易衛東 鄭繼翔 曾凡林 趙斗斗 鄧維 劉鵬 蔡志鋒 / 招商證券股份有限公司
（作者通訊信息：深圳市南山區威新軟件園6號樓，518000。鄧維，foreverdengwei@163.com）

　　摘要：在金融科技浪潮下，以移動互聯網、云計算、大數據、人工智能和區塊鏈為代表的前沿技術迅速滲透金融機構各個領域，其中資產管理（以下簡稱資管）領域應用方興未艾。本文主要聚焦于資管機構在主動（主觀）投資、量化投資、FOF（基金中的基金，Fund of Funds）投資等3種不同策略類型，結合招商證券為資管機構提供的投前、投中、投后服務體系，分別闡述金融科技如何賦能資管機構投資服務。在投前階段，資管機構主要關注作好投資研究，發掘投資策略，構建投資組合等。招商證券在投前可為資管機構提供海量數據集市、專業投研報告、大數據基金篩選和資本中介等各類服務。在投資執行環節，資管機構主要關注交易執行速度、交易成本、資金調撥效率、風險控制效率等方面。招商證券在投中環節提供全譜系機構投資交易平臺、極速資金劃撥、FOF母子聯動運營等服務。科技賦能投后管理方面，招商證券主要提供績效系統的績效評價服務和FOF管理平臺的FOF投后管理服務。
　　關鍵詞：金融科技，投資管理，機構服務，招商證券實踐

一、 金融科技在資管領域方興未艾

　　在金融科技浪潮下，以移動互聯網、云計算、大數據、人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）和區塊鏈為代表的前沿技術迅速滲透金融機構各個領域，其中資管行業投資服務領域應用方興未艾。從作為資管行業的買方機構——資管機構來看，隨著資管行業競爭越來越激烈，大量資管機構開始利用科技提升能力，提高效率，增強風控，降低成本。而從作為資管行業的賣方機構——證券公司（券商）來看，隨著金融科技時代已經到來，加速科技賦能已成為券商共識。不少券商以金融科技應用為突破口，快速推進金融服務甚至是產品創新，旨在為機構投資者提供個性化的產品和服務。
　　因此，本文主要研究科技如何賦能資管機構的投資管理，以及科技如何賦能券商來服務資管機構。由于投資管理通常分為投前、投中和投后三個環節，而資管機構常見的投資策略類型為主動（主觀）投資、量化投資、FOF（基金中的基金，Fund of Funds）投資等三種，因此，本文主要聚焦于資管機構在主動投資、量化投資、FOF三種類型下，結合券商為資管機構提供的投前、投中、投后服務體系，具體以招商證券的實踐為例，分別闡述金融科技如何賦能資管機構投資管理服務。

二、 金融科技賦能投前研究

　　在投前階段，資管機構主要關注作好投資研究，發掘投資策略，構建投資組合等。關于科技如何賦能，在主動投資、量化投資、FOF投資3方面分別存在科技賦能智能投資研究、科技賦能智能量化分析、科技賦能大類資產配置3類應用場景。

(一) 科技賦能投前

1. 主動投資方面：科技賦能智能投資研究

　　智能投研是指基于人工智能、大數據、云計算等金融科技手段，獲取、處理、分析海量相關數據，生成投資觀點和報告。科技賦能投研的主要作用體現在人工智能提供算法和工具，大數據豐富素材，云計算則提供算力。
　　智能投研工作流程通常分為4個階段：（1）數據源獲取：利用網絡爬蟲和文檔識別技術獲取大量結構化和非結構化數據；（2）數據提取階段：利用機器學習與數據清洗工具進行數據治理；（3）分析研究階段：利用知識圖譜、語義分析等人工智能技術進行分析研究；（4）觀點生成階段：利用自動化報告技術輸出完善的數據、資訊和報告。
　　相較于傳統投研，智能投研優勢在于利用科技賦能能夠充分利用大量非結構化數據，大幅提高數據挖掘與分析處理效率，同時智能投研提供非線性關系的模糊處理，彌補人腦思維模式的局限。

