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智能金融周华喜:为机构赋能 巨灵智胜拥有五大核心价值

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2017-11-10 16:22:14 来源:金融界网站 作者:基金君

  金融界基金11月10日讯 继北京深圳之后,10日下午,“金融界私募英雄汇暨十九大后的投资策略探讨”闭门研讨会在上海华润时代广场20层成功举办。会上,金融界巨灵智胜产品总监周华喜就金融界集团新开发的巨灵智胜向嘉宾作了介绍。

  周华喜认为,现在 已经进入了智能时代。同时,科技的变化和云计算、数据计算提高,导致以前不敢做的事情现在都可以去做了。伴随着这个时代的到来,金融领域也进入了AI时代。

  “基于这个方向,我们做了一个终端的产品,去给机构赋能,提升机构工作人员的工作效率。”

  他从五大核心价值对金融界巨灵智胜作了介绍:

  核心价值一:筛股器。提供了180多个选股引资,很多数据是实时的,一些财务数据不是实时的,但是动态市盈率等都是实时的。实时数据在筛选的时候,那一刻都是给你提供最新的数据。也就是说,每执行一次筛选,都是这一时刻最新的结果。这就大大方便了选股人员选某一类股票时的效率。

  核心价值二:数据可视化,尽览全局。巨灵智胜提供了三种数据可视化的纬度,不仅可以看涨跌,还可以看它的估值、看它的成长性,可以看它过去一段时间的收益表现,一个图就可以看很多的纬度。

  核心价值三:用户精准画像。智能投顾领域讲的是千人千面,讲个性化、定制化。用户画像,也赋予机构这样的能力。大家可以想象一个场景,对于券商来说是比较清晰。第一,主动联系客户的时间,我要知道客户是什么情况,他有什么问题?这样我才可以和他聊起来。第二,被动的方面,客户打电话过来会问什么样的问题?这个市场是否适合操作?我适合买什么股票?什么时候买、什么时候卖,通过用户精准画像的系统,可以把这两个问题解决掉。

  核心价值四:零代码高仿真创建策略。量化策略回测,现在市场上有10多家有类似的产品,需要会编程。而巨灵智胜大大聚合了量化回测应用的场景,扩展性和多样性非常高,用户叠选自己的指标,比如买卖的择时,前面筛股器可以随意创建策略。叠加交易参数的设置,比如轮动的操作某些股票,固定时间买、卖,或者反复操作某些股票,反复的加仓、减仓,或者是用最大持仓等分,里面还有排序的功能。买卖的条件控制都可以进行编辑,设定资金,回测,很快就可以把结果呈现给大家,一般不超过10分钟,速度非常快。

  核心价值五:策略引擎。巨灵智胜开发了三大策略引擎:选股引擎、择时引擎、全套策略的引擎。

  1、选股引擎。解决用户选股、择时不行的难题。

  2、择时引擎。各种指标进行叠加,用机器学习的算法来做。机器学习的方式,先撒一批点,慢慢的寻找最优点,可以增加我们的计算胜率。把比较好的这些择时策略找出来,找胜率高的,股票输进去,买卖点就给大家打出来了。

  3、金牌策略,一个用户选股、择时都不行,这是我们的全套策略,也是机器自己跑的。

智能金融周华喜:为机构赋能 巨灵智胜拥有五大核心价值

  以下为周华喜先生演讲文字实录:

  周华喜:很高兴为大家介绍我们近期推出的重量级产品巨灵智胜。我们的目标就是为机构赋能。

  我们都知道,现在已经进入了智能时代。同时,科技的变化和云计算、数据计算提高,导致以前不敢做的事情现在都可以去做了。伴随着这个时代的到来,金融领域也进入了AI时代。基于这个方向,我们做了一个终端的产品,去给机构赋能,提升机构工作人员的工作效率。为什么定义这样的产品?我们说它是金融数据终端重新定义。我们谈金融数据终端,很多人理解这是一个数据产品。实际上最早是有一个终端让我们看看行情就满足了需求,慢慢我们发现光看行情不够,需要更多的数据来看,要看研报宏观经济政策等等。到今天,对于数据终端的需求,不仅仅是看数据的层面,我们希望可以为我们提供更多、更简便的工具辅助我们做研究。我们现在人类的发展方向,越来越朝着一个便捷化的方向发展。我们吃水果捞,不想切水果,下个定单他们会把切好的水果送给我们。所以我们定义是源于数据,高于数据。

