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金融科技为期货行业带来全新机遇

IFXFINTECH 2018-11-14 10:09:52


中国金融科技发展


金融科技(Fintech)是英、美上世纪90年代就提出来的概念,主要是指金融机构运用互联网信息技术来优化流程、减低成本和提高效率。上世纪90年代我国提出了“科技金融”的概念,主要目的是希望金融支持科技的发展,比如给科技创业企业提供贷款,通过技术可以入股,我国科技金融也是在很多在互联网信息企业中探索。


2013年中国进入了互联网金融元年,2015年左右的时候开启了Fintech时代。2016年无论是从行业体量、机构业绩,还是服务机制、产品模式等方面来看,金融科技都为金融行业特别是消费金融的快速增长提供了最大助力。进入2017,大数据、云计算、人工智能等一系列金融科技应用迅速落地,金融科技正式进入一个深层次的产业融合的阶段。


从覆盖范围上看,金融科技包含的方面不同于互联网金融公司,甚至比互联网金融的范围还要更广,包括支付清算、融资、基础设施、投资管理都是金融科技的主要业务。除此之外,金融科技几乎正在被应用到金融领域的方方面面:借贷、财富管理、支付、保险、众筹、征信,甚至是零售银行和房屋中介。


下一阶段,物联网、区块链、人工智能等新技术将让金融再次发生巨大变革。在G20杭州峰会上,确定数字普惠金融的概念与原则,现在金融科技领域在技术创新驱动下新生事物不断涌现,区块链金融、智慧金融、物联网金融等出现,创新链不断延展和拉长,科技影响金融不仅在市场、产品、服务层面,也影响到监管和制度层面。



期货行业的IT技术发展



从1990年起,中国期货行业的IT技术发展经历了从无到有,从简单到复杂,从局部到整体的多个阶段。


1993年以前,期货公司普遍采用人工方式进行交易,人工电话报单结合计算机辅助清算,计算机系统在此阶段只是作为辅助工具,而信息技术的应用主要体现在交易所。


从1996年开始,远程交易蓬勃发展,信息系统框架也在此时初步形成。金融机构的开始系统进入一个电子化阶段,真正意义上开始解决生产系统的问题。期货经营机构信息系统框架初步形成,而交易所则开始纷纷采用小型机作为撮合系统的生机。


到了2001年,期货业务开启全面电子化的过程、投资者从开始逐步使用到大量采用期货交易客户端进行电子化下单,期货经营机构建立起了可以实时控制风险和盘后电子化结算的交易结算系统,区域性的银期转账系统化在个别期货公司得到应用,期货市场进入了全面电子化时代。2001年5月8日,三家期货交易所通信联网系统正式开通(史称三所联网),三个交易所系统建设升级换代。


2006年,基于对股指期货推出的期待,券商跑马圈地,并借机改造其控股的期货公司的信息系统。期货公司新一代交易结算系统面世,全国范围内的银期转账系统逐步开通,热备份电开始全面部署。


2007年10月,中金所发布《中国金融期货交易所金融期货业务系统技术指引》,明确了中金所会员的基本技术条件和要求。


2009年《期货公司信怠技术管理指引》的发布,以及随后的技术分级(共四个级别)检查把期货公司的信息技术管理水平推向了新的高度。四个交易所继续对系统进行扩容和升级,系统处理性能得到大幅度提升。


2010年,对于期货行业来说是意义非凡的一年,这一年,追求交易极速成为期货公司IT竞争之道。在交易系统中普遍应用内存处理技术,刀片机及嵌入式系统的使用(基于FPGA技术)。期货对于速度的要求也越来越高。


现在,期货经营机构的信息系统功能已不仅仅是交易和清算,而是包含风控、客服、管理(部分开始包含审计)等,涵盖了方方面面,IT无处不在,已经成为期货市场的生命线,是期货市场是期货市场安全、稳定运行的基石与基础,IT资源已经成为公司的战略资产。


这是期货行业最蓬勃发展的阶段,这中间也经历了高频交易的阶段。高频交易怎么才是最合规,最合适的方法,是期货公司需要考量的。在交易所层面一定要是公平和追求透明的,在市场方面,按照用户的需求,来满足投资者的需求,追求快速。对于供应商而言,需要公平地把高频交易落实到有序的地方。