表1：智能投研與傳統投研方法區別對比

2. 量化投資方面：科技賦能智能量化分析

　　量化投資是指利用計算機技術并且采用一定的數學模型去踐行投資理念，實現投資策略的過程，所以量化投資天然具有科技基因。由于科技的加持，量化投資可實現豐富的應用策略，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易。量化投資通常包括5個階段：（1）獲取大量數據；（2）利用機器學習清洗加工數據；（3）構建豐富智能量化因子庫；（4）量化選股；（5）自動化交易執行。

圖1：量化投資工作流程示例

　　量化投資相較于傳統投資優勢在于，傳統投資主要只有基本面分析法和技術分析法2種，而量化投資借助系統強大的信息處理和分析能力，挖掘與構建豐富的量化因子與投資策略，而且量化投資可克服人性的弱點和認知偏差，避免非理性決策。

3. FOF投資方面：科技賦能大類資產配置

　　FOF基金是以基金為投資標的，通過專業機構對基金進行篩選，幫助投資者優化基金投資效果。在大類資產配置以及FOF研究框架方面，主要從資產選擇、資產配權、以及組合構建入手，流程上主要包括以下三步：（1）從資產組合的配置目標出發，根據收益需求、風險偏好設定配置目標，選擇合適的資產構成資產池；（2）根據配置目標以及資產池，選擇模型構建長期戰略配置策略，并結合短期戰術動態調整；（3）根據資產權重分配結果，優選對應基金構建FOF組合。

圖2：大類資產配置與FOF投資流程示例

　　科技賦能FOF投資優勢在于，人工智能能自動收集巨量的信息并做出處理，基金標的的分析與篩選通過金融科技的支持更加深入和全面，用大數據和行為數據可進行個性化的風險偏好設置，提供個性化的動態解決方案。

表2：科技賦能FOF投資與傳統FOF投資區別

(二) 招商證券投前服務體系

　　招商證券在投前可為資管機構提供海量數據集市、專業投研報告、大數據基金篩選和資本中介等各類服務。

1. 海量數據集市和專業研究報告

　　為滿足資產管理機構智能投研與量化分析的海量數據需求，招商證券構建了數據集市，匯集全市場主流的結構化數據資訊源，以及大量的非結構化數據與文檔通過人工智能技術進行識別，通過數據建模、數據校驗、數據質量治理等數據處理過程，提供高質量和可靠的數據服務。
　　同時，招商證券綜合研究實力穩居行業前六，通過機構服務平臺為客戶提供研報速遞服務，客戶第一時間接受最新的專業研究報告，研報通過系統自動化標簽和人工校對的方式精細化管理，并提供基于基金持倉的個性化研報推動，而且支持智能撰稿并支持微信、短信、郵件等方式的提醒和訂閱。

圖3：招商證券機構服務平臺研究報告服務示例

2. 大數據基金篩選助力FOF投資

　　在做資產配置和FOF投資時，如何準確地評價和分析基金是篩選基金的關鍵。針對私募基金策略漂移問題，使用傳統的方法無法準確區分實際策略類型，無法對策略漂移實時監控，而招商證券使用大數據分析技術和先進的金融工程方法，進行大數據策略分類與漂移監控，基于日頻持倉、交易數據研發私募策略分類模型，準確區分產品策略，并對產品進行月度策略漂移監控，對產品生涯中策略穩定性量化評價。
　　針對不同策略產品的評價標準不一、難以歸因的問題，招商證券提供精細化績效歸因評價，即對各類策略分別深入研究，開發適合的評價工具，如股票類，研發行業績效歸因模型、TM擇時模型；債券類，研發Campsi歸因模型。
　　針對投資風格、風險暴露無法精確量化，風格穩定性無法做到日頻監控，FOF組合層面無法對子基金的風格暴露進行充分有效的分散等多種問題，招商證券使用多因子投資風格分析，基于日頻持倉數據研發多因子模型，形成風格因子、行業因子監控報表，可以有效對組合風險暴露、收益進行歸因，幫助FOF管理人可從組合層面分散風險。

