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【首发】百度近亿元战投聚宽量化JoinQuant,看好用Python炒股的算法派 | 甲子光年

· 甲子趋势

今天,甲子光年获得独家信息,聚宽量化交易平台(JoinQuant)已在近期获得百度近亿元B轮战略投资,这是国内量化交易平台领域迄今最大的一笔融资纪录。

近几年兴起的在线量化交易平台的产品形态是:用户可以在平台上以Python等编程语言编写自己的量化交易策略,平台提供数据、交易引擎以及社区。

这次战略投资,显示了百度对金融科技中量化交易平台这个细分领域的看好。至少,百度觉得是时候认真布局了。

布局的不止百度。去年,京东金融也成立了京东量化交易平台。阿里最近注册了一个域名aliquant.org,页面上是显示着“阿里量化平台”的登录框,但并无其他内容。此外,如同花顺、万得这样的证券类科技服务巨头也已陆续推出自己的量化交易平台。

量化交易平台到底是什么商业模式?空间有多大?它将给中国的机构和个人投资者带来哪些新价值?人工智能未来将在这个领域发挥怎样的作用?

「甲子光年」采访了聚宽团队和百度,力图将以上问题一一呈现。

作者|金丝猴

编辑|火柴Q

设计|孙佳栋

微信|甲子光年(ID:jazzyear)

量化交易平台到底怎么玩?

量化交易,最初是一帮数学家、物理学家、数据科学家掀起的风潮:基于数学模型、一些算法等来编写交易策略,让机器来协助投资,并严格按照规则执行交易。

线上量化交易平台就是为量化投资的策略开发者提供工具、回测模拟、实盘和交流社区的地方。其中最早的是2011年在美国成立的Quantopian。国内的线上量化交易平台,如聚宽、优矿、京东量化等,一开始多少都借鉴了Quantopian的形态和模式。

但中国股票市场有两大特点:散户投资者多,监管相对严格。这让最初对标Quantopian的聚宽形成了完全不同的商业模式。(Quantopian的商业模式是,把好策略挑出来,成立私募基金产品,与开发者分成。)

聚宽创始人兼CEO高斯蒙告诉「甲子光年」:“C端到B端,再从B端回到C端。这个行业国内的商业模式是我们闯出来的。”

现在,聚宽to C的业务分两步:第一步面向个人策略开发者,提供编写策略的数据、投研框架、交易系统、活跃的量化社区等,这是免费的,圈住优质的策略开发者。第二步面向不自己写策略,但有意愿跟随其他策略的个人投资者。To B的业务则是给大客户搭建内部的量化交易系统,做技术服务商。

聚宽线上量化交易平台的回测功能

最开始,聚宽从面向个人策略开发者的业务切入,这也是国内大多数量化交易平台的初始玩法。高斯蒙坦承,这个基本就是烧钱,可以获得用户和社群,但无法直接变现。

转机发生在去年8月,广发证券找到聚宽,希望请他们为广发搭建内部量化交易平台。广发证券大数据中心负责人刘幸告诉「甲子光年」,之所以选择聚宽,是因为相较于其他几家竞品公司,他们认为聚宽的互联网产品正合适,合作方案更加开放,团体也能力突出。聚宽和广发证券的第一期合作已经完成,他们搭建的广发量化交易平台(GF QUANT)是国内首个券商版量化交易平台。

在做完这个标杆案例后,聚宽又接连做了国泰君安、方正证券、平安证券、东方证券等机构业务,现金流情况明显改善。

这是个歪打正着的市场机会。高斯蒙解释,大的机构客户的数量是有限的,现在聚宽的打法就是一家一家做,一旦做了第一单之后,机构后续更换技术服务商的成本会比较大。To B的业务有一个窗口期,聚宽很幸运赶上了。现在,聚宽不仅拥有十几家券商客户,还未数百家私募服务,下一步还会在公募、银行、期货发力。

高斯蒙认为,量化交易平台未来更大的想象空间在to C的业务。因为中国有数量庞大的个人投资者,理财需求十分旺盛,而且目前的政策也对金融科技有利好。

他告诉「甲子光年」,围绕to C业务,聚宽还准备开发以下的新场景:

第一,在平台里筛选好的策略,和有资质的机构合作销售策略,既可以卖给机构,也可以买给散户,收入与策略开发者分成。第二,做知识付费、投资教育:集结平台社区里优质的策略提供者,录制课程,提高股民投资能力。“我们预计这些新场景都会有上亿的市场规模。”高斯蒙说。

百度投聚宽,在投什么?