  要做这样的产品,要区别于市面上大部分的产品。我们给这个产品定义了五大核心价值。1、筛股器。欧首席刚才提到了筛选器,实际上我们这里也有一个筛股器,方便我们快速选股。2、数据可视化,在国内也提了一些年,有创新意义的比较少。我们做了数据可视化的创新,让更多的数据通过可视化的图形展示。3、用户画像,对于机构而言,左手了解客户,右手为他提供诊断建议。4、无代码创建策略。对私募机构而言,有些是做量化基金的,随着市场不断的机构化,未来量化基础的量会越来越大,做量化策略的量也会越来越大,市场占有率越来越高。我们做了一个工具,不需要写代码创建策略,并且是高仿真的。5、策略引擎。上面一步还需要你设定各种条件、各种场景,到最后一步,创建策略选指标都不需要,让机器为你做事,你自己从亿万的策略当中选你所想要的策略。

  接下来我们一一来看:

  1、筛股器。提供了180多个选股引资,很多数据是实时的,一些财务数据不是实时的,但是动态市盈率等都是实时的。实时数据在你筛选的时候,那一刻都是给你提供最新的数据。也就是说,你每执行一次筛选,都是这一时刻最新的结果。这就大大方便了选股人员选某一类股票时的效率。比如我们下拉菜单就可以找到创新高的股票,创新高叠加估值因素等,你可以并列、执行,挑选非常快。还有多个纬度让你做分析,K线纬度、估值、财务,甚至你想看到股票,这些指标纬度上历史指标是什么?相信总有一个纬度可以适合研究员使用。这个工具,目前相对来说也是处于领先的阶段。

  2、数据可视化,尽览全局。很多机构可能在做,像我们可以看到的产业链分析、知识图谱等,也是在数据可视化方面下功夫。我们提供了三种数据可视化的纬度,比如中间的图形,可以通过一个图形看到这一时刻上市所有股票的涨跌状况。当然,你不仅是看涨跌,还可以看它的估值、看它的成长性,可以看它过去一段时间的收益表现,一个图就可以看很多的纬度。盯盘的人员,上下来回翻股票去看很吃力,但通过这个图,很快就可以把市场的基本情况摸清了。深挖一级行业、二级行业的分块模式。左图是辅助我们找规律的,股票的数据纬度非常多,这个图通过四个纬度去找规律,这个图是我找近一周资金主攻的方向,越亮成交活跃度越高,越暗成交活跃度越小。四个纬度67*67*16*5(音),可以组成千变万化的规律。最后一个图是检测资金主攻的行业。通过图可以看到市场上的资金主攻的行业,我只知道主攻某一个行业不够,还希望知道在这个行业当中哪个个股的主攻比较大。通过这块,点击柱子可以进入行业内部看到行业内部的这些股票资金的流入流出情况,同时这些数据都是实时的。

  3、用户精准画像。在智能投顾领域讲的是千人千面,讲个性化、定制化。用户画像,也赋予机构这样的能力。大家可以想象一个场景,对于券商来说是比较清晰。第一,主动联系客户的时间,我要知道客户是什么情况,他有什么问题?这样我才可以和他聊起来。第二,被动的方面,客户打电话过来会问什么样的问题?这个市场是否适合操作?我适合买什么股票?什么时候买、什么时候卖,通过用户精准画像的系统,可以把这两个问题解决掉。左侧,我们有300多个用户标签,让你清楚了解用户的问题,喜欢、偏好是什么。圆股能力、择时能力是否好?达世掌握是否好?可以进行对比,清晰明了。你选股不行,我可以推荐对应的策略、股票池。择时能力不行,你持仓股票放在这里,我给你提供我认为比较好的、和你匹配的择时策略。我的策略和你的画像匹配。你翻到持仓的股票,就把你的建议点打出来。比如市场是否适合操作?我们背后也有一套模型,去验算市场,告诉你大盘是否适合操作?小盘是否适合操作、创业板是否适合操作?操作的话拿多少仓位操作,可以智能化进行。

  4、零代码高仿真创建策略。量化策略回测。现在市场上有10多家有类似的产品,需要你会编程。而我们这个工具,大大聚合了量化回测应用的场景,扩展性和多样性非常高,用户叠选自己的指标,比如买卖的择时,前面筛股器可以随意创建策略,那是选股策略。叠加交易参数的设置,比如你是轮动的操作某些股票,固定时间买、卖,或者反复操作某些股票,反复的加仓、减仓,或者是用最大持仓等分,里面还有排序的功能。你买卖的条件控制都可以进行编辑,设定资金,回测,很快就可以把结果呈现给大家,一般不超过10分钟,速度非常快。

  以前做策略,构建策略思路到编程、出结果,需要2、3个月的时间,甚至可能出不来一个好的策略。而这个,10分钟左右可以把你的想法到落地到实现,而且有多个纬度的指标评价体系。这些都是图形化的展示你的策略风险评价指标,你的Alpha、beta、持仓状况,和你的持仓交易日志等等,非常高仿真,考虑了交易手续费,滑点等等,交易涨停,你买不进去,跌停卖不出去,退市、暂停上市等,都做了周全的考虑。不仅快捷,而且高仿真,可以让我们放心使用。

