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聚寬CEO高斯蒙:國內量化剛起步,B端變現是方向
調研 | 張揚 劉馥亮 吳雲
撰寫 | 吳雲
美國量化交易發展多年,已成主流交易方式之一。根據諮詢機構Tabb Group數據,截至今年5月,美股交易量中有27%是由量化對沖基金完成,超過了傳統資管公司、銀行等機構。相比之下,國內量化交易起步晚,交易量很小。
在此背景下,聚寬從量化策略開發平台切入,提供量化數據和開發工具等服務,簡化策略開發過程,以此吸引量化策略開發者。
聚寬搭建的量化平台包括四大模塊:量化數據、策略開發、策略擂台和社區。其中策略開發包括回測和模擬實盤等,幫助開發者更高效率地研發、檢驗策略。策略擂台則展示了優秀的策略,相互比拼,用戶可以免費訂閱。
早期,聚寬的商業化思路是通過C端變現,具體模式是在聚集大量的量化策略開發者之後,發行基於這些策略的眾包對沖基金。
聚寬CEO高斯蒙表示,「後來我們發現C端變現這條路需要時間。因為如果要以優秀的策略去融資,做資管公司,至少需要兩三年的時間證明自己的資管能力。」基於此,聚寬開始了B端戰略,在A輪融資之後探索B端變現,為券商、基金等金融機構提供量化策略開發和交易系統,收取系統研發費用。
券商是聚寬的主要服務對象,也是現金流的主要來源。目前,聚寬已經服務8家券商,包括廣發證券、國泰君安、方正證券、華融證券、大同證券、第一創業等等。
對於私募,聚寬計劃後續推出量化工具的增值服務,提供其它的金融數據,幫助中小私募募集資金等。
近期愛分析對高斯蒙進行了專訪,節選精彩內容如下。
高斯蒙先後就職於百度、人民搜索,曾參與創立汽車大數據服務公司數創信息,有豐富的互聯網系統開發經驗。
國內量化交易剛起步,資管規模年增長40%
愛分析:國內量化交易資管規模有多大?
高斯蒙:目前總體的量化資管規模還很小,但是增速很快,估計每年增速約40%。
愛分析:國內金融機構對量化系統的需求有多大?
高斯蒙:今年預計有30家券商、100家私募、10家公募會有量化交易系統的需求,我們想佔到60-70%的份額。除了券商、公募、私募,還有一些別的潛在客戶,比如銀行、保險等,只不過現在還沒有去接觸,精力不太夠。其實銀行、保險的需求應該會更強,因為資金量更大且穩定。
愛分析:如何看待聚寬的競爭者?
高斯蒙:跟我們一樣做量化的第三方平台挺多的,有通聯數據的優礦,深圳的米筐,現在京東金融、同花順都有類似產品,還有一些小的創業公司,總體來說大家還處在一起把市場做大的階段。
愛分析:2B層面,恒生會給聚寬造成很大的競爭壓力?
高斯蒙:其實量化系統對產品、技術的要求還是非常高的,我們也有一定的先發優勢。大環境下,這塊目前還不是恒生的核心業務,它面臨的競爭維度會更多,很難將主要精力集中在我們這個方向。這是一個新的市場,在銷售上,它會有一些商務積累上的優勢,而我們會提供更好的產品服務。
愛分析:美國有對標公司?
高斯蒙:2B層面沒有。美國的券商牌照沒有那麼嚴格,要想生存就要差異化競爭,結果就是很多券商都有自己的技術能力。中國不太一樣,牌照很關鍵,券商也處在技術轉型期,相對而言更需要第三方公司的服務支撐。
2C層面,美國有個量化策略平台quantopian,為用戶提供策略開發工具和融資服務。它現在體量不大,還沒有往券商方面發展,但將來應該是會有這個方向。
愛分析:量化交易系統將來會雲化嗎?
高斯蒙:在機構端目前沒有看到這個趨勢。首先,券商肯定不需要,因為它不差錢,也有合規要求。中小私募也不會有這種需求,因為它們把數據、策略看得非常重,作為核心資產肯定是不會考慮雲化的。
量化服務三模塊:數據,投研,實盤
愛分析:聚寬給券商提供的量化系統包括哪些模塊?
高斯蒙:主要包括三大模塊,數據、投研、實盤。好的量化金融數據是基礎,很多獲取的數據都有缺失或者錯誤,需要糾正。投研平台包括回測、模擬交易等。實盤包括風控,算法交易、產品管理、組合管理等。
愛分析:量化金融數據怎麼獲取?
高斯蒙:其實券商的數據也是採購的,但是之前中國沒有一家專門做量化數據庫的公司,所以中國的量化數據還不夠乾淨,經常會有一些缺失等錯誤,這是比較大的問題。
聚寬會從交易所獲取數據,也會跟傳統數據商採購,還有就是我們以前做過搜索,在網上爬了幾十家網站相關的數據。我們平台的策略開發者也會找到很多數據的髒點問題,我們通過眾包的方式,讓數據的精度更加精準。
愛分析:各家在量化投研服務上有什麼差異?
高斯蒙:很多功能性差別都是體現在細微處,比如回測精不精準,速度夠不夠塊,有沒有考慮到分紅、股票代碼變更、T+0的基金交易、復權交易等。這個其實是業務邏輯驅動的,看誰能做得更細。
愛分析:實盤要解決的問題有哪些?
