量化投资领域,36氪曾报道过量化策略众包平台JoinQuantRiceQuant优矿等项目。这类项目的商业发展方向可分为两个,其一与Quantopian类似,通过为“散户”开发者提供现成的金融数据以及开发工具,一方面降低量化投资者进入该领域的数据和工程门槛,另一方面不断优化前端用户体验,降低用户使用门槛。通过量化投资者教育,扩大用户基数,以期从中挑选出优秀的策略和潜在的资金管理人,再进行变现,这是面向C端的策略。另一个发展方向是为专业量化资产管理者提供数据和平台服务,面向券商(机构、自营、卖方研究业务)、买方机构(公募和私募基金)以及专业个人,这是面向B端和P(Professional)端的策略。

无论是2B/2P还是2C的发展策略,最终都是希望切到资产管理环节,与最优秀的量化资产管理者合作,分享资产管理的投资收益。

知象科技创始人兼CEO龙白滔认为,即使互联网降低了量化投资的数据和工程门槛,合格的专业量化资产管理者数量仍然有限,他们关注策略安全性、量化工具的专业性和生产效率、数据可靠性等,对社群社交的需求低,不喜欢一对多的广场式分享和交流,因此靠降低工程门槛和使用门槛来吸引小白用户和通过社群方法扩大用户基数是缘木求鱼,无法吸引和聚集最专业的量化资产管理者。

比起从0到1培养和寻找量化投资爱好者,知象更希望用高阶、专业的工具,帮助已有量化投资基础的专业用户从1发展到10。因此知象科技的目标客户是专业量化投资群体,特别是开发短线、日内以及高频策略的用户。

知象科技成立于2015年5月,团队投入两年多的时间从零开始研发专业的全栈量化投资平台,今年8月产品正式推向市场,该平台的技术和业务经验最初来自华尔街的D.E.Shaw和中国的礼一投资,并融合了基于机器学习/深度学习量化研究的实践经验。

知象科技的产品有四大特征。

  • 其一是面向交易的平台设计,保证回测和交易代码一致性。为追求开发效率,量化基金一般在策略研究环节采用Python,但到交易环节,为追求策略执行效率,一般会采用C++重写。传统方法不仅生产效率有限,还存在Python/C++代码不一致、策略关键思路被泄露等危险。知象选择了C++和Python混合编程的架构,除策略模型用Python开发之外,平台其余功能全部采用C++,并使用成熟的Swig技术连接C++和Python功能,因此允许用户使用Python快速开发策略模型,同时保障策略执行效率。据龙白滔介绍,知象是全球商用量化平台中唯一采用此种架构的产品,最近流行的深度学习框架TensorFlow和CNTK也采用了类似架构;

  • 结合全C++内核,知象平台优化了海量金融数据的存储、清洗、业务增强(enrichment)、访问和计算,因此用户可以高性能、极低延迟访问自己的海量数据。例如,用户在数秒内可获取全市场某一交易日全部共计约一亿条深度行情数据,并在数分钟内回测完毕。据龙白滔介绍,考虑到对全市场所有深度行情数据的管理能力,知象平台管理的数据体量是其它平台的10的五次方倍。基于更大体量的数据,量化研究员将获得更大的策略想象力。知象平台支持期货和股票深度行情、标准和非标准BAR线、日线级别的策略研究和高速高精度回测,同时支持一个策略跨市场(股票和期货)和多品类(全市场)操作。

  • 其三知象平台提供了工业化的因子生产体系,特别是为用户在流式环境(回测和实盘)中,基于各种数据类型(例如Tick数据、3秒快照、分钟线、各种BAR线或者日线)帮助用户高效管理滑动窗口数据,简化标准因子和自定义因子的计算、存储和访问,能够显著提升量化投资的生产效率;

  • 其四一是与云计算深度集成,对标华尔街高频交易云Lucera,量化交易者对安全性和延迟非常敏感,关于知象如何解决云计算的安全问题和延迟问题,可以参考这里《为对冲基金提供量化平台,知象科技认为应该Cloud First》。知象云也直接整合了深度学习所需的海量金融数据和GPU计算力。

此外,知象量化平台还面向专业机构交易和MOM业务需求,集成了多账户、多级清算和风控能力。

龙白滔介绍,8月平台上线以来,知象已经发展了近20家机构种子用户,包括数家券商、公募和私募基金。除机构用户之外,知象平台已经聚集了一批机器学习背景的专业个人量化投资者,运行了数只实盘策略,资金规模接近1000万人民币,包括股票中短线和高频、期货套利等多种类型策略。

知象科技成立于2015年,此前曾获得启赋资本2750万人民币的天使轮投资,投后估值2.5亿,目前正在进行A轮融资。

创始人兼CEO龙白滔具有清华大学计算机系学士、硕士和博士学位,曾任中金甲子投资基金首席技术官、通联数据联合创始人和首席战略官,此前还曾在埃森哲和IBM金融咨询业务部门任职,并作为总设计师为上海证券交易所开发新一代交易系统。团队其他核心成员包括来自微软搜索技术部门的机器学习和深度学习专家、拥有10年股票投资和5年量化投资经验的量化研究员、欧洲对冲基金的交易员、IBM开发中心的资深架构师等。

为专业量化投资者提供量化策略生产平台,「知象科技」希望用专业度收割尖端人才

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