以量化科技构建投研投顾一体化业务生态

云计算、大数据和人工智能形成了未来 10 年最重要的技术变革方向， 三者之间是一个互为因果递进的关系，其最终表现形式有可能仅是算法或 者人工智能的实现。 “由此可见，量化科技实际是在金融科技领域中，将云计算、大数据 和人工智能三者的相互作用更细化到资产管理领域中。


它会让未来发生更 为巨大深刻的变化。”黄嵩解释道。 投研投顾业务在量化科技潮流中的机遇 在科技日新月异的新时期，量化技术已经不仅仅局限于为资产管理公 司提供一个简单的量化交易软件，如何利用“数据 + 数学模型 + 算法”这 种量化技术，实现公司的业务提升，达到提高生产效率、降低运营成本的 目的，才是各大资产管理公司致力探索的方向。

从资产管理公司的各业务 部门需求来看，设计出一个基于量化科技的现代化投资生态极具现实意义，它体现在以下方面 ： 一是提高效率、提升产能的业务需求。在交易为最终目的的资产管理 业务中，投研是资产管理业务的基础业务。资产管理公司一般会针对宏观情况，对二级市场的交易行为、行情走势和期现货情况进行分析和研究。相对于主观分析方法，量化投研更多地利用行业数据、行情数据结合数学 方法去描述市场潜在的投资机会。通过量化研究团队的搭建，可以把资产 管理公司所积累的宏观数据、行情数据和客户行为数据等，通过数学方法 加以利用，形成数学模型便于各类业务的分析，或为新的市场或者投资方向找到方法。研究分析师在使用传统的投研方法时，投研产出主要以各类研究报告为主。在新的量化投研体系中，投研产出开始趋向数字化，形成 以数据和算法为主的各类数学模型，并形成有效的、可管理的、可再利用 的资源。

二是业务集中化的需求。资产管理公司业务将从各部门各自为政、各 自产出、产品工具重复采购、内部资源消耗的旧形态，向统一资源管理、 统一客户管理和统一数据，增强部门合作的方向转化。在部门间进行投研 整合、数据整合和客户资源整合的过程中，科学使用数学模型和软件工程 相结合的量化投研、集中策略管理和智能投顾等系统成为首要选择。通过 集中可量化管理的系统，对量化业务生态从研究端产生的各类策略、因子、 投资组合进行集中聚拢，可形成资源池，并对其进行分析筛选提高投研的产出质量。

三是降低成本的自动化执行需求。如何进一步利用自动化执行来降低 人力成本和重复采购软硬件的成本，同时又不降低业务运营能力，是资产 管理公司面临的一项挑战。利用构造量化投资生态，结合数据、智能算法 和软件工程，可以达到缩减人手，一次采购、多次利用的目的。利用量化 的数字化投研产出，只需少量的优质策略模型所形成的投研解决方案，就可以支撑大量的投资客户的投资咨询或者交易跟随业务。

四是扩大业务服务广度和深度的商业转化率需求。经纪业务为资产管 理公司的其中一个业务方向，通过互联网方式，利用 PC 终端，网页或者 手机 App 方式对期货投资者提供各类服务和业务，以达到获客、提高交易 活性、增强用户黏性的目的。

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