3. 大數據資本中介，高效按需撮合雙方

　　針對產品方，招商證券基于大數據分析提供績效分析和資方引薦服務，具體包括績效報表、市場動態月報、定向信息披露、定制數據需求、聯合盡調、引薦資金方等多種服務。資管機構可根據自身情況選擇是否授權加入本服務，可選擇特定數據報表推薦給特定資金方。
　　針對資金方，招商證券對產品授權方使用其授權的數據進行分析、建模、產品推薦，具體包括：（1）數據分享，包括私募策略研究、績效研究、市場動態分析等，以及基于授權的數據展開私募金工分析數十項數據服務；（2）產品推薦，2016年起建立私募大數據評價、篩選體系，2019年起開發私募精選模型，即將發布私募精選指數；（3）定制計算，根據資金方個性化需求研發算法，分享結果，精確鎖定滿足資方需求的私募產品，以及FOF策略有效性驗證。

三、 金融科技賦能投中效率

(一) 科技賦能投中

　　在投資執行環節，資管機構主要關注交易執行速度、交易成本、資金調撥效率、風險控制效率等方面，針對主動投資管理、量化投資和FOF投資3類場景，科技可分別賦能提升投中效率。

1. 主動投資方面

　　在交易執行速度方面，使用集群式可擴展架構、Level2行情、高并發技術、內存數據庫等技術可以明顯提高速度；在風險控制效率方面，通常會使用實時風控和全內存風控技術；在投資劃款方面，通常使用電子劃款模式進行極速劃款。

2. 量化投資方面

　　在交易執行方面，同樣會使用最為先進的架構和技術，例如集群式可擴展架構、Level2行情、極速交易技術、低延時高并發技術、內存數據庫、異步事件驅動等。而其中算法交易和高頻交易最為依賴科技力量，包括低延遲性技術，和先進算法、軟件的部署，以及專用性硬件，如高頻交易主機、GPU與FPGA等專用芯片等。

3. FOF投資方面

　　FOF投中環節主要強調申贖下單效率和資金交收效率。在交易下單方面通常會使用電子化、系統化的交易下單、母子聯動方式，而在資金交收效率方面，通常會使用系統進行批處理，以及使用電子方式進行及時劃款。

(二) 招商證券投中服務體系

　　招商證券在投中環節提供全譜系投資交易平臺、極速資金劃撥、FOF母子聯動運營等服務。

1. 全譜系投資交易平臺

　　招商證券一直秉承一顆匠心、潛心打磨我們在交易、行情、技術平臺上的能力：2016年建成了行業內首個自主研發極速交易系統，并陸續推出分布式多節點、極速與常速一體化接入、滬深雙中心等特色服務；同年又推出面向機構和專業投資者的交易大師終端解決方案，并不斷擴充資產品類，逐步覆蓋投前、投中、投后全流程；2017年，算法執行云正式上線，經過近兩年的不斷打磨，形成支撐期權、期貨、現貨等多品種的量化交易服務能力。最終，招商證券形成了行業內幾乎沒有競爭對手的專業投資產品系列：支持極速交易和FPGA硬件加速行情的X極速交易產品系列；支持算法云端執行、衍生數據服務、以及策略工程化的α量化交易產品系列；覆蓋多資產品種的投前、投中、投后全流程管理的T系列投資管理平臺。下面具體逐一介紹。