  基于这些,我们开发了策略引擎,我们觉得仅仅有那些东西还不够。我做策略,还是有一定的专业门槛。首先我需要知道,我这个时候选哪个因子比较有效?选BP大一些的?流通市值小一些的?你需要有一个基本的概念,或者你要去试。第二步,我要知道我的范围,BP选8到10?还是小于5的?流通市值是20到40?还是选100以上的?然后叠加我的择时,震荡市用震荡指标?还是其它的指标?我用什么关系控制?叠加仓位,我的仓位模型用什么判断?一系列的因素,一个专业研究员做下来,这些点已经够操心了,选完之后尝试,做完之后这套策略系统想出一个很好的结果还是比较难的,出了结果之后,觉得不行,再修正或者是换因子、换范围,再去找,去做这些实行。我们觉得,这件事既然是计算机性能高速发达的时代,机器学习各方面都可以应用的一个时代,我们就把这块交给计算机来做。我们开发了三大策略引擎:1、选股引擎。2、择时引擎。3、全套策略的引擎。

  1、选股引擎。解决用户选股、择时不行的难题。筛股引擎,机器跑所有的策略,通过筛股的框架,把你哪些因子组合起来,和范围值是多少比较好,跑出来。设定一个评价标准,把哪些留出来要用就可以了。

  2、择时引擎。各种指标进行叠加,用机器学习的算法来做。机器学习的方式,先撒一批点,慢慢的寻找最优点,可以增加我们的计算胜率。我们把比较好的这些择时策略找出来,放进去,我们要看的是什么?找胜率高的,你去寻找。股票输进去,买卖点就给大家打出来了。

  3、金牌策略,一个用户选股、择时都不行,这是我们的圈套策略,也是机器自己跑的。还叠加了一个因素,就是国际上比较流行的结构化因子分析的工具。我们用多因子分析体系贴标签,比如贴10个标签,可以看到这个策略是什么风格。他经常操作的是大盘股,或者是策略偏成长、偏低估值,可以看到偏向什么风格的策略。另外,还可以通过纵向来看,看你的策略风格是否稳定。对于我来讲,我喜欢的策略是风格相对稳定的,它稳定,我才能够对它之后怎么样有一个把握。如果它不稳定,前三个月买小盘股,后三个月成了大盘股,来回循环,我很难琢磨。这基本就是我们策略引擎做的事情,我们后台部署的几十台、上百台服务器,每天算的次数也是你很难估量,很难用数据形容有多少。我们选择,有一套评判标准选择策略,一般是亿里挑一。如果让人去做,做不了,只能机器做。一个人一年,一个量化分析师编10个策略很难,3、4个就不错了。一个人一天做无法估算的运算,那是非常非常困难的。

  除了这些功能外,还有金融从业者的刚需。看Level而2行情,看实时资讯、看市场题材。现在的资讯也有解读,现在的文本挖掘技术对资讯解读没有问题,可以做多空解读,资讯的主题归纳等等都可以,将来我们这个平台,慢慢都会扩展。像主题,我们整个平台上的主题数量322个,如田总所说,超主题有点费劲。龙头股都有培训,我们有一套龙头股的挖掘算法。哪些是龙头股?有一套严格的算法算出来的,而不是我们说它是它就是。信号选股,更快捷了。当前成交最活跃的,当前创新高等等,一点就可以把这类的股票给你找出来了。自选股和组合统计的工具,都可以便于我们做研究。你还可以搜索研报、搜索流通市值大于15亿的股票有哪些,一搜索就出来了。

  畅想一下我们的行业发展,未来一定是这样的:目前金融数据终端的产品,不是仅仅提供给大家数据的层次。随着AI智能时代的发展,很多东西都可以被机器所取代。一直以来,我坚信这一点,比如机器驾驶。金融很多数据标准化、结构化,一定意义上来讲,金融反而是更容易被智能机器在很大程度上取代。比如现在规划的多因子研究,哪些因子有效?什么时候有效?Alpha、beta是多少?做轮动、做策略等等,不需要分析人员来做,它可以辅助你来做。产业事件的分析,我们做金融投资非常讲究事件,因为事件的影响,我们需要实时迅速的把握。事件的分析,也可以让机器去做。图谱技术的发展,底层技术逻辑层面可以支撑我们做产业链和事件的分析。国外,也有类似的竞品做类似的解读,中东发生战争,对石油、对发展中国家的市场如何?可以解读出来,当然有一定的概率,但这就代表它是可以做的。未来,相信我们的终端发展方向,一定是越来越智能,把我们更多的人从基础功能当中解放出来,让我们去做更加重要的事情,它会变得更智能、更高效、更便捷。

  以上就是我对产品做的简单介绍,如果大家有兴趣可以进一步去了解,谢谢大家!

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