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工程师定义未来大资管时代的金融科技创新

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文/恒生电子股份有限公司总裁 刘曙峰

随着金融科技(Fintech)热潮在全球席卷而来,中国的资管市场正悄然发生着一些变化。本文介绍了内存数据库、云计算、大数据等新技术在资管领域的应用。

人类社会的发展从原始时代、农业时代、工业时代到网络时代,每一次大大小小的进步都是技术推动的。金融世界也是一样,货币在农业时代,是作为交换媒介存在的,主要是以贵金属为主的实物货币;进入工业时代,随着信用货币的产生,现代金融体系开始逐步形成;信息时代,随着数字化生存边界的不断拓展,越来越多的金融需求和服务将在数字化的环境中产生和交付,以中央银行控制货币数量为核心特征的现代金融体系必将全面重构,工程师们正在逐步定义这个新体系。

随着金融科技热潮在全球席卷而来,中国的资管市场正悄然发生着一些变化。回顾过去,从资管行业的金融科技发展历史来看,还是碰到了不少的难题。譬如以前最早的资产管理软件都是直接架设在数据库之上,没有中间件。大量的运算都是直接在数据库中完成。随着交易量和使用人数的上升,数据库很快就不堪重负了,这个时候将数据放在内存中存取异步落库的技术就应运而生。随着一步一步地迭代和细化,就逐渐出现了内存数据库技术。另外,在统一的数据标准和接口规范方面,以前资管公司用了不少系统,但是彼此之间的数据标准和接口规范并不统一,造成相互之间通信困难,程序异常增多。就好比大家都在讲方言,自说自话,而数据标准和接口规范把大家都统一到普通话上来,沟通就没有了障碍。

金融科技的创新发展是随着资产管理行业的变革一直在变革。金融工程师的思维就是发现问题、解构问题、解决问题,在其中起到关键性的主导作用。随着新技术在IT领域层出不穷,金融科技的工程师就负责思考如何将这些新兴技术与金融场景进行结合。而且金融的特性决定了需要稳定成熟的技术,像内存数据库、云计算、大数据等技术,都是先在非金融领域得到蓬勃发展,最后有了较高的成熟度之后再在金融领域焕发新生。因此,若干年后说不定还能看到VR技术、智能穿戴技术、量子通信技术在金融领域的应用。而未来资产管理行业中金融科技的应用,也有如下值得关注的闪光领域:

算法交易快速提升交易执行效率

资产管理行业中交易员往往是最忙碌的人,任何投资决策都要他们盯盘执行,交易执行的效率就显得极为关键。资产管理正逐渐从股票、债券等投资走向全面资产配置,在投资组合中动辄几百的标的券如何执行交易也是交易员非常头痛的事情。

目前,业内一些领先的资产管理公司已经使用内存交易,达到了毫秒级的交易速度,相比传统的交易报盘技术有几百上千倍的提升。这些系统配合算法交易,可以迅速地将大批量的交易智能执行。正是因为有这种快速交易执行系统,一些指数基金和套利模型能够快速实现自己的投资策略,快速提升交易执行效率。

另外,多交易中心的技术可以将交易中心部署在交易所机房,缩短交易通道的物理距离,满足高频交易的需求,同时也能满足交易容量平行扩展的需求。特别是期货资管兴起之后,多交易中心的技术需求逐年上升,它可以在上海、大连、郑州等期货交易所的机房里面分别部署交易中心,实现集中管理和高频交易结合的效果。

大数据和智能投资使资管更科技

在改变资管行业的金融科技中,大数据和智能投资也是近年来业内各个机构想突破的领域。大数据是通过海量的数据寻找其内在的规律,通过大数据分析的结论往往比人工分析的结论更加准确。不过大数据的概念虽然提出已经有一段时间了,但我们也可以看到,在资管行业实际落地的例子并不多。

2015年,中证指数公司发布淘金大数据100指数,此指数由博时基金、蚂蚁金服、恒生聚源合作编制。淘金100指数依托蚂蚁金服的大数据平台,基于海量的互联网电商交易大数据,通过对用户行为、行业成长、价格变化等因素的分析,来预期一个行业未来盈利状况,预判一个行业的繁荣程度,并在此基础上选取100支股票形成投资组合。同年,博时基金根据该指数发布博时淘金100指数基金,作为直接挂钩淘金100指数的公募产品,博时淘金100的诞生不仅填补了行业电商大数据基金的空白,其独特的跟踪标的、投资策略甚至主要售卖渠道都使得其成为一只实实在在的纯电商大数据基金、网民自己的基金。

另外,人工智能也是非常热的一个方向,大家都知道Alpha Go在围棋上取得了举世瞩目的成绩,引发了大家对金融行业人工智能应用前景的高度关注。在金融行业,已经有公司开始尝试使用量化策略的智能投资工具,通过对市场数据、已发生交易数据的分析,预测未来的交易趋势,从而实现程序自动下单。这种应用模式可以摒弃人为的主观因素,有纪律地自动执行预先设置好的策略。还有就是通过搜索爬虫技术,将互联网的搜索结果进行语义识别,从而进行大数据分析和趋势判断,充当了一个金融分析师的角色。

