大智慧股票量化软件售价多少？疯狂哥炒股专栏

关于大智慧股票量化软件售价多少很多人还不了解，今天小编就为大家整理了相关内容，希望对各位有所帮助：

接下来具体说说疯狂哥炒股专栏

量化基金背后的大佬，一年能赚多少钱？

01

衡泰技术上市

量化投资与基本面分析、技术面分析并称为三大主流投资方法。

过去三四年一直被压抑的量化基金，在去年大放异彩。

有媒体报道说2021年连续三四十个交易日成交额破万亿，其中有一半来自于量化交易。

消息一出，股民懵了，原来屏幕对面每天拉涨杀跌的，全是一堆机器人？

后来多家券商研究对这个比例提出了质疑，并称量化交易在总交易中的占比大约只有20%，并未达到半数这个比例。

不过，随着大家对于成交额的持续关注，“量化基金”这个投资品种开始走进越来越多投资者的视野。

有人视其如神，为其精密至极的数学模型而惊叹；有人视为妖魔，认为加大了股市波动，散户想要赚钱更难了。

所谓，量化基金顾名思义是指使用数学模型进行标的筛选、投资决策和交易的基金，即用量化投资方法的基金。

量化交易中，最核心的也是选股模型。

业内人士把这个模型称为“多因子alpha选股模型”，

简单点说： 多因子alpha选股模型就是给股票打分。

考试，大家都经历过吧。

语文100分、数学100分、英语100分...

把语数英的分数加起来，就是你的总分。

同样的道理，基金经理也可以从不同的角度给股票打分，这些分加起来就是股票的总得分。

打分角度（因子）通常有以下几个：

1.价值因子 ：看股票的绝对估值和相对估值（估值百分位），通常是那些估值低的股票得分高。

2.成长因子 ：看营收、净利润、现金流增速等指标，增速越高，得分越高。

3.盈利因子 ：看毛利率、净利率、ROE等指标，盈利能力越强，得分越高。

4.规模因子 ：就是股票市值、流通市值大小。谁得分高，取决于基金经理偏好大盘股，还是小盘股。

5.动量因子 ：通俗点理解，动量因子分析，就是技术面分析。所谓动量，就是股票上涨或下跌的力量。

6.情绪因子 ：就是借助人工智能和算法，把新闻、研报中对某只股票的看法、预期搜集起来，然后打分。

方**不难，就是 打分+选股。

它的优点就是投资决策完全基于策略模型，不受投资经理主观情绪和偏好的影响，同时这也是它的缺点，一旦数学模型不好用或者量化工具，那就都完了。

所以，其核心工具就是计算机，或者说是用来选股的模型、金融软件。

模型和软件，实际上就是量化基金背后真正意义上的“大佬”。

近期，深交所官网披露了杭州衡泰技术股份有限公司(衡泰技术)首次公开发行股票招股说明书(申报稿)，公司IPO材料被正式受理。

这家给量化基金发“铲子”的公司，要上市了。

02

三年涨两倍的“发铲人”

衡泰技术是中国的一家量化金融软件和服务供应商，致力于帮助客户“信息中洞察机会，机会中实现价值”。公司总部位于杭州，并于北京、上海、深圳等地设有分部。

自2002年以来，公司基于自身“技术+分析”的积累， 始终聚焦定量金融软件与服务领域 ，其产品涉及金融市场的前中后交易处理、资产管理、风险管理、定价与投资分析、数据管理与数据服务等领域，新一代产品更是具备跨币种、多资产及直通式处理的能力，全面支持各类现货和衍生品的组合管理与分析。

金融研究和IT开发团队的密切合作和高度整合是衡泰的特色之一。

衡泰研究部拥有专业的定量分析研究团队，汇集多位华尔街专家及国内金融软件资深专家。研究覆盖金融模型、资产定价、风险计量、绩效分析、会计核算、市场规则、量化投资、机器学习八大领域。

