數學家改變華爾街？西蒙斯信徒王政在中國的探險
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文 | 全天候科技 李墨天
2009年，資產管理巨頭Blacrock收購BGI的交易宣佈前夕，
同一時期的美國，索普已經從“計牌策略之父”變成了“量化對沖之父”，西蒙斯文藝復興旗下的大獎章基金則在1989-2009的二十年間，拿到了平均年收益率35%的成績。
西風東漸，金融危機後的海歸團隊在割韭菜的同時，也帶動了國內量化交易的第一次爆發，林立的私募基金創造了“中國彭博”巨大的想像空間。
2013年，註冊資本3億元的通聯資料在上海創立，時任萬向集團副董事長的肖峰成為創始人，他請來王政擔任CEO為公司掌舵。
2016年，用紙和筆投資的時代就要過去，金融科技潮起，沒有人能再和時代扳手腕。
數學家改變華爾街王政一直希望做一個更好的彭博。
在美國，他見證了彭博從一家媒體變成了最懂華爾街的金融資料服務公司。
在拿到普林斯頓大學物理學博士學位時，物理學家在金融圈的地位要比現在高的多，這在很大程度上得益於文藝復興科技和他們創建的大獎章基金，身為數學家的創始人西蒙斯帶領著一幫數學家和物理學家與市場博弈，1994年到2004年，大獎章基金中期的年化收益高達71.8%。
在90年代，金融行業對新技術和新資料的渴求相當迫切，在彭博工作的4年間，王政在一個由量化交易研究員與機器語言學家組成的小型團隊，這個團隊參與了彭博的技術平臺最初的搭建工作，最典型的工作便是用演算法從文本資訊裡挖掘資料。
技術驅動著量化投資在2008年金融危機前迎來了黃金時代，最風光的基金經理一年能賺3億美元。市場同時也在反哺技術，到了2015年，
儘管越來越多的互聯網金融資料服務誕生，但他們都不足以殺死彭博。彭博如今依然以32%的市場份額位居行業第一。排名第二的湯森路透市場份額為26%，其餘公司的份額均超不過4%。
很難說王政在那時就能預料到自己有一天會回到中國，畢竟巴菲特的傳奇故事還沒傳到遙遠的東方。2009年，華爾街的金融機構大多還在金融危機的餘波中突圍，
那時也是華爾街的一波回國潮，海歸團隊可以大張旗鼓的用國外過時的策略在中國瘋狂割韭菜，即便他們對中國市場的認知並不算充分，但十多年的工作經驗與理論體系還是能讓半路出家的本土團隊大開眼界。
隨著2009年反彈行情的啟動，量化投資在中國開始起步，同年除發行3只指數增強型基金外，還發行了4只主動量化基金，引領出一波量化投資浪潮。之後數年，量化基金的發行從未間斷，整體呈現上升態勢。
同年，時任博時基金總經理的肖風邀請王政回國擔任量化投資總監，幫助他們做一個全新的技術平臺，王政在華爾街的成熟經驗讓他在中國遊刃有餘。
散戶、政策和監管讓中國與華爾街依然保持著距離，但這不妨礙金融與技術開始新一輪融合，大資料、人工智慧和雲計算正在撕開一個新的時代。
花了三億都在做什麼？從2007年開始，平均每年有16位基金經理從公募轉向私募，這種趨勢在2013年前後到達頂峰。這些基金經理遇到的問題是，公募基金的平臺讓他們獲得了很多賣方服務和資訊資源，不幸的是很多人在離開後才意識到這對投資業績的重要性。
王政和肖風意識到這是一個新的市場機遇。和美國的機構玩家不同，他們可以讓基金經理、研究員也能利用資料、技術、模型來解決投資管理問題，但要用一種更智慧的技術。
當時，AlphaGo的祖師爺，IBM的人工智慧系統“沃森”引發了一輪人工智慧的討論熱潮，2011年，它在美國智力問答節目《危險邊緣》接連戰勝了兩位人類冠軍，西蒙斯的信徒們意識到，用技術去做投資的時代不遠了。
2013年，通聯資料在上海誕生，肖風與王政分列董事長和CEO。不過，除了一次品牌發佈會，這家公司在過去四年間幾乎沒有發出過任何聲音。
按照王政的說法，在過去幾年裡，通聯資料一直在做著基礎資料到大資料的收集，有自己抓來的資料，也有買來的資料，相比萬得和同花順這樣的產品，通聯資料顯得更加綜合，包括股票、基金、債券、研報、宏觀、資訊、社交、電商等等，這些工作幾乎花完了萬向集團3億元的初期投入。
在決策環節，演算法會類比人類的思維方式，獲取交易員和基金經理的需求，再依照這樣的思路對大量資料進行提取、整理、分析，把精煉後的資訊，或初步發現的邏輯線索呈現給使用者。
