市场波动，财富管理迎来行业变化，智能投顾正在成为金融新基建

       面对市场波动，投资者的心态受到影响，价值投资理念不管用了吗？当然不是，长期主义的价值投资是投资者的重要操作指南。但过于频繁的市场波动对投资者的专业性和心态稳定性提出了更高要求。

       不少投资者选择寻求专业人士的帮助，而伴随着这阵投顾风潮，金融行业正在迎来一场技术革命。智能投顾正在成为财富管理的新基建。

       市场多重波动，财富管理机构迎来行业变化

       在投资环境震荡、股市结构化盈利的背景下，中产对于资产配置的机会和风险也变得较为敏感，不少投资者开始寻求专业的投顾服务。

       与此同时，财富管理机构也正在迎来行业变化。2019年10月，中国证监会推出基金投顾试点业务，有18家机构先后获得投顾牌照。2021年4月底，25家公募和券商相继参加了证监会的基金投顾业务答辩。随着获得牌照的机构逐渐扩容，基金投顾有望迎来高速发展期。

       对此，平安证券研究所表示，基金投顾是买方投顾模式，以客户价值为核心，回归财务管理本源。在这种模式更强调咨询服务在投前、投中、投后环节的核心作用。

       财富管理即将进入黄金十年，行业迎来智能投顾时代

       2021年4月19日，全球领先的管理咨询公司麦肯锡发布《中国金融CEO季刊》。该份期刊提到，截至2020年底，以个人金融资产计算，中国已成为全球第二大财富管理市场、第二大在岸私人银行市场。预计到2025年，中国财富管理市场年复合增长率将达10%左右，市场规模有望突破330万亿元人民币。

       另一方面，对标世界发达经济体，与美国相比，中国居民的金融资产占比明显偏低。中国的资产配置仍存在优化空间，这预示着未来财富管理市场拥有巨大发展前景。

       麦肯锡预测：财富管理将迎来黄金十年，商业模式由产品销售转向“客户需求驱动的投顾模式”。

       投顾模式成为财富管理行业的发展方向。与此同时，智能投顾作为新基建应运而生。作为中国智能财富管理技术服务提供商，理享家为从业机构以及人员打造了一个完整的中后台系统，最终服务于正在快速增长的中国新中产阶层。

       智能投顾是利用量化算法为客户提供投资顾问服务的一种模式。通过了解投资者的财务状况和风险偏好，为客户制定符合其自身状况的资产配置组合。

       智能投顾将通过技术手段优化投顾业务流程，进而提高从业者工作效率。智能投顾可以大幅降低传统财富管理行业中的人力成本，同时为投资组合进行节税安排，降低投资者的税务成本。

       理享家团队认为，在市场震荡的背景之下，智能投顾将成为驱动行业发展的技术关键。同时指出在特殊时期，从业者更需要坚持守正出奇，通过合规化创新、专业化创新、持续性创新，帮助投资者穿越发展周期。

来源：36Kr

什么是互联网金融

　　互联网金融是指借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式，既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的融资模式。互联网金融包括三种基本的企业组织形式：网络小贷公司、第三方支付公司以及金融中介公司。当前商业银行普遍推广的电子银行、网上银行、手机银行等也属于此类范畴。

　　互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。

　　互联网金融是数据产生、数据挖掘、数据安全和搜索引擎技术，是互联网金融的有力支撑。社交网络、电子商务、第三方支付、搜索引擎等形成了庞大的数据量。云计算和行为分析理论使大数据挖掘成为可能。数据安全技术使隐私保护和交易支付顺利进行。而搜索引擎使个体更加容易获取信息。这些技术的发展极大减小了金融交易的成本和风险，扩大了金融服务的边界。其中技术实现所需的数据，几乎成为了互联网金融的代名词。

　　互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同，更重要的在于金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具，使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷等一系列特征。