如果把量化基金的基金经理称作“挖矿工”，那么像衡泰技术这样的公司就是“发铲子”的。

迄今，公司已为四百多家证券公司、银行、基金公司、保险公司等金融机构提供专业的产品和服务，并在多个专注市场取得领先地位。

这么说可能不太直观，衡泰技术是：

IDC全球金融科技百强；

全国最大的证券业固收外汇大宗（FICC）业务系统供应商；

最大的市场风险管理供应商；

风险管理与绩效分析系统基金业市场占有率靠前；

固定收益业务系统证券业市场占有率靠前；

受托监督监管系统养老保险业市场占有率靠前；

信用评级系统保险业市场占有率靠前；

......的企业。

这一点，也直接映到公司的业绩上。

2019-2021年，公司实现营业收入分别为 25,132.77 万元、27,094.98 万元和 41,755.99 万元。

2019-2021年，实现净利润分别为 2,036.86 万元、3,751.78 万元和 7,057.44 万元。

营业收入复合年均增长率为 28.90%，净利润复合年均增长率为 86.14%。

营收三年增长64%，利润三年涨两倍！

这成绩，就算比上收益率位于头部的几家量化基金也不逊色。

但在高速成长之下，公司也存在一定的隐患。

随着业务规模的逐步扩大，衡泰技术的营收账款也是连年增加。

2019-2021年，衡泰技术的应收账款和应收质保金的合计账面余额分别为 2,544.63 万元、2,907.23 万元和 5,836.02 万元，占各期营业收入的比例分别为 10.12%、10.73%及 13.98%。

要知道，目前金融机构内部审批周期，是越来越不确定。

若公司未来不能有效加强应收账款和应收质保金管理、提高资金周转效率，或宏观经济、产业政策、客户经营状况等发生重大不利变化， 公司将面临应收账款或应收质保金难以回收而发生大规模坏账的风险。

03

金融科技，未来还有多少空间？

中国的金融巨头——平安，其品牌标识历经2002年的“专业·价值”到 2008年的“保险·银行·投资”，到2018年的“金融 科技”。

他们每次品牌标识的变迁，基本反映了金融领域的风口脉络。

早在2017年，深圳就出台了促进金融科技发展的相关意见。2018年，各地又陆续出台了金融科技发展相关的规划和实施意见。

各地政策对金融科技涉及的相关底层技术均有所提及，主要包括：人工智能、大数据、移动互联、物联网、云计算、区块链、安全技术。

从政策面可以看出，金融科技已经成为驱动金融创新的支点。

而金融科技这玩意听上去很玄乎，说简单点就是把新出来的、比较时髦的技术，运用到金融领域，方便他们赚钱，赚更多的钱。

这几年主打金融业务的品牌，极大地参与到B端产业中去。

从天弘基金的*胀，就能看得出一二。

天弘基金以前一直是个基金业的屌丝，跟华夏和汇添富等基金高帅富差距甚远，七十多家里排名五十多位。但搭上阿里巴巴以来迅速成为全国最大的货币基金，管理规模超过5000亿元。

一是阿里的光环加持；二是阿里的科技能力直接赋能天弘基金。

以前用小锄头挖矿，傍上阿里后鸟枪换炮，直接给你换成挖土机，这能比吗？

同样一把刀，在不同的人手里发挥不同的作用，要么是水果刀，要么就是屠龙刀。

那么作为金融科技的上游，在中国越来越深入的资本市场改*中，必定能吃到一波不错的红利，这点从公司基金近几年的增长趋势，基本也就确定了。

其实，在这一轮的资本市场改*中，衡泰技术的韧性应该会更强一点。

哪里都有江湖；有江湖就有厮杀，金融端也不例外。

尤其是所谓的高利润行业，竞争越是激烈。

2018年，wind和同花顺打起擂的事还历历在目。

中午wind宣布涨价30%，晚间主要竞争对手同花顺iFinD宣布降价30%。

对于这波“背刺”，同花顺董秘则在互动平台大喊：

“王*蛋才涨价！”

属实打了wind的脸。

对于此次打擂，业内有个段子，wind对战同花顺，大智慧派记者去调查，堪称三国杀。

相对于这些公司，衡泰技术过得就舒服得多，业务主要面向B端，客户都是证券公司、银行、基金公司、保险公司等金融机构。

行业内卷往往没有面向C端的金融企业来得激烈。

你强任你强，清风拂山岗；你横由你横，明月照大江。

疯狂哥炒股专栏 | 炒股难，量化炒股，更难

记忆中，疯狂哥靠前次接触到量化的概念，大概是刚开始炒股的那几年。一个朋友拿着电脑展示他收集的数百个指标，每个都可以绘制出精美的图案，要么是红/绿箭头，要么是笑/哭脸，亦或是逢低买入/逢高卖出的文字提示，让人产生一种“炒股竟也能如此简单”的感觉。

那时候还不懂回测评估的概念，调出自己关注的票，分析一通曾经错过的买卖点，如果有提示则认为是好指标，否则就研究下一个。乐此不疲。

至今，炒股论坛上仍然能看到求助编写指标，或者热心网友分享指标的帖子。

虽然，技术指标一直处于量化鄙视链中的最底端，经常被嗤之以鼻。但是，不可否认，分析家、飞狐、通达信、大智慧等传统炒股软件的技术指标是量化的萌芽状态。姑且称之为量化分析时代吧。