在底層資料庫之上，王政又構建了針對為基金經理提供智慧智慧投研的蘿蔔投研，和一個眾包的分享式的量化平臺優礦。同時，他們的MOM/FOF管理平臺和智慧投顧業務也開始嶄露頭角。
王政相信這些產品可以從根本上解決基金經理刀耕火種式的研究工作，一個優秀的研究員可以同時盯著15、20家公司，但機器可以做到100、200個。同樣，機器也可以通過資料拼出一個粗略的模型，而且它做的更快。
通聯資料已經收穫了數千萬的營業額和上萬級別B端客戶。王政對這樣的銷售業績感到滿意——公司在今年才開始組建市場與銷售團隊。不過公司目前依然在虧損，而以互聯網公司的標準來衡量，他們的發展速度並不算快。
同一時期，華爾街的新公司也在輸出著方法論——Estimize，這家公司用眾包模式預測上市公司在下一個季度的每股收益（EPS）和收入資料。機構分析師和獨立研究員可以分享自己對上市公司的分析報告，網站再根據每個使用者的預測結構表現給予權重，從而獲得每個股票的整體預測資料。
Kensho則更加出名，用戶只需要像在Google搜索答案一樣來搜索金融市場問題。這些互聯網公司更親民，更開放，甚至更願意快速做出改變——這讓他們贏得了很多彭博核心用戶群體之外的基層市場。
打造“資管業Uber”十多年裡，彭博深刻的介入到華爾街的每個角落，初創公司只能用衛星圖像和大宗商品航運這樣的另類資料謀求生存空間。
王政自信自己的產品放在美國也有很強的競爭力，但在中國，他們有更多的機會。事實上，彭博的中國學徒正在層出不窮的金融衍生品中創造變革。
2017年6月6日，恒生電子正式面向金融機構推出最新的人工智慧產品：涵蓋智慧投資、智慧資訊、智慧投顧、智慧客服四大領域。文因互聯和數庫科技這樣的初創公司也開始小試牛刀。
包括王政在內的大多數人都相信，資料會成為未來投資、資管乃至更多業務的核心。2015年，中國量化基金的發行數量達到有史以來的高峰，共發行32只量化基金，在美國，主動投資正在被量化和被動投資吞噬，北美最大的對沖基金幾乎全是量化基金。
和西蒙斯的時代如出一轍，數學家和物理學家似乎已經準備好再一次接管金融世界。
當下，月收益和 GDP 數字這樣的常規資料來源正在變得與投資策略越來越不相關，因為新的資料已經可以讓投資者預測這些數字，並在它們發佈前預先做出行動。
對於智慧金融的未來，王政希望將通聯資料打造成一個資管業的Uber，撮合社會上的資金與投資管理能力，明星基金經理和民間高人可以直接在平臺上對接。這裡的競爭遠沒有華爾街成熟和激烈，散戶可以受益于科技的進步，同時為公司帶來價值。
產品線拉長也意味著競爭加劇，儘管王政對公司的技術能力頗有自信，但他們的品牌美譽和流量都還遠遜於同類公司。
王政認為短時間內還不能指望用AI去做策略，但它可以進一步解決海量資料的快速處理，讓處理過程足夠準確，從而創造資訊優勢。比如在財務報表出來之前精確預測，把非結構的資料轉化成結構化的資料，用快資料去預測慢資料。
越來越多高科技與金融從業者正相繼進入智慧金融投研領域，中國的資管行業遵循著先輩的足跡，一個由資料新的的心得華爾街正在孕育。
“巴菲特退休了，他的基金也結束了。西蒙斯2010年就退休了，但他的基金、他的公司和理念還在繼續，這就是資料和演算法的力量。”王政說。
*本文為全天候科技原創作品，未經授權不得轉載，如需轉載，請聯繫微信號tmt20170101獲取授權。
同年除發行3只指數增強型基金外，還發行了4只主動量化基金，引領出一波量化投資浪潮。之後數年，量化基金的發行從未間斷，整體呈現上升態勢。同年，時任博時基金總經理的肖風邀請王政回國擔任量化投資總監，幫助他們做一個全新的技術平臺，王政在華爾街的成熟經驗讓他在中國遊刃有餘。
散戶、政策和監管讓中國與華爾街依然保持著距離，但這不妨礙金融與技術開始新一輪融合，大資料、人工智慧和雲計算正在撕開一個新的時代。
花了三億都在做什麼？從2007年開始，平均每年有16位基金經理從公募轉向私募，這種趨勢在2013年前後到達頂峰。這些基金經理遇到的問題是，公募基金的平臺讓他們獲得了很多賣方服務和資訊資源，不幸的是很多人在離開後才意識到這對投資業績的重要性。
王政和肖風意識到這是一個新的市場機遇。和美國的機構玩家不同，他們可以讓基金經理、研究員也能利用資料、技術、模型來解決投資管理問題，但要用一種更智慧的技術。
