国内α策略不够完善？23quant正将海外最新技术应用到量化云平台上

投资者在市场交易中面临着系统性风险（β风险）和非系统性风险（α风险），如果分离β风险，在指数期货和具有α风险的证券产品间进行反向对冲套利，以策略组合获取超额绝对收益，即为α策略。α策略包括基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略，以及利用衍生工具对冲掉β风险的可转移阿尔法策略等。

36氪此前介绍过不少为机构或个人提供量化工具的创企，比如优矿、米筐、聚宽、果仁网等。此外，同花顺和京东金融也推出了量化交易平台。不过，在23quant创始人和首席执行官李克辛眼中，国内的量化平台在α策略上，或缺乏有效的因子库，或没有 “组合管理和资本配置优化”、“压力测试”、“平均和协方差估计”等模型和分析工具。

23quant希望在数学和技术层面与市面上的量化平台形成差异。李克辛的团队专攻将海外学术期刊上最新发表的专业技术工具化，模式上对标美国Clarifi，在股票组合相同的情况下，提供更优化的权重；在相同因子库的条件下，进行更系统化的选股和预测。平台2B（现阶段主要面向银行和券商）提供SaaS建模分析工具，开放自有模拟器的API，机构用户可以在云端灵活选择模块，自动对应模型和算法组合，既节约成本，又无需资金经理懂编程或理解算法的细节，也能直接使用。

量化并非“稳赚不赔”的万能工具。如果选择2C的话，不仅要在很窄的高端用户群中花费较高获客成本，还要承担起教育市场的责任。同时任职数值方法股份有限公司（23quant母公司）行政总裁的李克辛，从3年前开始研究算法交易，认为现在是将量化平台提供给专业机构的好时点，因为券商已经逐渐认可量化工具，也欢迎更优的α策略做高水准的预测。量化的机会（或者说是卖点），一是解放人力，增大产能，缩短研发、验证和试错的时间，防止错过行情机会；二是通过预期回报和因子更稳定地降低错误投资决策。

不过，很多量化交易技术服务商向B端提供免费试用的量化策略，金融机构也确实需要一段时间（长至半年）的使用才能比较出不同策略的盈利能力和稳定性，因此付费意愿低成了2B商业模式的一大难点。

据介绍，23quant的量化平台正在几家大型银行内部试点，也在与银行FinTech部门，券商，及恒生电子这种渠道资源丰富的大型服务商洽谈合作。

23quant已将模型根据A股的特点进行本土化调整，目前处于demo阶段，产品计划3-6个月内投入商用，前期将以收集反馈、打磨产品为重心，打造品牌知名度。试用期后，将按照机构的AUM收取SaaS使用费和咨询费，设置会员体系，向高级用户开放附加功能。

23quant正在准备Pre-A轮融资，计划融资额1000万元，释放10%股份。

团队共十余人，均获博士学位，大多来自数学和计算机背景。

李克辛，前法国巴黎银行量化交易员，前瑞士银行量化交易员，复旦-中植大数据金融投资研究院副院长、新加坡国立大学、南洋理工大学、香港科技大学客座教授，芝加哥大学数学与金融数学学士/硕士，密歇根大学安娜堡分校计算机与工程硕士/博士。

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