高斯蒙:首先是要符合監管要求,不是誰都能直接連接交易市場。還有就是風控。
我們為券商提供服務,它們的底層系統有些是自己研發的,有些是第三方的,我們是在它們的交易系統之上搭建量化交易的業務系統。
目前已經給廣發提供了實盤交易系統,已經在上線最後階段,用戶將可以在廣發的平台上使用聚寬的量化策略工具和交易系統。
轉型B端求變現,券商是服務重點
愛分析:聚寬在A輪融資之後就開始了商業化,具體模式是什麼?
高斯蒙:我們最早的商業模式就是想辦法先把人圈過來,積累策略和開發者,然後把好的策略拿出來,自己發產品。
後來我們發現C端變現這條路需要更長的時間。因為如果要以優秀的策略去融資,做資管公司,至少需要兩三年的時間證明自己的資管能力。對於創業公司,要得到認可還是比較困難,所以必須要有很強的造血能力。
我們現在主要是對B端券商進行服務,提供量化系統,現金流來的比較快。
愛分析:之前聚寬不做B端是因為定製化要求高?
高斯蒙:B端對定製化的要求確實高,對團隊是一個挑戰。一方面是因為初期團隊規模不大,無法做好B端定製化支撐,一方面也是我們沒有意識到這是一個比較大的市場。
愛分析:B端主要的服務對象有哪些?
高斯蒙:券商和私募,主要是券商,目前我們的合作券商有8家,還有一些正在洽談。公募基金還在積極探索中。
券商跟私募的付費意願不一樣。私募會採購數據、回測、模擬實盤等系統,主要是自己用。券商主要是提供給客戶去用,比如應用於智能投顧。
愛分析:在這之前有機構給券商提供量化系統?
高斯蒙:有,主要是針對期貨交易,但是體驗停留在十年前的水平,交互比較差。
愛分析:怎麼收費?
高斯蒙:給券商的價格一般在百萬量級,具體還得看模塊,包括部署和培訓等,然後每年會收取一定的維護費。
愛分析:針對私募,將來的變現方式有哪些?
高斯蒙:方式有很多,比如推出量化工具使用過程中的增值服務,提供其它的金融數據,幫他們募集資金等。現在的中小私募的資金需求很旺盛,但是募資效率比較低。比如很多資金方要求私募提供交割單等信息,私募對此很敏感。
對於我們而言,他們在平台上做策略回測,甚至實盤模擬、實盤交易等,都會有數據留下。我們不能直接獲取、利用這些信息,但可以嵌入業績分析等模塊,當它想要融資的時候可以生成並提交分析報告,我們再以此為依據,幫助他們更便捷、高效地募集資金。
私募這塊,我們目標定位是從中小私募切入,對於大私募還是有難度的,因為他們自己的實力就很強。
愛分析:除此之外,還有什麼可能的變現途徑?
高斯蒙:再往長遠看,我們現在做的量化策略、私募等,可以成為戰略儲備,比如跟券商合作分成,平台現在積累的資源就可以快速轉變成競爭優勢,變現就比較容易了。
愛分析:2017年有什麼目標?
高斯蒙:我們預期合同訂單收入是兩千萬,一般首付在60-70%。我們主要收入來自券商,也可以給私募賣數據,但是這個量目前還很小。
為策略募集資金,留住優秀開發者
愛分析:中國做量化策略的用戶群體有多大?
高斯蒙:整個市場上,會編程能夠寫策略的,股票和期貨加起來有10萬的月活躍用戶。優礦、米筐、聚寬三個平台大約能覆蓋到其中的3萬活躍用戶。
剩下的7萬活躍用戶有兩種,一是對現有平台的工具使用不習慣,二是不知道有聚寬這樣的平台。
愛分析:聚寬平台上的用戶主要是程式設計師?
高斯蒙:對,還有金融機構從業者,比如券商、私募,有理工背景的炒股人士,還有一部分是學生。
愛分析:如何維持優秀策略開發者的黏性?
高斯蒙:平台上的很多策略開發者都有自己的主業,比如程式設計師、研究員、老師,策略開發只是他們的業餘愛好。這部分人不會去開私募,因為私募的門檻比較高。他們更多是想開發一些好的策略,然後給資金方使用,自己獲得一些收益。
這些人不會脫離平台,而是會找一個平台作為支撐。初期,我們靠的是比較好的工具性產品把這些人圈過來。他們進入到平台之後,我們發現優秀策略開發者的效率就更高。發現某些優秀的策略開發者之後,我們會對他進行跟蹤觀察,將來可以為他們提供資金對接等服務。
隨着這些人在平台停留的時間越來越長,實踐經驗越來越豐富,策略水平越來越高,他們可能會考慮離開平台。所以在發展的過程中,我們會逐漸完善工具性產品,搭建更加完善的底層系統,形成策略庫、函數庫等,開發者跳到其它平台的成本就非常高。
愛分析:目前國內同類平台為策略募集資金的渠道有哪些?
高斯蒙:一種是通過線下的模式開發高凈值客戶,比如招一些資管公司的人來鋪設渠道。還有就是找券商發產品,募集資金。
一般的策略交易都會搭載在券商體系上,如果券商覺得某個策略不錯,也會協助發產品。券商很願意幫助募集資金,因為可以拿提成。
另外還可以找FOF基金,渠道還是挺多的,關鍵是策略要足夠好,經受得住市場檢驗。
愛分析:將來聚寬會幫助優秀策略開發者募集資金?
高斯蒙:我們有這個計劃。剛開始的金額不會特別大,比如我們挑20個人,給每個人投資100萬,總共也就2000萬。這種募資就比較簡單,我們自己就可以投一部分,然後找一些願意參與的FOF基金,很快就可以募到足夠的資金。這種模式要求的資金額度不大,推進難度比較小,想像空間還是挺大的。 |
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