當時，AlphaGo的祖師爺，IBM的人工智慧系統“沃森”引發了一輪人工智慧的討論熱潮，2011年，它在美國智力問答節目《危險邊緣》接連戰勝了兩位人類冠軍，西蒙斯的信徒們意識到，用技術去做投資的時代不遠了。
2013年，通聯資料在上海誕生，肖風與王政分列董事長和CEO。不過，除了一次品牌發佈會，這家公司在過去四年間幾乎沒有發出過任何聲音。
按照王政的說法，在過去幾年裡，通聯資料一直在做著基礎資料到大資料的收集，有自己抓來的資料，也有買來的資料，相比萬得和同花順這樣的產品，通聯資料顯得更加綜合，包括股票、基金、債券、研報、宏觀、資訊、社交、電商等等，這些工作幾乎花完了萬向集團3億元的初期投入。
在決策環節，演算法會類比人類的思維方式，獲取交易員和基金經理的需求，再依照這樣的思路對大量資料進行提取、整理、分析，把精煉後的資訊，或初步發現的邏輯線索呈現給使用者。
在底層資料庫之上，王政又構建了針對為基金經理提供智慧智慧投研的蘿蔔投研，和一個眾包的分享式的量化平臺優礦。同時，他們的MOM/FOF管理平臺和智慧投顧業務也開始嶄露頭角。
王政相信這些產品可以從根本上解決基金經理刀耕火種式的研究工作，一個優秀的研究員可以同時盯著15、20家公司，但機器可以做到100、200個。同樣，機器也可以通過資料拼出一個粗略的模型，而且它做的更快。
通聯資料已經收穫了數千萬的營業額和上萬級別B端客戶。王政對這樣的銷售業績感到滿意——公司在今年才開始組建市場與銷售團隊。不過公司目前依然在虧損，而以互聯網公司的標準來衡量，他們的發展速度並不算快。
同一時期，華爾街的新公司也在輸出著方法論——Estimize，這家公司用眾包模式預測上市公司在下一個季度的每股收益（EPS）和收入資料。機構分析師和獨立研究員可以分享自己對上市公司的分析報告，網站再根據每個使用者的預測結構表現給予權重，從而獲得每個股票的整體預測資料。
Kensho則更加出名，用戶只需要像在Google搜索答案一樣來搜索金融市場問題。這些互聯網公司更親民，更開放，甚至更願意快速做出改變——這讓他們贏得了很多彭博核心用戶群體之外的基層市場。
打造“資管業Uber”十多年裡，彭博深刻的介入到華爾街的每個角落，初創公司只能用衛星圖像和大宗商品航運這樣的另類資料謀求生存空間。
王政自信自己的產品放在美國也有很強的競爭力，但在中國，他們有更多的機會。事實上，彭博的中國學徒正在層出不窮的金融衍生品中創造變革。
2017年6月6日，恒生電子正式面向金融機構推出最新的人工智慧產品：涵蓋智慧投資、智慧資訊、智慧投顧、智慧客服四大領域。文因互聯和數庫科技這樣的初創公司也開始小試牛刀。
包括王政在內的大多數人都相信，資料會成為未來投資、資管乃至更多業務的核心。2015年，中國量化基金的發行數量達到有史以來的高峰，共發行32只量化基金，在美國，主動投資正在被量化和被動投資吞噬，北美最大的對沖基金幾乎全是量化基金。
和西蒙斯的時代如出一轍，數學家和物理學家似乎已經準備好再一次接管金融世界。
當下，月收益和 GDP 數字這樣的常規資料來源正在變得與投資策略越來越不相關，因為新的資料已經可以讓投資者預測這些數字，並在它們發佈前預先做出行動。
對於智慧金融的未來，王政希望將通聯資料打造成一個資管業的Uber，撮合社會上的資金與投資管理能力，明星基金經理和民間高人可以直接在平臺上對接。這裡的競爭遠沒有華爾街成熟和激烈，散戶可以受益于科技的進步，同時為公司帶來價值。
產品線拉長也意味著競爭加劇，儘管王政對公司的技術能力頗有自信，但他們的品牌美譽和流量都還遠遜於同類公司。
王政認為短時間內還不能指望用AI去做策略，但它可以進一步解決海量資料的快速處理，讓處理過程足夠準確，從而創造資訊優勢。比如在財務報表出來之前精確預測，把非結構的資料轉化成結構化的資料，用快資料去預測慢資料。
越來越多高科技與金融從業者正相繼進入智慧金融投研領域，中國的資管行業遵循著先輩的足跡，一個由資料新的的心得華爾街正在孕育。
“巴菲特退休了，他的基金也結束了。西蒙斯2010年就退休了，但他的基金、他的公司和理念還在繼續，這就是資料和演算法的力量。”王政說。
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