如果要实现以上的设想,平台能否汇聚足够优质的开发者,撰写优质策略是竞争中的关键。

百度告诉「甲子光年」,百度看中的是聚宽良好的用户体验,圈住了最多的策略开发者,用户质量很高。目前,聚宽平台已有10万注册用户,月活在两万人左右。

团队的互联网背景,决定了对用户体验的重视。最让团队兴奋的是在平台上能出现牛逼的策略。

高斯蒙回忆,初创时期,最触动他的一件事是,有天发现,用户写出来的策略特别厉害,回测显示年化收益率超过100%,而且持续好几年(回测是用数据算过去的收益率)。这个策略被分享到雪球上,马上上了头条,给聚宽增了不少粉。程序员出身的高斯蒙看中这种产品被认可的感觉。

他曾在百度做高级工程师,积累了多年的互联网安全经验——量化交易平台的稳定性和安全性也是用户体验的重要因素。

聚宽天使轮资方,六禾创投合伙人陈壁葵说:“初创时,团队来自互联网,缺少金融背景,其实一开始我们也纠结过,但我们觉得人是靠谱的,所以还是投了。聚宽后来的发展可以说是惊喜。”

回过头看,聚宽解决了高斯蒙在2013年开始接触量化投资时遇到的痛点。当时他也尝试了一些量化软件,主要是传统金融IT公司开发的,用起来很不方便,体验差。“可能我用互联网产品习惯了,传统软件学几个小时也学不会,门槛过高。”

聚宽现在的用户画像就是过去的高斯蒙:多是程序员和理工类学生。这些用户有编程基础,有投资需求,偏好更加互联网风格的交互界面,而且有分享精神。

有意思的是,聚宽最初能拿下机构客户,也和C端体验做得好有关。广发最初知道聚宽,就是因为广发大数据中心里的员工是聚宽社区的活跃用户——量化交易平台虽然不能交易,但是可以研究策略,社区里还有大量技术讨论。

在商业模式上,百度认为,现阶段他们看中聚宽突破B端的能力。经过一段时间的发展,百度会和聚宽在C端产生高度的协同:聚宽产生量化金融资产——如有效的因子、策略、量化投资的投教内容,百度提供流量,共同服务个人投资者。

聚宽JoinQuant的策略广场页面

对聚宽的投资,还和百度未来在金融科技上的大布局有关。未来三到五年,在百度技术基因全面注入百度金融之后,百度金融将在六个领域深耕,其中包括量化投资(其它5个领域是:身份识别、数据风控、智能投顾、金融云和智能获客)。

高斯蒙透露,在B轮融资时,其实他们接触了好多有意向的机构、战略投资者,百度不是最早来谈的。但百度对聚宽最有吸引力:百度的大数据,比如搜索数据、LB S数据,这些数据都是可以用在金融领域的,他们也在思考,这些数据怎么给市场带来更多价值。

双方都判断,未来百度和聚宽将有较好的协同效应。

在线平台干得过巨头吗?

