將遺傳演算法應用於智能投顧，諸葛量化將為用戶提供量化策略自動生成系統

在證券領域，面對大量的投資標的，你更願意相信人腦對綜合環境的判斷，還是機器學習的回測結果？

這個問題還沒有標準答案，無論是採用定性還是定量的投資方法，都有跑贏大盤的優秀策略。

美國等發達國家，市場有效性更強，量化投資在證券市場交易總量中可以佔到70%，而這個數字在中國還不到8%。

若基於中國證券市場成熟度不斷提升的前提，量化交易技術服務、量化資產管理也是增量市場。一旦量化投資技術服務能夠切入投資交易環節，市場空間也將變得非常廣闊，畢竟目前僅主板總市值就超過50萬億。

今天要介紹的極派客科技，成立於2014年，是一家提供基於遺傳演算法技術開發的量化投資技術服務的金融科技公司，旗下主要產品為「諸葛量化」。

諸葛量化借鑒了美國的量化交易策略設計軟體公司Trading System Lab（TSL）的模式。

簡單介紹一下TSL。

TSL利用AIM-GP（遺傳基因程序二元機器代碼自動歸納合成演算法 Automatic Induction of Machine Code with Genetic Programming）作為尋優的底層演算法引擎。遺傳基因程序引用了達爾文理論中的歸納法，通過電腦不斷進化演變做機器學習，進而幫助預定義的問題尋找優解——遺傳基因程序就像生物進化一樣，自動地生成懂得解決問題的答案。TSL的策略在《Futures Truth Magazine》的全球交易系統開發商策略排名中經常名列前茅。

諸葛量化的目標用戶主要為券商、基金等機構投資者，圍繞策略自動生成引擎為核心，為客戶提供策略開發環境、策略自動生成工具等功能。

對於投資者，短期的痛點在於如何提高決策效率，長期存在的需求是尋找更有效的投資策略。

為解決投資者提高決策效率的痛點，諸葛量化提供兩個功能：

金鑰匙功能：諸葛量化提供現成的模型，用戶只需添加倉位、選擇模型、提交實盤即可生成定製策略，用戶可以每日收到策略實時的交易數據，並且有每日交易決策和調倉提醒；

模式識別功能：諸葛量化可針對K線固定形態進行識別，用戶只需要點擊相應形態即可在市場上搜到相似的個股，解決用戶的選股時間；

在有效策略開發方面，諸葛量化提供量化策略自動生成工具以及基於MTP（現代資產組合理論）和BL修正模型（Black-Litterman）的資產配置方案。

諸葛量化的策略自動生成功能以遺傳基因程序二元機器代碼自動歸納合成演算法為底層演算法引擎

對於有自定義需求的用戶，諸葛量化還提供LUA以及python自定義的策略編程工具，減少用戶的編程語言技術門檻，而且自帶了優化框架。

諸葛量化的創始人兼CEO王鐵琪表示，他們將在7月份會向機構用戶提供免費的python和LUA量化策略集成開發環境（IDE，Integrated Development Environment ），「我們希望把量化交易技術服務的競爭推到演算法層面的競爭，而不是僅僅開發工具層面的競爭。」機構客戶依然需要向數據供應商付費，但至少在開發工具層面上，有了免費的產品——這將對當前市場上的量化策略開發工具的提供商產生衝擊。

諸葛量化主打2B的市場，計費方式包括 ① 一次性購買平台，次年收取15%服務費；② 平台租用，按年計費；③利潤分成，按照策略銷售額的50%分成結算，平台部署費用包含在分成費用之內，客戶需要預先支付。

諸葛量化的市場負責人徐龍海坦言，面向機構投資者的市場推廣難度頗高，拓展周期較長，還需要一定的培育期。

創始人兼CEO王鐵琪為清華經管博士，CFA，北京極派客科技有限公司創始人，具有8年券商、期貨從業經歷；聯合創始人兼CTO賓行言為清華大學計算機系本科、碩士，機器學習高性能計算專家；聯合創始人董玲為前端工程師和產品經理。諸葛量化目前團隊有近20人，其餘研發團隊來自清華、北大計算機專業。

關於量化交易，36氪此前曾報道過量化策略研發眾包平台，如RiceQuant、JoinQuant、優礦等，這些平台對標美國的Quantopian，主要面向具有編程語言基礎的量化愛好者，提供市場數據和量化策略研發環境，通過策略租用、與開發者共同利用策略進行投資、以及面向機構投資者提供策略開發平台等方式摸索商業化；我們還曾報道過果仁網和寬策略，通過提供底層演算法，用戶可以採用「修改參數」的方式，半自動化地生成量化交易策略。

極派客此前曾獲得700萬融資，目前正在進行A輪融資。

-----------------------------------------------

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！