人工智能推动风险管理变革

资产管理行业创新层出不穷,产品日益复杂,投资品种日益增多,风险管理工作面临着越来越多的挑战。目前,行业内也开始针对人工智能应用于资管行业进行风险管理的探索。

人工智能应用于风险管理的基础是金融大数据,基于金融大数据,通过人工智能、神经网络、机器学习等技术手段进行深度数据挖掘,对投资组合进行实时盯盘,当市场上发生相关事件,机器会自动分析投资组合的风险敞口,并帮助投资者做出相关的应对措施。基于此应用,可以将原本需要丰富专业知识和大量时间精力才能进行的数据分析工作转变为机器分析,更加及时准确地产出风险分析结果,让风险管理变简单。

在风险管理方面,金融科技公司往往是根据市场的需要而提供技术创新,往往容易忽略监管。但是各种自发的创新也会因为过度或者突破监管边界而受到监管或者市场的惩罚。因此,对于科技企业来讲,需要牢牢把握住金融行业的本质是管理风险,只有把风险管理管理到位,金融行业才能健康正常发展。一方面要谨慎创新,在了解、探索、研究新技术的同时,会同监管、各行业专家一同对新技术的影响做出评估,在风险可控范围内将新技术积极推向市场。另一方面要拥抱监管,用新技术推动监管手段的发展,这也是金融科技企业义不容辞的责任。技术发展特别是人工智能、大数据的应用,能让原先难以进行风险管控的业务在新技术的帮助下变得容易进行。

云平台服务与区块链技术创新已经不再是概念

如今,云计算已经不再仅仅是个概念,云计算的大规模应用已经开始。近几年,资产管理机构的数量井喷增长,特别是私募机构。在这些数量众多的资产管理机构中,许多中小型机构都面临这样的困惑:想开展业务,但是IT系统需要先行建设,既耽误时间又会花费不菲的成本,而且往往等到系统建设准备完成后,投资机会都已经错过了。在未来业务规模成倍增长的时候,云平台可以实现业务容量平行扩展,快速满足业务需求。

近年来,区块链技术也成为金融界研究的新趋势。虽然在使用上还未成规模,但是利用数学加密算法和经济激励机制,让参与系统的任意多个节点,以去中心化自治的方式集体维护一个开放、不可簒改、不断增长的电子账本,被不少人认为是具有颠覆意义的一项技术,甚至被认为是FinTech2.0的代表技术。因为集中式系统、中心化的信任中介,构成了当前金融行业最重要的基础设施,央行、交易所、登记结算公司等无一不是中心化的模式为交易进行信任背书。所以区块链技术带来的去中心化、去信任化的特色,给大家带来巨大的应用想象空间和强烈的颠覆感。

并且区块链技术已经是一个现实的技术。比特币区块链已经7×24小时无间断运行7年之久,可以进行自由的跨境资金转移;Ripple区块链从设计之初就是用低廉的交易成本来替代存在40年之久的全球银行同业支付系统SWFIT;基于区块链的去中心的证券交易、登记结算纷纷进入试运行,并得到纳斯达克等正规交易所的认可。各种区块链技术的创新突破极大拓展了区块链技术的应用场景,目前,在数字资产发行登记、转让交易、结算清算领域,各金融机构纷纷展开相应的技术验证。像R3国际上40多家重要银行参与组建的联盟链,成员机构已进行几轮业务原型验证。恒生电子目前正在开展基于联盟链的数字票据系统的研发工作,在系统架构上集中式的票据系统(比如央行的ECDS系统)正好给我们一个机会来对标分析基于区块链的去中心化解决方案与集中式系统解决方案的优劣。在票据业务上集中式电子票据系统不能有效解决用户痛点,使得基于区块链的票据系统在大量存在的纸票业务的各个流转环节上都具有发挥空间,比如纸票托管、票据二级市场交易、票据资产管理等。

金融科技创造资管开放生态

未来的投资策略会越来越依赖金融科技,并且投资策略会百花齐放,拥有丰富多样的个性化需求,但并不是每个金融机构都有能力从底层架构金融技术平台。对于有自主开发能力的资产管理机构来说,他们更希望有一个简单、易用的二次开发平台可以使用,能够更加关注金融业务本身。基于此,金融科技类公司也在探索通过提供开放的接口和更方便的订制化服务平台的方式,简化金融策略、服务开发者的开发工作。

恒生电子UFX统一接入平台和Light服务平台就是其中的两个探索。UFX通过接口的封装和标准的定义,简化开发的工作,让开发者可以将开发精力集中在金融业务本身,可以方便地调用封装好的多层业务接口,同时带有合规风控等功能,能够避免开发者的一些低级错误。Light是一个面向个性化终端订制的服务平台,能为个性化终端订制提供简单有效的手段,能让有想法的人很快建立自己的终端,让业务轻松开展。资产管理机构可以通过light的HTML5迅速实现一块金融业务的快速部署,跨终端,跨App,让每个机构无论大小都可以是金融内容服务的提供者。

随着资产管理行业的竞合发展,金融科技在其中起到越来越强的润滑与支持的作用。无论是在其行业内部基础设施建设、资产配置与投资工具的提供,还是在行业风险管理与监管水平上均起到越来越重要的作用,未来金融科技将促使资管行业创造愈加开放的行业生态。我们相信,工程师定义的新世界必然是一个更加美好的新世界。

(本文编辑/王蕾)

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