圖4：招商證券機構投資交易平臺譜系

　　（1）X-NES 硬件行情系統：對于機構客戶來說，能否更快速接收到行情數據，是影響策略執行效果的關鍵因素之一。招商證券基于FPGA的硬件行情系統，相對傳統的軟件行情系統加速效果明顯，至少可提前10毫秒將行情數據送到客戶前端，處理速度提升1000倍以上，內部處理時間僅需0.5微秒。無論高頻策略、中頻策略還是低頻策略，更快的行情都能顯著降低客戶回撤率，為客戶帶來更多的收益。
　　（2）X-QTS 極速交易系統：X系列另一個拳頭產品是招商自研的基于微內核和事件驅動兩項關鍵技術的極速交易系統X-QTS，為客戶提供最極速的交易通道。極速交易系統提供了滬深雙中心部署模式，支持單賬戶同時在滬深雙中心交易，客戶可以根據策略就近交易。極速交易系統交易核心處理時間小于0.05毫秒，端到端回環時間小于1毫秒，單節點吞吐量超過1萬4千筆每秒。強大的處理能力為客戶提供了更好的用戶體驗。
　　（3）αTurbo 算法執行云外接服務：算法執行云αTurbo將招商證券自主研發的策略執行引擎與業內領先的第三方策略執行引擎無縫整合，將各引擎所承載的算法交易類策略、套利類策略、股票T+0自動交易策略、期權策略等，以統一的接口API形式向客戶提供接入服務。αTurbo目前已經在生產環境實盤承載了超過2000億的交易量，經受了各類異常場景的考驗，運行穩定高效。實盤統計數據表明，大概率跑贏訂單執行期市場均價2個BP以上，廣泛服務于公司自營、零售經紀、機構、QFII、戰略客戶增減持及回購等交易場景。
　　（4）αVision 數據外接服務：αVision數據外接服務主要提供包括行情深加工數據、量化因子數據、投后分析數據和資訊數據4個維度的投資交易相關數據。招商證券提供低延時的分布式并行行情計算框架，完成對海量實時數據的運算處理，同時也提供大數據離線分析框架，靈活調度及編排各類分析性模型的運行。
　　（5）αBlade 策略工程化輔助系統：招商證券吸收國內外知名策略工程化框架基礎上，歷時一年多打造并已全面支持普通A股、股票期權、期貨等品種的策略工程化支持系統αBlade。客戶只需要申請一臺由招商證券按客戶要求準備的αBlade金融云主機，配置相關交易信息，使用αBlade框架提供的事件驅動型回調接口，完成投資策略邏輯的實現。αBlade使用極速全共享內存通訊及落盤機制，tick2trade 整個過程可以做到微秒級的響應，實測數據表明，框架從MD行情接收器收到行情，到策略回調完成，發出訂單，整個過程小于10微妙。
　　（6）T-master 交易大師：對于機構類用戶，交易大師可以幫助客戶全面管理各類資產，包括自營資產、自主管理型產品、顧問產品等。在研究分析方面，交易大師具有實時計算框架，支持億級規則應用群，可同時支持客戶的海量指標并行計算，從多個角度分析并捕獲瞬息萬變市場中的細微變化。在交易方面，交易大師提供了多樣化的專業交易場景的功能。交易設計充分考慮機構客戶的用戶習慣，從默認值填充、焦點切換、快速品種選擇、價量快速切換、交易確認及跳轉、常用分配策略、訂單跟蹤、快速撤補等多個維度，將簡單的單筆交易下單也賦予體驗美感。在場景設計上，交易大師設計了多屏支持、靈活視圖的功能模式。在風險管理上，交易大師提供多層分級的風控管理模式，支持機構、產品、賬號、資產組等多層級的風險管理，層層把關，嚴格控制各維度的風險。此外，交易大師采用自主研發模式，招商證券擁有完全的自主知識產權，可以支持快捷的需求響應和個性化需求支持。

2. 極速劃款助力頭寸管理

　　招商證券機構服務平臺提供極速劃款服務，資管機構可在線完成多類型指令線上處理，線上平臺與各系統無縫對接，資金劃撥流程跨越的3個機構（管理人、招商證券、存管銀行）、5個技術系統全線貫通，全流程自動化直通式處理。資管機構指令大幅簡化，指令處理快速、準確、安全保密，銀證銀期調撥指令最快1分鐘極速劃款。而且資金劃付的進度、結果都會通過服務平臺、短信等多種方式清晰、準確地通知資管機構。

