星环科技TransQuant，打通智能量化投研最后一公里
近年来，量化投资在国内迅速发展，一批私募量化投资纷纷突破百亿大关，宣告国内进入了量化投资大时代。
依靠数字化、智能化技术来开展投资决策，由新型信息技术完成交易，量化投资正由于投资业绩稳定，风险可控，市场规模和份额不断扩大，得到了越来越多投资者的认可。
金融机构正加大在自营、资管、投资业务等数字化基础设施方面的投资，拥抱AI、大数据、分布式计算等技术，加快量化投研创新，以迅猛的势头重塑金融产业生态。
星环科技深耕金融行业多年，拥有银行、证券、保险、基金等不同金融机构的数字化成功经验。近日，星环科技推出了TransQuant智能量化投研一体化平台，利用高性能的分布式计算框架，支持异构集群式（CPU/GPU硬件池化技术）的量化策略研发、回测分析、实时定价、归因估值、衍生品定价、风险Senario模拟/压力测试、资产组合运营管理等能力，助力金融进入量化投研大时代。
01
量化投资基础设施面临新挑战
金融投资交易比拼的是获取信息和处理信息的能力。作为一名投资经理，每天需要搜集各类数据，如企业的订单、电商、财务等数据，同时也要面对各种各样的信息，如各类上市公司信息、卖方电话会议信息等。
如今在全球、全时段的金融市场，只有基于智能化驱动的引擎，可以“不眠不休”处理各类数据，通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益，并在第二天开盘前将昨晚全球金融资讯和投资研究报告呈现给投资经理。
目前量化投研面临诸多的挑战，如：
传统方式无法满足大数据量级的量化投研需求。首先，传统的单机版应用方式对于研究的因子或算法使用有要求，不能过于复杂，只能基于少数标的，且回测时间相对过长，而多标的研究时间长、成本过高，不适应组合优化参数寻优。其次，深度学习量化也是近两年应用在量化交易策略前沿的技术，无法实现对于大数据规模的异构集群（CPU/GPU/FPGA）云原生化支持。
无法实现高性能分布式实时计算。数据是量化交易的基础，超大容量超低延迟的数据处理能力，成为量化投研的基础。在实盘交易中，大部分券商自营、资管机构以及量化私募都基于秒级数据进行交易。面向tick级行情的高性能实时计算，如衍生品实时定价、做市交易、实时组合管理、实时风控等，都将策略粒度细化到毫秒级交易场景，要满足交易的低时延和数据的高吞吐需求。而目前的量化投研基础设施都面临大规模策略分布式计算和低时延的挑战。
无法开展多模数据量化投研。目前技术面、基本面、消息面等研究彼此割裂，传统量化投研只能基于价量数据，无法挖掘舆情、事件、卫星数据、产业链、供应链、贸易链等另类数据所带来的超额收益，且无法使用单一平台进行事件驱动建模研究和投资交易。
无法发挥AI和量化结合的优势。以往量化投研需要整合人工智能平台、量化研究平台、自然语言处理平台、知识图谱平台、深度学习平台等非常多且复杂的PaaS层，帮助量化投资交易研究人员完成另类数据，如舆情的量化研究。信息和行情在金融全球化的今天也在7*24运转，如何将不同模态和不同时间序列的数据整合，并同时进行并行交易执行，则成为目前量化投研面临的一大挑战。
02
解决智能量化投研最后一公里问题
星环科技TransQuant智能量化投研平台旨在解决智能量化投研最后一公里的问题，满足投资机构量化投研的企业级量化全栈技术需求。
具体而言，TransQuant是基于星环科技分布式架构，整合事件驱动处理模块、事件驱动融合引擎和时序极速量化模块，解决用户多模异构数据量化研究全链路需求的高性能智能量化投研产品，产品架构如图所示。
实现了高性能时序计算。基于星环科技的分布式计算框架，TransQuant实现基于异构硬件下（CPU Cluster或GPU Cluster）的金融工程算法优化，解决因子加工、量化回测、参数寻优、组合优化等大规模数据下的时序计算性能问题。
实现了大数据量级下的分布式计算。无论是经典的金融工程算法，还是衍生品定价，星环科技TransQuant基于新型硬件框架下的算法，都有着完全耦合的异构框架的技术能力，避免研究者二次开发底层数据库甚至GPU等框架。
事件驱动引擎打通自然语言处理NLP、知识图谱KG与量化Quant。以往，投资机构自建的量化投研平台需要整合人工智能平台、量化研究平台、深度学习平台、知识图谱平台、深度学习平台等非常多且复杂的PaaS层，现在使用星环科技TransQuant一个平台，就可以解决从事件处理、事件标注、事件回测、策略开发、模型测试、灰度实盘等的全过程。