再后来就是2015年股灾的时候，期货量化交易作为大面行情之后的“元凶巨恶”，进入了普罗大众的视野。

然而，真正的趋势并不会因为一些扰动而轻易改变，量化交易并没有因为股灾的影响而停止发展，反而是在2016年AlphaGo一鸣惊人的催化作用下，继续如火如荼。

另一方面，也得益于互联网放大了知识的传播效率，随着各种编程学习资料、量化经验等内容的传播，降低了新手进入的门槛。

跟随着期货市场的脚步，秉承着“copy from future”的理念，股票市场也开始出现量化交易的星星之火。

相较于期货市场的量化技术由四大交易所主导，股票市场则呈现券商、软件公司各自为战的局面。大券商相对保守，但是在技术创新方面的投入更具实力。中小券商则表现出了更大的积极性，业务创新的力度也更大。在传统赛道被大券商把持的情况下，开辟新赛道是业务上进行弯道超车的一支奇兵。姑且称之为股票量化交易的春秋时代吧。

但是，像疯狂哥这样一个处在食物链最低端的散户，对量化交易只能，望其项背、望尘莫及、望洋兴叹。

直到去年，沟通了自己的理念之后，疯狂哥和小A一拍即合，决定探一探股票量化交易的水深。

经过考察，目前券商提供的量化交易解决方案主要有两种：一种是，量化交易终端程序。另一种是，柜台api接口。

两者各有优劣，相较于后者，前者门槛更低，提供可视化的界面方便操作，提供历史数据方便设计算法，提供回测系统方便评估策略，让使用者专注于策略研究。后者的自由度更高，可以进行高度定制化开发，可以追求更高的运行效率、更低的时延，但也意味着更多的开发工作量。

经过与小A的讨论，我们决定采用第二种方案，即便这是一条更艰难的道路。我们找了一家提供api接口的券商。无意做广告，只是记录自己的量化交易历程，就不提名字了。

由于股票量化交易仍然属于一种稀缺资源，这样的稀缺资源会被当作拓展业务的筹码。稀缺资源向能够创造更多价值的客户倾斜，这是无可厚非的。虽然疯狂哥的资金量有限，但是沟通之后，对方放宽了对资金量的限制。

即便如此，必要的流程还是要走。使用前需要通过主体资质的审核，包括提供各种材料，例如设计方案、使用说明书等。小A编写了几十页的文档，最终才通过审核。

开发阶段，券商提供了正常仿真环境和24小时仿真环境，方便我们没日没夜的卷自己。毕竟只是测试环境嘛，互联网上可以直接访问。在熟悉api接口业务细节，以及测试策略逻辑等方面，仿真环境发挥了很大的作用。

由于股票的量化交易仍处于戴着脚镣跳舞的阶段，券商要求实盘的报单程序必须部署在内网服务器上。券商提供的服务器是多人共用的，操作系统是无界面的Linux。当然，疯狂哥也可以自己采购一台服务器，然后托管到机房，但是，目前实力还不允许，等疯狂哥赚钱了，高低要整一台*享。

交易程序的设计必须考虑这些实际情况。内网报单决定了我们的程序必须采用前后端分离的方案：后端部署在券商内网服务器上，负责接收行情、计算策略、处理订单；前端运行在个人电脑上，在开通v*n的情况下通过tcp连接到内网服务端，负责管理策略参数、展示策略状态。

思路很简单，但是其中涉及的技术并没有那么简单。包括，券商的行情/交易api、网络通信、前端界面等。如果开发环境是windows，还需要考虑linux系统运行的跨平台问题。

当然，如果是全自动化策略交易，经过严格的测试后，可以不设计前端界面，也就不需要前后端的网络通信。通过券商提供的看盘工具了解实时报单情况，通过日志了解策略运行情况，也是可行的。

我们对程序的定位是交易执行的辅助工具，所以前端界面以及网络通信，就是必不可少的了。

我们的交易执行策略并不复杂，不需要历史数据，也不需要进行回测评估。暂时就没有必要在历史数据和回测系统上下功夫。如果做长远考虑，数据存储、数据处理、算法、回测评估等，都是不可缺少的。

优化设计方案、采用合理的数据结构、优化代码逻辑，最终提高运行效率、降低内部时延，则是更高的追求。

正所谓，“路漫漫其修远兮”。

然而，“以有涯随无涯，殆已”。个人的精力是有限的，你在程序开发方面花费的精力多，在策略研究方面自然就会少。反之，亦然。

这是一道选择题。让我想起了对木桶理论的“短板效应”和“长板效应”的讨论。选择弥补短板，还是加强长板？处在不同的环境，不同的阶段，会有不同的答案。当然，在现代社会的分工体系中，合作是永不过时的话题。

量化交易道阻且长，纵使每一步都走的踉跄，也要勇敢的迈出求索的下一步。期待成功的那一天。

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