3. FOF基金母子聯動運營

　　FOF基金因其特殊的雙層結構，增加了資管機構后臺運營的難度。招商證券支持資管機構按需設置母子基金申購、贖回、分紅、付費自動聯動處理，并支持資管機構自定義子基金申購、贖回母基金的比例。

表3：招商證券FOF母子聯動運營優勢

四、 金融科技賦能投后管理

　　科技賦能投后管理主要包括基金績效風險的分析和FOF標的的投后管理等。

(一) 科技賦能投后

　　在投后管理方面，科技可以從數據整合、績效評價、穿透監控幾個方面賦能資管機構。在數據整合方面，完備的數據是進行投后管理的基礎，整合基金的凈值、持倉、交易、申贖數據，外部市場行情數據以及第三方私募數據能為完成投后管理提供極大便利；在績效評價方面，完善的績效評價體系不僅僅重視投資業績結果，也重視投資過程管理，能夠深入剖析基金收益來源，面臨的風險狀況，持倉及交易的風格特征，以此來協助進行投后管理；在穿透監控方面，對于FOF類產品，對產品做穿透分析，監控最底層的持倉在母基金層面的匯總情況，及時做出風險預警更是投后管理重要的一環。

(二) 招商證券投后服務體系

　　招商證券在投后管理方面，主要提供績效系統的績效評價服務和FOF管理平臺的FOF投后管理服務。
　　招商證券績效系統是業內最早一批績效分析系統，已上線運行3年，系統涵蓋單基金的投資業績詳報，集成核心績效指標的業績快報以及管理人層面報告，涉及200多項績效與風險指標，并支持在線自由搭配50多個績效模塊生成自定義績效分析報告。績效評價服務則包括完備的績效評價體系，主要有基于凈值展開的收益分析及風險分析，基于各大類持倉標的展開的多角度刻畫基金持倉特征與風險，基于大類資產拆分基金收益運用如Brinson、Campisi等歸因模型深度分析基金收益來源，基于交易流水數據描述基金交易情況和重點買賣標的等。
　　基于3年績效分析基礎做后盾，以及持倉、交易、申贖等可用于刻畫基金表現的強大數據基礎，FOF管理平臺系統集合投前篩選、投中模擬、投后監控管理于一身，方便資金方一站式完成FOF投資。FOF投后管理服務包括：（1）收益分析：分析母基金層面收益及各子基金收益貢獻，風險情況，績效表現；（2）穿透分析：對各子基金做深入穿透，從資產類別、行業、個券、資金配置時序等多個角度分析FOF的持倉情況；（3）閥值預警：對FOF運行的收益，持倉集中度，單一持倉跌幅，回撤等多方面做閥值預警，監控FOF運行異常情況及相關風險。

五、 總結與展望

　　雖然目前金融科技賦能投資管理仍處于初期探索階段，資管機構和服務券商在投前、投中和投后的服務體系仍需持續加大金融科技的投入，從而產生業務中的“化學效應”，以此為客戶提供更優質的服務和更高的回報。隨著科技的不斷發展，未來資產管理機構的核心競爭力將是金融科技應用能力，具體而言，金融科技將在數據、投顧、營銷、投研、風控、運營等方面賦能資管機構，實現智能數據管理、智能投顧、智能營銷、智能投研、智能風控、智能運營，實現從“經驗投資+統計投資”轉型為“科技投資+智慧投資”。而作為資管機構金融科技生態中核心服務角色之一，招商證券已把金融科技與機構業務并列為公司的核心戰略，將不遺余力地提供和輸出優質機構服務和金融科技能力，在數據、銷售、交易、投研、運營、生態等各方面與資管機構進行合作服務與共同構建，協助資產管理機構打造核心競爭力。