　　可以通过互联网技术手段，最终可以让金融机构离开资金融通过程中的曾经的主导型地位，因为互联网的分享，公开、透明等等的理念让资金在各个主体之间的游走，会非常的直接，自由，而且低违约率，金融中介的作用会不断的弱化，从而使得金融机构日益沦落为从属的服务性中介的地位。不在是金融资源调配的核心主导定位。也就是说，互联网金融模式是一种努力尝试摆脱金融中介的行为。

什么是智能投顾

　　智能投顾，又称机器人投顾，就是投资人可以直接把钱交给专业机器人来打理。机器人结合投资者的财务状况、风险偏好、理财目标等，通过已搭建的数据模型和后台算法为投资者提供相关理财建议。

　　智能投顾，作为一种新兴投资模式，在美国市场快速崛起，出现了以威尔斯弗兰特为首的一批“独角兽”互联网金融公司。通过技术的方式，把传统投资顾问所做的事情（个人资产分析，风险偏好分析，资产配置，组合推荐）等服务变成互联网直接可用的服务。

　　智能投顾领域的竞争将主要集中在两方面：

　　一是策略的针对性和有效性；

　　二是需要具备互联网运营特色的完整的运营体系，包括IT技术、基础性的工具化产品，以及客户服务体系和具备互联网运营特色的营销体系。

　　也就是说，只有好的产品，加上好的策略和技术，才能产出好的符合投资目标的绩效。

　　智能投顾的优点：

　　1、客观性。机器人会根据后台数据进行分析，不会为了业绩去误导客户操作。相对人工来说，更客观。

　　2、非常注重风险。智能投顾的原理是现代组合理论，它的一个基本原则就是高收益、高风险。国外智能投顾第一步就是鉴别投资者的风险承受能力，绝不会推荐老年人买P2P理财。

　　3、执行力。机器人根据固定的设置，达到止盈或者止损，一定会叫你卖出或买入。这样有效克服了人性的弱点，我们知道，往往亏损都是因为太贪婪。

　　4、服务面广，成本低。网络可以低成本服务最广大的人群，这就是互联网的特点。

量化金融是什么意思

       量化金融就是通过发现一些过去数据中的模式来找到一些可以盈利的交易策略。

       1、量化金融学主要是涉及量化投资的一门新兴金融学科。量化投资是以金融衍生品和工具为基础的，对于数据和信息要求很高，是一个智慧型、智力型、智商型为主导的产业。

       2、金融一般指与货币流通和银行信用有关的一切活动。如货币发行、流通、回笼，信用活动的存款、取款、发放贷款和收回贷款，国内外汇兑往来等，都属于金融范围。金融也是对现有资源进行重新整合之后，实现价值和利润的等效流通。

       3、拓展资料：量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。

来源：俊俊讲金融

大数据金融的内容

　　大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。

　　基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。目前，大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台模式和京东、苏宁为代表的供应链金融模式。大数据的4V特点： Volume （大量）、 Velocity （高速）、 Variety （多样）、 Veracity （精确）。

　　大数据金融模式广泛应用于电商平台，以对平台用户和供应商进行贷款融资，从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善，企业将更加注重用户个人的体验，进行个性化金融产品的设计。未来，大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。

量化投资和你个人投资的区别与好处

       量化投资，很多朋友甚至都不知道什么是量化投资，量化投资其实简单来讲就两个要素，量化投资就是有别于主观，投资这种事，他阶投或是短线的这种投机情绪博弈，算主观型的这种交易的交易风格，那量化投资是完全没有主观的完全客观的，依靠计算机和依靠这个数学模型，去构建一套投资策略，这叫量化投资。

       量化投资在国内也发展的也有很多年了，最近是最火的，首先今年他的整个量化投资的规模突破一个亿，其次现在量化投资在每天的交易占比基本能达到接近20%。

       但有的人说是50%,这个是不靠谱的数据，基本上是在16%-20%之间，这是量化投资，量化投资的特点就是他没有个人的任何情绪的因素，完全依靠客观的这种计算机的出来的数据进行交易策略，而且他可以实现自动化交易，这也是很可怕的一个事情。