期货公司对金融科技的思考



金融科技公司,应该非传统企业以科技为尖刀切入金融领域,用更高效率的科技手段抢占市场,提升金融服务效率及更好地管理风险。


广发期货总经理罗满生表示,如今,金融科技已经在证券公司层面提升到了非常重要的地位。比如机器人投顾方面,在国外,很多公司已经能够做到用有限的成本满足客户的需求,国内同样如火如荼。机器人投顾是互联网和综合化服务的必然趋势,它有效降低服务成本,边际成本接近0,服务半径进一步扩大,实现7*24小时全覆盖。策略多样,满足不同风险偏好客户的需求。标准化程度越高, 服务质量得到有效提高。但是在期货行业,目前还没有类似的案例。


2018年1月20日,在第十五届中国财经风云榜会场,和讯网金融衍生品事业部总经理方志从一个经营者角度论述了如何利用金融科技的发展为投资者提供好的金融科技产品。


云计算

从云计算方面讲,方志表示,云计算在金融交易,包括期货交易、证券交易方面有很广阔的应用前景。首先是云存储,现在的量化交易最重要的就是金融数据共享,国内有几家做金融数据公司可以做到市值百亿以上的规模,数据的价值不言而喻。期货公司亦可以考虑为用户提供金融数据云,把过往的历史数据、研究报告、经济指标等数据融合在一个云上,便利投资者的交易行为。


云托管

与去年相比,尽管交易所或者监管机构方面有很大的限制,今年的量化交易在国内占比却显著提高。对于量化交易而言,现在金融机构最大的难题在于交易所的机房资源不够,同时又有很多的客户和投资者有大量的托管需求。其实可以建立一个云托管的概念,比如一台服务器上托管几十个客户,跟大家分享服务器的托管资源,这适用于入门级程序化交易进行共享。如果每一个做量化交易的都有一台自己的服务器,实际上现在的资源是不够的。但是对入门级、学习型的需求,一些简单的云托管模式就可以满足绝大部分人的需要。实际上,国内也有一些科技公司已经在这一块进行开发和部署,这也是需要密切关注的。期货公司尤其要发展量化交易的公司,云托管是一个非常好的解决方案。


云策略

再次是云策略。现在投资者面临各种各样的问题,比如说用策略交易替代人工交易。其实用策略交易可以通过云来进行共享。


云计算

最后是云计算。未来AI级别的机器学习以及深度挖掘是需要云计算来提供支撑的。


大数据

从大数据方面讲,对金融行业而言,数据是非常宝贵的,数据主要是包括两个方面。


一方面是交易类的原始交易数据,如果可以有更长时间的历史数据,包括一些即时数据来进行一些转发和优化处理,那么期货公司将会非常有竞争力。


第二方面是对非交易数据的处理,比如说对基本面数据如何量化、接口化,如何连续不间断、准确地提供给投资者,需要能够把新闻和产业状况转化为投资者可以看到的数据。这样的产品,对于投资者而言需求是最大的,效益是最高的,对专业机构更是如此。


人工智能

从人工智能方面来讲,它是一个模拟、延伸、扩展人的思维的科学领域。方志认为,人工智能在金融行业,应用领域和应用级别可以更高。主要的应用领域是在高频交易,其次是统计套利、机器学习、估值算法、行为金融、资产组合管理、智能投顾等等。


另外,我们有理由相信一个适合金融的AlphaGo是能够被做出来的。现在的人工智能还是一种被动技能,人工智能交易的精确的历史算法推测最大的功能是定价,会检验市场上所有人犯的错误,找出一个真正合理的价格在哪里,同时还可以对不合理的定价作迅速的修整,把价格拉回到原来的价格区间当中。其次,通过把价格放在稍微不合理的地方,来给市场提供流动性。这两点让我们有理由相信,现在的人工智能是可以为期货市场提供良性循环,并且能够服务实体经济。


那么做金融交易的Alphago会受到什么限制因素影响呢?其一,当基本面和交易规则发生根本变化的时候,AlphaGo基于历史的经验做出的判断会遇到致命挑战。其二是市场短期操纵、突发性新闻、“黑天鹅”事件很难模拟,机器易处于被动。三是AlphaGo改变不了金融标的的长期走势。四是以上机器都有改进的路径,未来也未必如此。最后,再厉害的人工智能也难敌监管一纸文书。


2017年以来,中央将金融安全上升到国家战略高度,各项监管政策密集出台,“监管合规”已成为众多金融机构的重要工作目标。期货行业也迎来了监管新动态。在金融行业面临“监管合规”考验的当下,追求极速的期货公司更加专注实现强大的风控能力,迎接金融科技的到来。期货行业的深度发展离不开科技的进步与推动。


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