本報記者 施露
提高金融科技能力,成為近幾年券商及各類資管機構的共識。券商們對于信息技術的投入也在不斷“加碼”,但具體到提升交易及投研效率,效果并不驚艷。
“證券業發展到現在,不僅僅是電子化的程度問題,行業最大的痛點其實在投研。投資交易系統發展到現在,在管理類、流程類、規則的風控類方面做的非常好,但其實一直還停留在諾基亞的功能機時代。有沒有可能,在數據和策略之間找到一個點,在自用和產品化方面找到一個點,做出一套真正有價值的智能投研平臺,才能引領行業走向了蘋果的智能機時代,卡方歷經4年傾力打磨,已經成為國內智能投資交易的引領者,提升證券業金融科技水平,為行業做加法。”7月20日,卡方科技CEO何劍勇對《證券日報》記者稱。
二級市場交易效率仍有較大提升空間
事實上,國內的金融機構中,銀行保險最早是利用金融科技提升效率,而券商的智能化走在行業最后,即便近幾年各大券商花十多億投入到金融科技環節,但與國外領先的資管機構相比,我國證券行業交易智能化程度在全世界水平并不高。
“像卡方科技這類用算法提升證券業交易環節效率,且支持源碼級開放的企業,在國內的金融行業里,并不多。我們擁有最領先的技術架構,且源碼可以共享,接口也對外開放,券商可以在源碼基礎上更改和增加新代碼,打造它們需要的技術生態。”談及智能交易系統ATX,何劍勇對《證券日報》記者表示道,“不光嵌入卡方特色算法,還有算法智能路由,既實現了算法的算法,自動匹配適合哪個算法進行交易執行。并且支持第三方算法接入使用。”
在算法產品之外,卡方科技目前順勢推出數據產品線、投資交易產品線等,通過自研和合作結合的方式打造開放的生態鏈。
據何劍勇介紹,卡方科技擁有完全自主知識產權的智能投資交易平臺ATX,為客戶提供算法交易策略和量化投資的整體解決方案,從而起到降低交易成本、提高交易效率的效果,一般情況下能輔助帶來較高收益。
因為出色的智能算法輔助交易能力,在證券領域,卡方科技目前已擁有近40家券商客戶,預計今年將突破60家。且國內top20的券商中,卡方的客戶占比超過70%。
量化交易另類alpha空間廣闊
“無科技不金融”是證券行業發展的共識。中國的量化基金規模也在不斷增加,2019年達到4570億元,近三年的規模平均年復合增長率達到24%。同時,許多傳統機構也轉向量化/半量化或發展其量化投資能力。目前,我國股票算法交易約占股市總交易量的20-30%,與國外成熟市場75%以上的占比相比,有很大的增長空間。
雖然國內證券業信息技術投入一直在穩步增長,但是相對來說占比還是過低。2020年全行業信息技術投入金額占2019年度營業收入的比例也僅有7.47%。且增速相對于營業收入和凈利潤來說也是不夠,以2020年為例,后兩者的同比增速分別為24.93%和39.20%。這對于處于追趕態勢的證券行業來說還是稍顯不足。
在真金白銀的投入后,券商的金融科技“成效”并未出現立竿見影式的提升。
事實上,隨著外資進入金融行業的門檻放開,橋水、貝萊德等國際巨頭機構紛紛在中國設立產品,這些擁有海外成熟交易背景及智能交易系統的巨頭,其出現也讓國內的量化機構壓力重重。但何劍勇看來,國內資管機構其實可以從容應對。“實質上短期影響沒那么大,國內的交易環境和制度差別很大,有很長時間的適應過程,但國內資管機構和國外成熟巨頭的差距在于投研智能化。”
“量化交易需要做決策,首先需要底層數據,目前市場上結構化標準化的投研數據已經很豐富了,基本面數據也很全面。但非結構化的另類數據如何用于投研,如何評價其有效性。目前掌握另類數據的廠商技術支持能力沒那么強,不知道如何對另類數據進行定價分析以及場景使用,卡方推出的智能投資交易平臺恰好解決上述痛點,為國內資管機構應對外資巨頭的競爭助力,力爭做國內智能投資交易平臺引領者。”
“我們在提供數據的同時還會提供卡方量化評價服務。我們從六個維度構建元數據以反應數據質量:時間跨度(歷史數據的長度)、頻度(高頻or低頻)、數據字段顆粒度和精細度、數據完整度、數據獨特性、接口調用量。我們現有的大量做量化的客戶,我們希望通過X-DATA為各位提供基本面投研數據支持,為策略增加另類alpha。”何劍勇對《證券日報》記者補充道。
(編輯 喬川川)
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