来源：高度看财商

大数据时代存储所面对的问题

　　随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，就这个例子来说，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。

　　从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里，我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性，看看它们如何迎接大数据的挑战。

　　容量问题

　　这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。基于这样的需求，客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外，内部还具备数据处理能力以及互联设备，与传统存储系统的烟囱式架构完全不同，Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展，避免存储孤岛。

　　“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。

　　延迟问题

　　“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。举个例子来说，网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析，并准确的进行广告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度，因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容给客户。这种场景下，Scale-out架构的存储系统就可以发挥出优势，因为它的每一个节点都具有处理和互联组件，在增加容量的同时处理能力也可以同步增长。而基于对象的存储系统则能够支持并发的数据流，从而进一步提高数据吞吐量。

　　有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒进行读写（I/O）操作的次数，多用于数据库等场合，衡量随机访问的性能)，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。

　　并发访问一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。

　　安全问题

　　某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。

　　成本问题

　　“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，都能够获得明显的投资回报。此外，自动精简配置、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。

　　很多大数据存储系统都包括归档组件，尤其对那些需要分析历史数据或需要长期保存数据的机构来说，归档设备必不可少。从单位容量存储成本的角度看，磁带仍然是最经济的存储介质，事实上，在许多企业中，使用支持TB级大容量磁带的归档系统仍然是事实上的标准和惯例。

　　对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。

　　数据的积累

　　许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

　　灵活性

　　大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

　　应用感知

　　最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。

　　小用户怎么办？

　　依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。

以量化策略做好“固收+”投资

　　近两年，A股市场结构性行情突出，且风格轮动加快。在此背景下，选股范围更为广泛的量化策略受到市场追捧。与此同时，去年A股跌宕起伏，市场波动较大，在贝塔收益有限的市场环境里，以绝对收益为目标的“固收+”产品也成为投资者重点关注的对象。

　　近日，东方基金量化投资部副总经理盛泽为投资者详解了量化手段与“固收+”产品相结合后形成的优势。他表示，“固收+”产品尤其适合与量化策略相结合。

　　“量化‘固收+’的核心，在于通过自上而下的‘量化大类资产配置’和自下而上的‘量化选股增强’的双轨制投资框架，力争达到目标收益率。同时，配合风险预算模型和底层股票风险模型的双控机制来控制组合的整体波动率，力争达到控制最大回撤的目的。”盛泽认为，两层风险控制是量化策略最为核心的内容，量化投资都以控制风险为前提，努力为投资者带来长期收益。

　　双重风险控制

　　“‘固收+’产品尤其适合普通个人投资者长期持有。”盛泽表示，“固收+”产品的股债配比由基金经理在基金合同的约定范围内，根据自身专业能力进行平衡，投资者无需为择时或挑选资产耗费心力。如何配置、如何配比，都可以交给专业基金经理来选择。这其中，基金经理可以通过风险预算模型，结合债券资产和股票资产的历史波动率，以及波动率背后隐含的风险进行大类资产配置，给予不同的产品一定的风险预算额度，力争达到目标收益率。

　　至于“固收+”的“+”这一端，基金经理通过量化多因子模型优选个股，同时借助风险模型，严控组合风险暴露，最大限度控制“固收+”策略中底仓部分的风险敞口。

　　盛泽表示，采用量化手段能有效排除基金经理情绪因素对资产配置的影响，基金经理不是仅做主观的选择，而是把资产配置交给风险预算模型来执行。

　　另外，根据量化选股策略具有科学性、纪律性的特点，持股一般相对比较分散，从而降低了个股事件性风险，同时在行业分布上也相对比较均衡，不会过于集中于某个行业，防止风格过于极端带来的巨大回撤。“风格化比较极致的产品，越有可能出现较大的波动。高收益往往伴随着高风险，从长期理财角度来看，必须兼顾收益与风险。”盛泽说。

