卡方科技:金融科技领域中高端算法供应商

2019-12-16 11:22

卡方科技2017年8月成立,专注于为各类投资机构提供专业级的算法服务,从量化私募基金、券商逐渐延伸到公募基金、保险资管、专业投资者等金融投资者,力求达到提高交易效率,减少交易成本的目的。

明势资本投资团队认为,卡方科技提供的算法交易技术解决方案,加速了我国金融市场的发展和成熟。其人工智能系统从数据获取、数据处理、策略形成到交易执行的各个环节,都起到了大幅节省人力、提高效率的作用。

01
高效解决
“国内外交易技术代差”

获取最大收益,毫无疑问是每个投资者追求的终极目标。为了达到这一目标,除了增加人力、提高效率之外,计算机技术的发展也助力不少,量化交易则是这一技术的产物。

简单来说,量化交易是指利用计算机技术和数学模型,为投资者制定交易策略,让计算机执行交易策略,从而获取更高收益的一种交易方式。

2008年,高盛在纽约总部的美股交易柜台雇佣了600名交易员,随着算法自动交易的发展,如今只剩下2个,交易的工作已被自动交易程序接管。

采用算法交易后可以降低金融从业者在重复性劳动中的工作负担,更加专注于研究或创造更高价值的工作。一套好的人工智能算法系统相当于低价聘用数千位24小时盯盘且不知疲倦的人工智能“交易员”。

而在典型的交易过程中,从数据获取、数据处理、策略形成到交易执行,各个环节都具有技术升级和效率提升的空间。

并且,金融行业的监管条款层出不穷,新品种、新规则让传统人工交易员的培训成本不断上升,细致、严苛的监管体制让机构投资者无法触碰违规红线。迭代学习、交易算法是成熟金融市场的必然趋势。

据了解,国外算法交易服务主要以投行券商自研为主,提供给机构客户使用,同样也存在一些三方的企业提供客户服务,例如ITG。而国内较早做量化的机构有 UBS、恒生电子、金纳、迅投等。

然而,目前我国的量化交易领域人才尚不算多,主要做量化交易的公司集中在上游的策略研究,下游做系统开发和执行的公司不多。

因此卡方科技从下游交易执行阶段切入,通过智能算法替代或者辅助交易员进行工作,大幅提高效果、降低人工操作的风险。

02
从证券算法
向全业务覆盖

值得一提的是,卡方拥有完全自主产权的ATGO系统为用户提供算法交易策略和量化投资的整体解决方案,并且在短短两年内,ATGO算法已经从3.0向4.0迭代,从证券算法向全业务覆盖转型,从单一算法业务向周边业务延伸。

“经过两年的打磨,从金融市场学习,从客户反馈学习,我们证明了算法交易赛道的潜力巨大以及卡方战略打法的可行性。”卡方科技CEO陆洋告诉投资界,目前卡方人工智能算法可以帮助量化投资机构降低每一个BP的滑点,提升自动化水平并降低错误率。

为券商提供算法系统,帮助公募基金、大型私募基金减少手动交易错误和运营风险,最终增加投资收益。

具体来说,在合规的前提下,ATGO算法交易系统可以更高效地帮助机构客户实现专业化的交易目标,例如:

1)机构客户希望能够在指定时间段内完成一定金额的买卖指令,同时希望价格能够贴近均价:ATGO在该时间段内,均匀地拆分交易指令,转化成小额的订单委托发送至交易所,以有效降低市场冲击;

2)机构客户希望能够在对市场冲击可控的情况下,尽快完成买卖指令:ATGO实时追踪市场流动性情况,合理地拆分交易指令,满足客户需求。

陆洋透露,目前该系统已经被几十家机构客户认可,同时与十多家券商形成战略合作。

而在本轮融资后,卡方科技将在四个方面持续发力。算法模型上,继续扩大研发投入,保持领先优势;运营上,扩大运营团队,以更好地支持业务;商务上,与更多的券商以及三方厂商展开合作;业务领域,覆盖更多的金融市场,例如期货/期权以及海外市场。

团队方面,已经覆盖研发、运营、市场等各个方向。

CEO陆洋毕业于中国科学技术大学物理系,曾任职于北美对冲基金LaurionCapital,从零开始研发出了卡方科技的ATGO算法平台。

COO郑盛毕业于长江商-🔥6165cc金沙总站金融MBA,有多年创业及实操经验,负责管理市场运营团队。

CTO何昱作为Millennium Partners(千禧年)中国区早期成员,负责卡方技术管控,服务于客户。

融资消息

据息,智能金融科技公司上海卡方信息科技-🔥6165cc金沙总站(中国)百度百科(以下简称“卡方科技”) 近日宣布完成数千万人民币A轮融资,由华盖资本领投,铭晟资本跟投。此前,「卡方科技」曾获明势资本Pre-A轮融资。

产业信息

相关项目:卡方科技
相关基金:华盖资本 明势资本
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作者信息

本文来自微信公众号:明势资本

原文作者:投资界Rica

原文标题:用科技改变交易痛点,明势早期项目「卡方科技」完成数千万人民币A轮融资

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/L0c2OHSsOxjfcZ0bBYn5eA

题图源自:pixabay

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