目标高盛，卡方科技用智能金融科技撬动国内量化投资

高盛集团，作为华尔街顶级投行，是多少金融从业者殿堂级的梦想。曾经，一名高盛交易员被认为是地球上最好的职业之一。薪水不仅是行业最高，而且年终还能领取一大笔奖金。据Coalition的统计，包括高盛在内的全球最大的12家投行里，最普通的交易和研究人员的平均年薪都有50万美元。

不过，即使是这样的“金饭碗”，也并不能持久。随着交易机器人的出现，量化交易的普及和流行，击碎了无数交易员的梦想，“金饭碗”黯然失色。

据MIT Tech Review 报道称，在2000年顶峰时期，高盛集团位于纽约总部的美国现金股票交易柜台合计雇佣了600名交易员，主要为投行金主的大额订单进行股票买卖操作。但时至今日，这里只剩下两名股票交易员。曾任高盛资深高管的马蒂查韦斯（Marty Chavez）表示，在200名电脑工程师的协助下，自动交易程序已经可以完成高盛集团纽约总部的大部分工作。而高盛交易员被替代的经历，只是全球金融公司的一个缩影。

那么，到底什么是“量化投资”？“量化投资”又是如何替代交易员的呢？

量化投资——始于美国，在中国萌芽初露

首先我们需要理解一下，什么是量化投资。

量化投资通常指的是采用一定的数学模型构建交易算法，并利用计算机技术去践行投资理念的投资方法，用机器代替人进行决断。通俗理解，就是用机器去替代交易员的工作，用预先设定好的程序去择时、择股，用相对最合适的策略去交易股票。

其理论基础始于1952年Markowitz建立的均值-方差模型，形成了现代资产组合管理理论(PMT)，标志着现代金融学的诞生。1969年，美国第一个量化投资基金——可转换对冲合伙基金成立，爱德华·索普也被誉为量化投资的鼻祖。

其次，量化交易从海外到国内发展的怎么样？

时至今日，美国的股票市场有二百余年的历史，量化投资也经历了半个世纪的发展，加之美国的证券投资以民营的投资机构为主，他们有动力花钱研发新技术，所以美国的量化投资较为成熟，也为中国市场提供了可以借鉴的思路。

在前十大像桥水、AQR、文艺复兴这样的对冲基金中，大部分采用的是量化投资策略。

而中国的股票市场发端于20世纪90年代初，仅有三十年的历史。配套的制度还在不断完善，量化投资在国内尚属新的概念，真正被国人关注在2008年金融危机之后，距今不过十余年的时间。

除此以外，量化投资需要在人才和研发技术方面进行持续和大量的资金投入，更将一些想要踏入该领域的企业拒之门外，困难可想而知。

国内金融领域不断开放，持续引进实力强劲的“外籍选手”，带来先进的理念和技术的同时，势必会对中国的量化投资形成高维打击。那么，“本土选手”能否突破“内忧外患”的处境脱颖而出，撬动国内量化投资市场呢？

曾经被取代，现在取代曾经的自己

郑盛，作为卡方科技联合创始人兼总经理，曾就职于加拿大第一家，同时也是最大规模的即日证券交易公司Swift Trade Inc，从事交易员的工作，每天需要频繁买卖各大证券交易所的上市证券。

由于操盘证券通常交易的证券品种繁多，金额和数量巨大，这就需要花费大量的时间成本和资金，把庞大的交易员队伍培养成具有“盘感”的交易高手。但是，这仍不能解决人为因素导致的实际交易偏离预期交易的问题。

可以说，人力成本和交易执行的准确性，是传统交易员模式下，无法跨越的两座大山。随着量化交易的日益兴起，交易员时刻面临着被机器替代的风险。

挑战与机会并存，经历了被替代的危机，郑盛看到了其中潜在的机会。

在美国，有96%的证券交易经手交易机器人完成，而在中国，这个比例仅为3%-5%。在海外，交易执行的收入占证券公司收入比例可达40%，诱人的未开发市场，金融的深度开放，更加剧了国内证券交易下半场的竞争激烈程度。2017年国内电子化交易政策逐步放开，向外界传递出积极的信号。

顺势而为，卡方科技于2017年8月正式成立，专注于“为各类投资机构提供专业的算法服务”，服务对象从“全自动化交易的选手”量化私募基金、券商，逐步延伸至公募基金、保险等专业金融投资者，最终目的是为了提高交易效率，降低交易成本。