　　“风险端的双重控制也是量化‘固收+’的特色之一。在顶层资产配置上可以借助风险预算模型，灵活调整股债投资比例，起到稳定组合整体波动性的目的。在‘+’这一端，也有针对权益资产的风险模型来控制底层股票组合的风格暴露。”盛泽认为，两层风险控制是量化策略最为核心的内容，量化投资手段都以控制风险为前提，目的在于为投资者带来长线收益。

　　震荡市优选“固收+”产品

　　“采用量化手段的‘固收+’产品在牛市中显然无法跑赢风险偏好更高的基金，但在震荡市中，风险偏好的提升较难带来更高的预期收益。因此，量化策略相对来说偏均衡中性，体现在净值曲线上也相对平稳。恰恰因为具有这样的特征，采用量化手段的‘固收+’产品能使投资者获得更好的长期持有体验。”盛泽称。

　　在盛泽看来，“固收+”的风险等级大致介于股票型基金与纯债型基金之间。

　　盛泽认为：“未来A股市场出现单边行情的可能性较小，而震荡的概率相对较大。在此背景下，能平衡收益与风险的‘固收+’产品会受到投资者的更多关注。”

　　盛泽最后建议投资者保持长期投资的习惯，对目前的理财组合按风险等级进行分类，弹性较大、波动率较高的产品可以适当配置一些，但不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里，做好风险分散与防范。

来源：同花顺财经

大数据的常见误解

      大数据的常见误解主要体现在两个方面，第一个是数据不等于信息，第二个是信息不等于智慧。如何理解这两点呢？

　　一、数据不等于信息

　　经常有人把数据和信息当作同义词来用。其实不然，数据指的是一个原始的数据点（无论是通过数字，文字，图片还是视频等等），信息则直接与内容挂钩，需要有资讯性（informative）。数据越多，不一定就能代表信息越多，更不能代表信息就会成比例增多。有两个简单的例子：

　　备份。很多人如今已经会定期的对自己的硬盘进行备份。这个没什么好多解释的，每次备份都会创造出一组新的数据，但信息并没有增多。

　　多个社交网站上的信息。我们当中的很多人在多个社交网站上活跃，随着我们上的社交网站越多，我们获得的数据就会成比例的增多，我们获得的信息虽然也会增多，但却不会成比例的增多。不单单因为我们会互相转发好友的微博（或者其他社交网站上的内容），更因为很多内容会十分类似，有些微博虽然具体文字不同，但表达的内容十分相似。

　　二、信息不等于智慧（Insight）

　　现在我们去除了数据中所有重复的部分，也整合了内容类似的数据，现在我们剩下的全是信息了，这对我们就一定有用吗？不一定，信息要能转化成智慧，至少要满足一下三个标准：

　　可破译性。这可能是个大数据时代特有的问题，越来越多的企业每天都会生产出大量的数据，却还没想好怎么用，因此，他们就将这些数据暂时非结构化（unstructured）的存储起来。这些非结构化的数据却不一定可破译。比如说，你记录了某客户在你网站上三次翻页的时间间隔：3秒，2秒，17秒，却忘记标注这三个时间到底代表了什么，这些数据是信息（非重复性），却不可破译，因此不可能成为智慧。

　　关联性。无关的信息，至多只是噪音。

　　新颖性。这里的新颖性很多时候无法仅仅根据我们手上的数据和信息进行判断。举个例子，某电子商务公司通过一组数据/信息，分析出了客户愿意为当天送货的产品多支付10块钱，然后又通过另一组完全独立的数据/信息得到了同样的内容，这样的情况下，后者就不具备新颖性。不幸的是，很多时候，我们只有在处理了大量的数据和信息以后，才能判断它们的新颖性。