与国外发展多年的金融市场相比,我国的金融市场起步晚,各项制度都尚未成熟。细分到证券市场领域,我国走过的历程仅为短短三十年,无论在投资工具、交易手段等方面,都还有较大的发展空间。
最近 36 氪接触到的「卡方科技」近日获得明势资本 Pre-A 轮融资。他们希望为金融机构提供算法交易的技术解决方案,从而达到提高交易效率,减少交易成本的目的。
获取最大收益,毫无疑问是每个投资者追求的终极目标。为了达到这一目标,除了增加人力、提高效率之外,计算机技术的发展也助力不少,量化交易则是这一技术的产物。
简单来说,量化交易是指利用计算机技术和数学模型,为投资者制定交易策略,让计算机执行交易策略,从而获取更高收益的一种交易方式。在国外,量化交易已经是非常成熟的一种交易手段——据彭博,美国目前的证券市场中量化交易所占比例已超过 60%,但是国内这一数据还不到5%。去年,英国金融时报、彭博、Business Insider等多家媒体也曾撰文,表示目前美国对量化交易人才的需求越来越强劲。
若要使用量化交易,前期投入是巨大的,因为其主要工作包括了算法制定、模型搭建及系统开发等等,涉及到的均为数学、计算机等多种高精尖人才——所以,首先使用量化交易的都是机构投资者。在我国,量化交易从 2010 年左右逐渐萌芽。较早出现的金仕达、恒生系列交易系统和金字塔、金钱豹等交易平台还主要集中在传统的套利交易和投机交易上,用的策略相对简单,真正做算法的机构较少。
一般来说,量化交易的完整流程包括四步,分别是量化策略研究、交易系统设计开发、交易执行与交易后分析。卡方科技瞄准的,即是交易执行这一环节。
创始人兼 COO 郑盛表示,目前我国的量化交易领域人才尚不算多,主要做量化交易的公司集中在上游的策略研究,下游做系统开发和执行的公司不多。因此卡方希望从下游切入,一方面是填补市场空白,另一方面也是看准了这部分业务较好推动和落地,不像上游的策略端较容易受市场及大环境影响。
卡方科技自行研发了主要面向对冲基金的 ATGO 交易系统(PB),在各大券商采购上线后供客户使用,收费模式采用向券商收取和向基金公司收取两种模式。
而在策略端,卡方目前专注在高级算法和顶级算法,服务对象也主要是交易频率比较高的量化对冲及私募基金,这部分客户单体付费能力强、交易量大。此外,证券机构也是卡方的服务对象,这些机构在交易执行环节的新技术推动意愿强烈。
从数据上看,卡方平均每笔交易可以比普通算法降低更多的交易成本,从而让基金公司在激烈的市场竞争中手握有力武器。郑盛表示,目前,卡方的国内客户覆盖量化对冲基金头部客户的 30%-40%,同时交易系统已对接数十家券商。
“卡方在国内的竞争对手主要是券商和第三方公司,国外的 IT 技术服务公司也是主要竞争对手。”郑盛表示。国内较早做量化的机构有UBS、恒生电子、金纳等,不过服务对象主要瞄准的是公募基金。郑盛补充,私募基金服务的高净值人群对策略的专业度和收益要求比公募要高,因此算法人才则比较稀缺,这也是卡方的优势所在。
最后对团队进行介绍。卡方科技现有 20 余人的团队,创始人兼 CEO 陆洋毕业于中科大物理系,曾于对冲基金 Laurion Capital 担任北美量化负责人及上海办公室创始员工,负责原公司 8 亿美元规模的资金交易;COO 郑盛曾为对冲基金 Swift Trade 中国分部创始员工,Day-Trade私募-驻点资产前创始人,连续创业者;CTO Leo 曾就职于摩根士丹利及国内券商,担任衍生品交易和股票算法交易系统研发总监。
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