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基于语义识别让用户DIY定制投资策略,宽投科技搭建智能量化投资服务平台

时间:2019-11-07 12:32 来源:未知  手机版

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在回国创立宽投金融科技前,张毅曾在纽约就职于JP Morgan Chase、 Lehman Brothers、 RBC Capital等多家金融机构,负责多种交易系统的架构及开发,2002年后,他从技术岗转型做交易工作,从事高频量化交易。在做量化交易时,张毅发现美国的量化交易市场非常成熟,参与者大部分都是机构,量化交易在市场占比很高,如他曾所在的Schonfeld, 日内成交量占到Nasdaq的20% 。

反观国内,当时却没有成熟的市场。张毅提到,国内的量化交易开始于2014年左右,当时市场监管严格,对程序化交易更为谨慎。除此以外,国内的券商缺少量化交易的工具,不能帮助投资者快速敏捷地捕捉机会及系统化地实现投资策略。

基于市场痛点,张毅认为国内的量化交易市场有很大的增长空间,于是在2015年他带领团队创立了厦门宽投信息科技有限公司(以下简称“宽投”),宽投专注于证券科技,提供量化投研及交易平台,帮助用户灵活实现投资思路,优化投资策略,提高交易量和赢率。

投资者分为机构和散户,针对两种群体,宽投开发了不同的系统服务。对于散户,传统上,散户构建投资策略时需要靠自己编程,但大部分散户不具有技术背景,只能依赖于向选股工具表达投资思路,但传统的选股工具只能为用户提供固定的选项,而用户自身的需求可能不在已有选项中,导致投资策略固化,用户不能完全按照自己的理念选股。

而宽投则通过语义识别技术,开创了业内独有的自然语言选股及定制策略功能,用户只需在宽投的网站用语音或者文字以聊天的形式对系统表达出具体的投资思路,系统会自动将思路转变为投资策略在市场上为用户选股。

对于那些无法清除表达投资思路的用户,宽投则会在网站上推送不同的场景,比如用户平时看布林线,网站则会推送关于布林线相关的策略,让用户有针对性地选择,引导用户表达投资思路。通过自然语言的解析,宽投降低了用户构建投资策略的门槛,让更多的用户能够实现自己的投资思路。

举例来说,当用户提出“价格高于20,突破布林线上轨,放量1.5倍”的思路时,系统会拆解用户语言中的关键要素以及要素之间的关系,对应到系统中的不同模板,通过模板了解用户的意图,并将用户多个意图进行组合,最终将思路转化成成熟的投资策略并为用户选股。通过对要素和要素关系的把握,宽投能够应对不同要素之间的无限种组合,灵活满足投资者不同的需求,为其提供定制化的服务。

对于专业的机构客户,宽投则提供策略平台,算法交易和因子分析几项服务。在张毅看来,普通策略平台的准入门槛过高,而平台自带的投研挖掘能力不够。而宽投以多种方式让各层次用户进入到量化策略领域,并自带更深度的投研辅助功能,如回测的MFE/MAE、分位概率分析、多维度高速策略优化、丰富下单类型等,真正赋能用户从零到一到一百的快速突破和提升。

传统的交易算法如TWAP(时间加权平均价算法)和VWAP(成交量加权平均价算法)相对固化,只能基于历史的行情数据规划交易,容易产生偏差。而宽投的系统除了采用这两种算法外,还包含了如IS、AS、POV、PI等更为动态甚至智能的算法,能够根据价格、成交量等因素动态进行调整,用户可以根据自身需求选择不同属性的算法,提升交易质量。

另一项服务则是因子生成及分析服务,它的目的是让用户了解股票中哪些因子是具备超额收益能力。具体来说,当用户构建投资组合时,首先需要选股,选股后需要对不同股票中包含的因子如收益能力、风险、换手率等进行分析,因子分析服务可以快速生成股票中的因子数据,及时告知用户哪些因子具备超额收益能力,根据这一结果用户可以判断出哪些因子更具收益能力,以对因子赋予不同的权重,以实现效益最大化。

目前,宽投主要面向B端市场,与国内几十家券商、私募进行合作,如国信证券、申万证券等机构,客户中某大券商的实际使用率稳定在13%,远超预期。合作方接入宽投的系统,服务于自身客户并按年付费,此外还有可衡量指标的增量收费等模式。据张毅透露,从去年至今,宽投在B端客户量上实现了300%的增长,收入则有超过200%的增长。

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