吕晴从清华大学和哥伦比亚大学毕业后,曾在美国微软和Google分别担任首席程序经理、资深工程师,回国后历任大智慧CTO、百度商业平台技术总监、盛大集团副总裁。在AI、机器学习、大数据和金融科技领域做了17年研发后,他开始考虑,要不要用搭建大型机器学习系统的经验结合自身爱好创个业。吕晴平时喜欢炒炒股、玩玩期权,从2014年开始研究用AI解决投资的三个问题:如何选择在标的?在什么时机买卖?怎么优化资产配置组合?

同时,金融是强监管行业,尤其是中国、美国都对证券业的合规性要求严格。技术出身的吕晴对金融行业的“游戏规则”还不太熟,于是找到了有15年国际金融服务经验的前美国券商Algo Paterners COO、国际交易机构Neonet Securities主席Barry Bernstein。

两人于2015年成立了凯富特(Kavout),向对冲基金、财富管理公司、投资顾问公司提供包括智能选股、择时、组合优化、资产配置、智能投顾和智能云在内的综合解决方案;同时承接一些个性化需求,比如在凯富特平台上开发ios版本等。

2015年也是美国的高盛集团、桥水基金等巨头入局智投的一年,不过当时即使是美国,市场接受程度并不高。凯富特用了1年半搭建底层,在去年9月发布第一版产品,包含FOF策略、大类资产的择时和配置、场外基金选择等功能,服务对象从欧美的创企到大型对冲基金和财富管理机构。

不过,行业真正迎来爆发还是在Alpha Go和自动驾驶普及了AI后,人们意识到AI可以解决关键性问题,并开始信任机器。高盛、J.P.Morgan等开始大规模用机器替代交易员,国内也增强相关投入,陆续推出解决方案。技术本不分国界,但欧美成熟稳定的金融机构有复杂的对接流程,对新技术考察严格;反而是国内客户更愿意“尝鲜”,发展“跳跃”些。

吕晴看好中国市场的飞速发展、人口基数和投资行为机构化的趋势,将成熟的商业模式和技术带回国填补服务空白。今年4月起,凯富特签约了诺亚财富等几家机构。凯富特在美国有全套相关牌照(SEC注册投资顾问、美国券商牌照),在中国更多是提供工具,并计划与持牌机构(如私募基金)成立JV(合资企业),合发产品。

下面分别介绍下凯富特解决方案中的几款产品:

1)机器人分析师“Kai”,基于市场公开信息,预测股票价格中长期趋势的人工智能模型。通过实时分析400多个指标与未来回报间的关系,评估公司状况。技术上的核心能力,一是数据的采集、清洗和整理,二是算法和建模能力。“Kai” 会抓取传统金融行业外大量非结构化的的文本数据(如新闻、社交、媒体、贴吧、股吧),利用自然语义处理、情感分析,结合金融数据(实时价格和各种信号),预测股价。目前,“Kai”覆盖美股、A股,在两国股市均获得较稳定的超额收益(见下图)。

美股市场,“Kai”看涨组合与看跌组合的实际表现

2)机器人图表师“RoboChartist”,囊括十几种经典股价图形的分析工具,帮助习惯研究信号的操盘手和基金经理解决“择时”问题。和“Kai”相比,“RoboChartist”数据源单一,但算法更复杂。

3)智能投顾“RoboAdvisor”,用A股现有的ETF,实现多个资产类别配置。但不像在美国,资产配置大部分基于ETF(截至2016年底,美国1716只ETF的资产规模约为2.5万亿美元,相当于全球3.5万亿美元ETF的73%),中国ETF数量有限,真正落地的解决方案更多是基于3000多只场外基金、共同基金。

吕晴认为市场仍在早期阶段,容量够大,策略“千人千面”,不会因同质化降低有效性。

A股ETF组合与沪深300指数比较

4)金融智能云“Kavout.AI”,开放AI计算能力给第三方金融机构,中小机构可以按需购买,在云端设置金融数据中心,低成本实现数据加密、深度学习、自主研发投资模型。“Kavout.AI”的赞助方阿里云免费提供服务器,凯富特同时与百度云和亚马逊公司旗下云计算服务平台AWS合作。

凯富特目前营收主要依靠在欧美市场的近10家合作客户,服务对象总资产规模约100亿美元。机构年费约在5w-10w美元,预计未来6-8个月达到盈亏平衡。据介绍,凯富特之前曾获得来自对冲基金和PE的投资(金额、资方暂未透露)。

 

我是郝方舟,关注金融、教育领域优质早期项目,加微信nooxika请备注公司+姓名+事由。

选股、择时、优化资产组合,「凯富特」在用AI和智能云辅助券商做投资

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注