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金融界集团智能研发总监贾晓亮:智能投顾系统

作者: xiaohaowa.com发布时间:2019-12-07 14:28

  12月5日,第四届智能金融国际论坛暨2019金融界“领航中国”年度盛典在北京盛大召开,逾千位精英学者、数百家金融机构奇特聚首,探讨中国和世界的“大变局、大视线、大未来”。

  金融界智能研发部研发总监贾晓亮在基金专场做金融界灵犀智投实际案例分享时称,真正的“智能资管”系统,应该以投资研讨为主,业务灵活对接为辅,高效生产“投资级”策略为终纵目标。

  金融界“智能资管投研引擎”云服务,针对资管范畴三大难点进行智能化升级,分别是“资管级别”的数据升级管理工作,从基本数据进行衍生数据的定向开发;量化策略研发系统平台,模块化、投研算法高度集成的策略研发还测模仿系统,提升定制化策略研发效力;交易清算计帐管理平台,支撑多账户多组合多策略管理,提升交易管理适用性。

  贾晓亮先容,金融界“智能资管投研引擎”云服务,由金融界集团(JRJC)智能研发团队自主研发,主要针对资管领域三大难点进行智能化升级,辨别是“资管级别”的数据升级管理工作,从基础数据进行衍生数据的定向开发;量化策略研发系统平台,模块化、投研算法高度集成的策略研发回测模拟系统,提升定制化策略研发效率;交易清算管理平台,支持多账户多组合多策略管理,提升交易管理实用性。

  回忆“灵犀智投”近三年的实盘表示,从收益方面,表现最好的是进取型4号投资组合(risk-20),发明了累计绝对收益率约34.92%,仅次于同期的美股纳斯达克指数;而均衡型4号投资组合(risk-11)在目标风险回报比方面最牢固,半年期滚动年化夏普比率可以达到2.07。

  贾晓亮介绍,灵犀智投系统在躲避了寰球各个大类市场短期稳固的搅扰之后,为投资者供应的20个风险梯度的投资组合,期间均匀年化稳定率仅为3.31%,平均区间最大回撤率仅为4.29%,为处于不同投资生命周期中的用户发现了不低于1.5倍的目标风险回报比,表现令人满意。

  目前持续完善的金融界“智能资管投研引擎”云服务,已经开端为机构配合搭档输出了多项完全的解决打算,从数据升级服务到定制策略服务,再到平台体系服务以及智能化的内容服务,从多个角度赋能机构财产治理转型与投顾服务进级业务。

  灵犀智投整套系统架构进行普适性研发,造成一套更加完整的基于公募基金市场的全球资产配置云服务,不仅兼容团体内部各个业务线条的需求,而且为更多的机构配合错误提供服务,比喻,参与用友集团的企业金融云服务,为用友企业金融云定制研发了整套企业现金交易管理系统及企业现金宝投资策略;为中国联通(行情600050,诊股)定制了整套智能投顾服务系统;加入到多家券商合作伙伴的财富管理转型业务以及赋能第三方财富管理机构的升级业务。

  灵犀智投当面五大模块

  灵犀智投背地的系统,分为五个模块,首先是用户投资需求的分析,我们称之为财产体检系统,以用户家庭整体资产负债为基准,叠加了效用函数实际和养老模型,从主观意愿和被动可承受风险才干角度给出评测,金融界集团20年积累的用户画像数据,在互联网与金融方面的交叉属性是业内独有的,也支持我们做更深度的用户投资须要画像分析。

  其次是全球市场范围内的大类资产研判剖析,通过构建寰球市场因子数据库及研判算法模型架构,判断投资组合策略中长期贝塔收益的来源;

  再次是公募基金的精选工作,我们借鉴了股票多因子的研发逻辑,自主研发了业内首创的公募基金衍生因子数据,配合动态加权和阿尔法提纯等算法模型,以及综合评测诊断的多维体系,实现终极的公募基金精选工作;

  再次是资产配置模型的部分,咱们为了以统一的配置算法适配前面的用户投资需要画像评测结果,设定了以目的危险配置模型为主体架构,机器学习算法为参数寻优的模式,目标是实现中长期投资风险回报比最优的打算成果;

  最后是FOF交易系统,由于我们需要为不同投资者供给多种投资组合,波及到多账户多组合多策略的业务需求,并且每个投资组合适配的策略逻辑及跟踪优化算法千差万别,如何实现千人千面的智能投顾服务,我们自主研发了基于当前交易柜台之上的智能交易系统,最大化实现千人千面FOF投资组合服务的场景需求,一键下单、分账清理,晋升基金投顾服务的有效性。

  五大智能资管引擎

  首先是基础数据到衍生数据的管理升级模块。为投研人员提供了多维度策略研发、模块化管理机制,充分发挥投研职员的研发才能;再次,配合投资策略库与交易算帐系统,通过投研人员设定多个模块架构,系统能够自行出产投资级的量化策略,实现事半功倍的研发效率。

  第二个是全球股市衍生因子择时系统,通过投研人员对市面上已有的成熟的因子数据及研发架构进行梳理,我们自主研发了11大类近400个股市衍生因子,并且已经通过叠加业务利用场景为我们的投资者提供了针对A股市场的超级交易信号服务。

  第三个是公募基金综合评测画像系统,通过投研人员基于公开的基金数据,整理了基础衍生数据,如,基金产品净值估算数据、基金经理管理事迹数据等,据此造成了公募基金衍生特征数据,作为基金综合评测画像系统的关键数据,以首支ESG基金产品为例,通过我们的系统查问这只基金,首先可以看到红色正面特征和绿色的负面特征标签,其中,绿色的负面特色标签进行拆解,我们看到,该支基金确实经历了基金经理的频繁更换,同时,随着我们系统对基金经理投资风格的精准辨认,也与这只基金的业绩表现得到了匹配,不仅使我们更明白的认知了这只基金的特点属性,同时也找到了属于这个基金经理的业绩能力特征。

  第四个是上市公司危险识别预警系统,从投资研究策略风控层面的考虑,基于上市公司基础面数据进行分析研判,形成了完整的风险识别与预警系统,并且已经开始上线服务咱们的机构客户跟互联网投资者,渴望可能为基于A股市场的资管投研把好最后一道风控关。

  第五个是量化投资定制策略系统,基于前面提到的模块化策略研发技能架构,构成投研前中后盾的策略研发平台,不仅可能支持专业投研人员的后端研发策略管理,而且可以支持专业投顾人员实现轻量级的向导式定制策略,以及整套前中后端的无缝对接工作,极大提高投研到资管服务的业务效率跟专业程度。

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