在大家都开始看好量化投资赛道时,新创的量化交易平台面临激烈的竞争压力。

一方面是业务相近的创业公司;一方面是互联网大公司自己下场,比如京东金融的量化交易平台;最后,同花顺、万得这类有大量用户和数据积累的证券科技服务巨头。

面对第一类竞争者,高斯蒙比较自信,他相信团队打造产品和用户体验的经验积累。“量化交易平台是一个技术门槛很高的产品,背后有非常多的细节,新进入赛道的选手很难打磨出体验足够好的产品,在没有其他用户粘性的基础上,留住用户会非常困难。”而且聚宽已经在to B的业务上抢占了先机,高斯蒙认为新的量化交易平台至少在拿大机构方面很难,B端很更看重行业经验,先发优势会非常明显,新进入的公司很可能跑不出来。

聚宽A轮资方启迪之星创投副总经理宋威告诉「甲子光年」:“我们当时投,是看中他们通过与券商合作在中国落地智能投顾业务的战略,以及高效的执行力。”

对京东量化平台,他评价: “大公司都有大公司的问题,在细分领域往往不是他们的核心战略,而我们只做这一件事情,也关系到我们的生死,所以我们会更用心,这个用心就会体现在各个细节上。”

高斯蒙承认,证券科技服务巨头带来的威胁更大。“现在我们的产品体验优势还非常明显,但只要他们肯投入,还是会有一些压力。但量化交易行业需要大家共同的推动,我们也很高兴看到更多的公司进入这个赛道,一起推动行业发展。”高斯蒙告诉「甲子光年」,证券科技服务巨头凭借他们在B、C两端积累的用户,能够快速切分市场份额, 对现有格局造成冲击。

对此,聚宽的理念是:唯快不破,抢占时间窗口。在对手壮大之前让自己变的足够强:领先的产品体验,足够快的市场覆盖度。

金融科技的大风口下,

AI离投资有多远?

在新创的平台中,有部分已经打出了“AI”旗号:用人工智能进行量化投资。

值得讨论的问题是,在现阶段,用AI做量化投资,用机器学习,深度学习自主找因子、编写策略,并自主决策靠谱吗?

在国外,用量化方法做对冲基金的玩法很不透明,基金不会公开自己的具体策略。业界传奇,文艺复兴科技公司(Renaissance Tech)最赚钱的投资组合大奖章基金,就使用了机器学习算法。即使在金融危机爆发的2008年,大奖章的收益仍在98.2%。

从团队成员的构成,外界推测,他们可能使用了隐式马尔可夫模型(HMM)。这种算法也广泛运用在人工智能语音识别技术中。

但实际上,现有的量化投资,绝不是大众想象的 AlphaGo 下围棋那样神奇,而是需要很多人为介入。

量化研究常见的框架是:在巨大的数据里寻找因子,也就是市场信号,然后配置组合因子,看最近哪些因子有效,哪些失效……目前,每个过程中,都既有人参与又有机器参与。

在聚宽平台上,曾一个特别有效的策略,它的逻辑就极其简单:小市值策略——一直买市值最低的10支股票。在A股IPO不像现在这样相对开放,且A股退出机制不畅的情况下,买最小市值的公司,就可能投中未来的壳,一旦有别的公司借壳上市,可能带来巨大收益。

高斯蒙说到AI和量化投资时没讲什么很酷的故事,他说在聚宽目前的业务里,有使用机器算法,但占比很少。

百度的战略投资,对聚宽这类量化交易平台未来嫁接AI技术提供了可能性和想象力。毕竟,百度已经打出了All in AI的旗号。

高斯蒙希望,未来能在寻找因子和做组合上,更多让机器自己找规律,人工智能技术很可能给行业带来变革。

关于AI炒股,最近还有一个段子,说打造了AlphaGo的DeepMind做了一个AlphaStock,“已经在中国A股市场潜伏交易三十六个月,在经过不断自我学习、自我进化后,最终净值亏损呈扩大的趋势,且净值波动区间和换手率也开始飙升。团队最终决定暂停该领域的研究,将重新审视研究框架。”

这段子虽是假的,但也有点儿现实意义:A股可能要成为人类抵挡AI技术的最后防线了。中国股票市场特殊的交易环境一方面使过去30年来,量化投资在国内一直很小众,另一方面也给聚宽这样的平台创造了在今天崛起的新机会。

高斯蒙畅想,如果未来政策能进一步开放,比如,开放更多衍生品交易,启动T+0,那量化投资的“春天就来了”。

春天还在路上。也许现在马上、立刻能做的事,就是,学Python了!

END.

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