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sigama(sigama公司)

数据,因子,算法sigama(sigama公司)

发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

AI量化策略工厂 超低成本打造AI量化团队

更进一步，我们把整个投资过程实现了结构化、流程化，实现企业内部协同，让专人分别做数据处理、因子研究、组合优化，实现 AI的策略工厂，形成流水线式过程，帮助提升整个投资研究的效率，实现投资团队和投研过程的管理。我们帮很多客户搭建了平台，也搭建了一个开放的社区平台，吸引了数十万的策略开发者。工业化的生产工程之下有很多底层支撑，接入很多新数据源，同时做算力的自动扩容缩容，降本增效。我们看到，在结构化的过程中，在开放的平台可以支持非常大量的用户做投资研究。如某头部私募公司花了几个亿建立基础设施，我们通过平台方式其实是可以以非常低成本就帮助私募获得可伸缩的、更强大的AI能力。

传统投顾是偏卖方的投顾，好的产品相对比较稀缺，更像雅虎时代是目录式的，有什么东西就卖给客户什么东西，服务能力相对有限，在智能投顾2.0时代，更多应该是基于数据，基于买方角色。首先要对用户有深度场景理解，了解用户需求、投资风险偏好，如有的用户有1万元要进行管理，能承担10%的亏损，期望获得30%的收益，有的用户有小孩18年之后要上大学，这两类用户是截然不同的。其次智能投顾2.0要对资产有穿透式的深度理解，给到用户自己的投资策略构成，可以更透明地让用户知道底层资产构成和深度分析，更进一步，AI可以根据每个用户不同情况做出完全个化的策略配置。在此背景下，我们打造了X-BigQuant1.0产品，当然这不是终点，而是起点，很快会有2.0、3.0的优化迭代。在1.0版本里面，系统提供集AI量化投研、回测、模拟交易、实盘交易于一体的多种场景，同时集传统量化和AI策略于一体，支持各类投资策略，投资人可在合理分配仓位及严格风控设置的基础上，实现智能投资。工业革命让整个社会生产力提升了一万倍，我相信在AI时代，AI也会让社会生产力提升一万倍，在投资场景上面，希望更多机构能够汇集到更多优秀的人才，一起构建AI的能力，同时未来能利用AI更好地为资产管理、财富管理赋能，引导长期投资，赋能产业。

本文到此结束，希望对大家有所帮助呢。

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