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(gòu)的共識。券商們對于信息技術(shù)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(yè)發(fā)展到現(xiàn)在，不僅僅是電子化的程度問題，行業(yè)最大的痛點其實在投研。投資交易系統(tǒng)發(fā)展到現(xiàn)在，在管理類、流程類、規(guī)則的風(fēng)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(shù)據(jù)和策略之間找到一個點，在自用和產(chǎn)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(lǐng)行業(yè)走向了蘋果的智能機時代，卡方歷經(jīng)4年傾力打磨，已經(jīng)成為國內(nèi)智能投資交易的引領(lǐng)者，提升證券業(yè)金融科技水平，為行業(yè)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(nèi)的金融機構(gòu)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(yè)最后，即便近幾年各大券商花十多億投入到金融科技環(huán)節(jié)，但與國外領(lǐng)先的資管機構(gòu)相比，我國證券行業(yè)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(yè)交易環(huán)節(jié)效率，且支持源碼級開放的企業(yè)，在國內(nèi)的金融行業(yè)里，并不多。我們擁有最領(lǐng)先的技術(shù)架構(gòu)，且源碼可以共享，接口也對外開放，券商可以在源碼基礎(chǔ)上更改和增加新代碼，打造它們需要的技術(shù)生態(tài)。”談及智能交易系統(tǒng)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(xiàn)了算法的算法，自動匹配適合哪個算法進行交易執(zhí)行。并且支持第三方算法接入使用。”

    在算法產(chǎn)品之外，卡方科技目前順勢推出數(shù)據(jù)產(chǎn)品線、投資交易產(chǎn)品線等，通過自研和合作結(jié)合的方式打造開放的生態(tài)鏈。

    據(jù)何劍勇介紹，卡方科技擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)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(lǐng)域，卡方科技目前已擁有近40家券商客戶，預(yù)計今年將突破60家。且國內(nèi)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(yè)發(fā)展的共識。中國的量化基金規(guī)模也在不斷增加，2019年達到4570億元，近三年的規(guī)模平均年復(fù)合增長率達到24%。同時，許多傳統(tǒng)機構(gòu)也轉(zhuǎn)向量化/半量化或發(fā)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(nèi)證券業(yè)信息技術(shù)投入一直在穩(wěn)步增長，但是相對來說占比還是過低。2020年全行業(yè)信息技術(shù)投入金額占2019年度營業(yè)收入的比例也僅有7.47%。且增速相對于營業(yè)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(tài)勢的證券行業(yè)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(xiàn)立竿見影式的提升。

    事實上，隨著外資進入金融行業(yè)的門檻放開，橋水、貝萊德等國際巨頭機構(gòu)紛紛在中國設(shè)立產(chǎn)品，這些擁有海外成熟交易背景及智能交易系統(tǒng)的巨頭，其出現(xiàn)也讓國內(nèi)的量化機構(gòu)壓力重重。但何劍勇看來，國內(nèi)資管機構(gòu)其實可以從容應(yīng)對。“實質(zhì)上短期影響沒那么大，國內(nèi)的交易環(huán)境和制度差別很大，有很長時間的適應(yīng)過程，但國內(nèi)資管機構(gòu)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(shù)據(jù)，目前市場上結(jié)構(gòu)化標(biāo)準(zhǔn)化的投研數(shù)據(jù)已經(jīng)很豐富了，基本面數(shù)據(jù)也很全面。但非結(jié)構(gòu)化的另類數(shù)據(jù)如何用于投研，如何評價其有效性。目前掌握另類數(shù)據(jù)的廠商技術(shù)支持能力沒那么強，不知道如何對另類數(shù)據(jù)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(nèi)資管機構(gòu)應(yīng)對外資巨頭的競爭助力，力爭做國內(nèi)智能投資交易平臺引領(lǐng)者。”

    “我們在提供數(shù)據(jù)的同時還會提供卡方量化評價服務(wù)。我們從六個維度構(gòu)建元數(shù)據(jù)以反應(yīng)數(shù)據(jù)質(zhì)量：時間跨度（歷史數(shù)據(jù)的長度）、頻度（高頻or低頻）、數(shù)據(jù)字段顆粒度和精細(xì)度、數(shù)據(jù)完整度、數(shù)據(jù)獨特性、接口調(diào)用量。我們現(xiàn)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(shù)據(jù)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）