方法帮助他们筛选股票,分析数据,这个趋势在华尔街已经非常明显。所以图略家的在设计之处就考虑到了这个趋势,量化策略仅是前期的切入点,在市场中撕开一个口子后,就会逐步扩展到非量化领域。”

机构投资者对金融数据分析的需求往往是个性化的,图略家自主研发的核心技术“云图引擎”对底层技术架构进行模块化处理,在降低研发成本的同时为客户提供差异化、可定制的技术服务。可以在不需要编写代码的情况下,在数天内完成从后台模型到前端数据可视化的投资分析工具开发。这也为图略家的产品和服务规模化提供了可能。

图略家还希望能够将人工智能的技术应用到投资研究中。基于“云图引擎”自身的灵活框架,图略家将各种机器学习算法模块化,并与现有数据、模型快速整合,使得量化分析师可以对各种复杂的AI算法也能“即插即用”,挖掘AI 时代的Alpha。

在图略家的分析系统中,提供可调整参数和组合的策略生成模型,降低分析师的量化编程技术门槛,提高策略研发的效率,将分析师的精力专注于逻辑分析和结果优化上。图略家在输出结果的可视化方面也做了优化,分析师可以以图表的形式更直观地分析策略结果。图略家将机器学习的算法应用在模型因子中,也降低了分析师将AI应用于策略建构的门槛。

在商业模式方面,图略家有三种方式,包括标准化的SaaS服务以及可定制的私有化部署服务,此外,图略家还会以技术输出的方式,与资产管理机构共同设计资产管理产品,按照资管比例收取服务费。

图略家创始人兼CEO童中伟在接受采访时表示,为金融机构提供技术服务,技术加金融的复合型人才以及know how的经验是核心竞争力,对于纯技术团队来说,理解金融机构的需求再进行技术磨合非常耗时。目前,图略家已经签下国泰君安、诺亚财富等标杆客户。

据介绍,图略家创始人兼CEO童中伟曾在华尔街对冲基金有十多年的工作经验,同时拥有哥伦比亚大学和IBM的计算机科学家。此前,图略家获得由斯道资本领头的数百万美元Pre-A轮融资。

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