“目前我国的量化交易领域人才尚不算多，在整个与二级市场交易挂钩的金融科技赛道中，处于上游的数据公司和处于中游的资管平台数量较多，而处于下游的交易执行，也就是交易机器人和交易硬件公司较少。” 郑盛告诉亿欧金融，“国内像卡方科技这样的底层交易系统提供商不超过10家。”

因此卡方科技选择从下游交易执行这个细分领域切入，通过智能算法替代或者辅助交易员进行决策，大幅提高效率、降低人工操作的风险。

后来者居上，卡方科技从追击到领先

国外算法交易服务主要以投行、券商自研为主，提供给专业的机构客户使用，同样也有一些三方的企业为客户提供服务，在欧美一些成熟的市场，机构使用算法交易的占比较大；而国内市场尚处于逐步成熟阶段，占比较低。

数据来源：卡方科技

此外，在卡方科技入局之前，国内就有不少机构试水量化交易，既有像UBS、恒生电子这样大的集团型企业，也有像金纳、迅投这样的创企。

作为后来者，面对国内尚未成熟的市场与国内外先发的竞争者，卡方科技是如何实现从追击到领先的呢？

首先，卡方科技提供的算法交易是量化交易的一种，主要负责订单在市场内执行交易任务，满足客户的交易需求，提供以合规条件下高效成交为目的的交易执行服务。

需要说明的是，卡方科技完全自主研发的ATGO系统为用户提供算法交易和量化投资的整体解决方案，并通过两年时间的迭代，从一开始只适用于证券的算法，向全业务覆盖转型，从单一算法业务向周边业务拓展。

郑盛表示，模型的不断优化，带来的是交易成本的降低，卡方科技致力于为投资者降低每笔交易摩擦。

那么，具体来看，在合规的前提下，ATGO算法交易系统是如何更高效地帮助机构客户节约成本，并实现专业化的交易目标呢？

1、机构客户希望能够在指定时间段内完成一大笔金额的买卖指令，同时希望价格能够贴近均价：ATGO在该时间段内，会“打碎”交易指令，将其均匀地拆分为数笔小额的订单委托发送至交易所。

这种“多笔，慢慢买”的模式，可以有效降低市场冲击，防止迅速而且大规模地买进或者卖出证券，导致的未能按照预定价位成交，从而多支付额外成本。

2、机构客户对于时间要求极高，希望能够在对市场冲击可控的情况下，用最短时间完成买卖指令：ATGO会关注并实时追踪市场流动性情况，合理地拆分交易指令，满足客户的特定需求。

其次，核心技术的实现，是背后卡方科技强大的团队相互支持的体现。

CEO陆洋负责带领研发队伍，从零开始，自主研发出了卡方科技的ATGO算法平台。其毕业于中国科学技术大学物理系，曾任职于北美知名对冲基金Laurion Capital。郑盛负责带领市场运营团队，毕业于长江商学院金融MBA，曾创立私募基金驻点资产。CTO何昱负责带领IT技术团队，毕业于中科院计算机系，作为对冲基金Millennium Partners（千禧年）中国区早期成员，对于量化交易算法技术有着丰富的经验。

另外，卡方科技在研发和技术方面的投入占总成本支出的80%，并引入国内外顶尖高校人才，交易系统不断迭代和更新。目前算法和系统产品已服务国内众多券商及顶级机构。

“产品+研发和技术+人才”优势，让后发者卡方科技从追赶到领先，并持续增强自身的业务能力和服务水平。

优秀的运营模式也得到了资本的认可和青睐。

2019年12月12日，卡方科技宣布完成数千万元A轮融资，由华盖资本领投、铭笙资本跟投。此前，卡方科技曾获明势资本Pre-A轮投资。华盖资本TMT基金合伙人制度王宝华表示，量化投资在全球已经是标配，在中国正日益兴起，卡方科技的核心团队顺应趋势，未来将有很大的机遇和可能。

“量化交易靠博弈，博弈靠研究，研究靠的是人才和资金的持续投入”，郑盛表达了自己对于量化投资的看法。

国内量化投资领域方兴未艾，卡方科技作为国内交易机器人领域的优秀代表，能否成为后起之秀，运用智能金融科技撬动国内量化投资；甚至出海，参与全球竞争，与国外专业机构达成业务合作，还需要经受多方考验。

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