支持多模态数据研究。星环科技TransQuant整合了可以处理多模态数据的知识图谱融合引擎，实现简易的无代码式图谱Schema构建方式，构建上市公司图谱，开展板块研究；基金公司投资组合图谱，开展基金FOF/MOM研究、对手方研究等；产业链图谱，开展产业链联动研究；大宗商品图谱，实现大宗商品事件驱动策略等。
未来超额Alpha（投资组合的超额收益）将来自于更多另类数据的驱动，比如“深度解密量化投资 空天”数据，包括空间上的船舶、物流、港口等数据，天地卫星数据、气象数据等，使量化智能体可以感知更多数据所带来的投资机会。
03
三大典型的应用场景，赋能用户
星环科技TransQuant可以应用在量化投研的不同场景下，为用户赋能。
券商智能量化投研统一平台。该场景打破原有金融机构需要搭建如机器学习平台、量化交易平台、知识图谱平台、深度学习平台、多模型数据处理平台等来辅助智能化量化投研开发工作的格局，现在只需通过TransQuant一套平台，就能解决量化投研从价量量化投研、舆情量化投研、多模型数据量化投研，到最基础的定价模型（股票、期货、衍生品等），到另类Alpha因子挖掘，再到智能组合（优化）管理、实时估值、实时风控、实时智能压力测试（风险敞口计算）等应用需求。
资管智能量化投研云。量化投研除了服务于机构内部团队，包括资管、自营、场内期权定价、做市交易等业务之外，还可以服务外部大宗经纪业务（PB业务）的机构。但是量化投研高昂的人力和设备成本投入、高资本规模和低回报率等限制了很多机构扩展大数据+AI+高性能硬件设备的投入。资管或基金等买方投资机构往往需要权衡软硬成本投入和资本回报，形成了较高的行业壁垒。利用星环科技TransQuant，可以构建资管智能量化投研云，一站式解决资管/基金管理人基于量化投研云服务实现相关场景的应用需求。
期货智能量化投研云。期货交易本身基本都是需要通过高频量化交易实现的量化对冲交易方式。但是期货公司的基础IaaS搭建能力有限，同时在另类数据如海外交易所行情、仓单实时数据、港口物流数据等采集上，也需要进行相关采集和对接。星环科技TransQuant可以结合期货公司或期货交易所的智能化量化投资研究服务，实现交易所云化服务，包括数据云、智能PaaS云、量化投研云服务等，服务期货投资机构。
04
星环科技TransQuant
助力用户进入量化大航海时代
对于投资机构而言，星环科技TransQuant可以实现“六个统一”：
统一AI量化服务，解决统一多租户服务、量化资产化、团队隔离、防火墙等企业及特性。
统一策略管理，实现机构管策略，破解团队走策略走的难题，实现机构数据资产留存。
统一多模数据服务，一站式解决基本面量化所需的全数据存、算需要。
统一异构硬件支持，对于深度学习GPU集群，实时推演，认知智能框架的异构硬件集群统一支持。
统一因子管理和开发，因子开发实现流水线的分布式计算开发，可以对上千因子并行参数寻优计算。
统一开发接口，屏蔽底层分布式异构多模数据计算框架，让量化投资经理，量化研究分析师减轻策略开发成本。
TransQuant具有以下几大核心优势：
第一，实现了智能量化投研一体化，满足主流python量化+TensorFlow等深度学习框架策略开发的易用性，支持纯分布式框架的底层计算框架，支持大规模tick级行情回测、全盘口模拟撮合，股票、期货、衍生品等全市场全时段支持，支持GPU硬件加速，支持低成本策略上线部署等。
第二，支持跨时区、多市场、多品种、全天候策略开发、回测研究。全天候交易策略回测支持多市场、混合市场、多账户规则、多结算规则、多撮合模型、多周期回测、混合周期回测、策略组合回测、Level2撮合等。
第三，实现了高性能分布式策略回测与参数寻优。星环科技通过自主研发的高性能分布式计算引擎，实现了海量数据毫秒级计算并返回结果的能力，为解决衍生品计算、跨市场对冲、全品种定价等场景，再次突破量化交易的算力瓶颈，平均有100倍的算力提升。利用分布式计算框架，实现上千标的、历史级Tick数据回测，策略算法寻优等。并支持如GPU虚拟化等硬件优化框架，实现大数据量级下的量化策略开发的高性能回测引擎。
第四，实现多模知识图谱的认知智能。由于深度学习和多模大数据技术的成熟，使得多模量化成为可能，解决了从研报自动化摘要，政策文件知识图谱生成，到突发事件舆情因子预警，大宗商品专业领域知识图谱构建等。未来，高性能音视频流、地理空间图和气象卫星数据等的使用也是多模态Alpha挖掘大势所趋。
星环科技TransQuant，助力您驶入量化投研的大航海时代。
解密嘉实“全天候、多策略”投研体系之Alpha策略组：从传统量化走向智能投资 剑指长期持续的超额收益
深度解密量化投资
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深度解密量化投资
开通 VIP
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金工深度研究： 人工智能53，揭秘微软AI量化研究-20220112-华泰证券-32页
微软亚研院2017 年以来共发表12 篇AI 量化投资学术研究，其中选股主题超过半数，其他涉及风险模型、算法交易、数据增强、时间序列预测、基础架构等话题。这些研究的突出特点是前沿和务实，具有较高参考价值。前沿是指使用的AI 技术，大量运用近年来热门的图神经网络、注意力机制，并灵活应用最优传输、自步学习、知识蒸馏、解耦表征等工具；务实是指解决的具体问题，如“深度解密量化投资 AI 模型如何应对市场规律变化”，“如何引导模型学习罕见样本”，“如何充分挖掘事件、舆情蕴藏的信息”等，这些都是业界实践中会遇到、接地气的问题。我们透过微软AI 量化研究展望行业未来发展趋势。
深度解密量化投资
课程背景
- 业内权威专家讲授，主讲老师均具有丰富的量化研究、投资、和风控经验，全方位，多角度解密量化投资和背后的风险；
- 课程内容涵盖国际国内重要案例的解读，深入探讨量化投资的策略设计和风控要素，及公司层面、策略层面、和产品层面的各级风控措施；
- 培训内容系统、专业，除宏观解读外，讲师还将讲授量化对冲模型，策略组合模型等专业知识，帮助学员切实掌握量化投资及风险防控操作方法；
- 公开课旨在引发创新思考，提供操作指南，为业务团队提供业务交流、拓展专业人脉的良好平台。
- 证券及基金管理公司：风险管理部、投资策略部、量化投资部、资产管理部、市场部；
- 保险公司：资产管理部、风险管理部
- 资产管理公司：投资部、风险管理部；
- 金融监管服务部门
模块一：量化投资、程序化交易及风险控制要素
模块二：国际风险案例及风控最佳实践
模块三：对冲套利与风险管理
模块四：深度国内案例剖析及风控措施
通泰基金 中信建投 博时基金 国金通用基金
广发证券 招商证券 瑞宝鼎资产 工银瑞信
光大金控 国泰基金 深度解密量化投资 平安集团 长信基金
中国民生银行 安信证券
课程的整体满意度为98%，学员反馈如下：
——高手之干货，人生之精华
——系统学习了风险管理，收获还是感觉蛮大的
——对具体实践操作及趋势有了大概了解，较实用
课题及讲师
《量化投资、程序化交易及风险控制要素》及《风险案例及风控最佳实践》
Samuel博士
超过十年华尔街量化、套利、和对冲工作经验，曾任职Morgan Stanley, Lehman Brothers 等美国多家著名券商以及对冲基金，任职分析师、策略师、基金经理，管理5亿美元对冲基金资产。具有量化分析、程序化交易、基金管理方面的丰富经验。
现任职国内某大型著名券商董事总经理，主要负责量化研究和交易及关联创新。
《光大事件解读和公司、策略层面风控措施》及《产品层面风控措施》
丁博士
中国量化投资学会 理事长
丁博士是中国量化投资领域研究的先行者，开拓者，2012年进入是方正富邦基金，从事量化对冲产品设计与投资。2008年进入东方证券金融衍生品总部，任投资经理、全球量化策略小组负责人，团队管理资金超过10亿。他同时还是多个基金公司、阳光私募和海外对冲基金的特别顾问，影响资金超过100亿。他的著作《量化投资》是中国第一本介绍量化投资策略方面的教材，量化投资的奠基之作。全书用60多个案例，详细阐述了选股、择时、对冲、算法交易等核心量化策略，业内人士誉为量化投资的“圣经”
冯博士
超过十年的量化投资研究和交易经验，在量化投资的教育、学术研究、基金管理、信息技术方面均具有最优秀的背景。
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