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    2022-12-06
    數智化基金投研平臺 助力券商財富管理業務轉型
    2022年度集團“優秀創新獎”上海證券新一代數智基金投研平臺項目
            上海證券有限責任公司是一家總部設立在上海,業務經營范疇以長三角為核心,并輻射全國的中等規模券商企業。2020年以來,公司確立了“成為特色鮮明、區域領先、品牌知名的、有專業特色的財富管理型券商”的戰略發展目標,其中堅持以金融科技能力建設為核心是實現公司面向財富管理轉型的重要技術保障。為助力公司面向財富管理的業務轉型戰略的實施,上海證券依托內部技術力量和資源,自主研發建設了基于云原生的新一代數智化基金投研平臺,本項目于2022年11月榮獲第八屆證券期貨科學技術獎優秀獎。
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            上海證券打造新一代數智化基金投研平臺的基本思路是:以財富管理轉型需求為導向,以“科技+服務”雙輪驅動,構建金融產品供需管理體系,打造基金研究與投顧的綜合服務平臺。
            在項目實施中,上海證券決定采用云原生為技術底座來建設數智化投研平臺,其目的不單純僅服務于基金投研這一個應用,而是希望以投研項目建設為抓手,通過項目實踐為公司初步打造統一的云原生架構技術中臺底座,并在項目實踐過程中催生和發展技術團隊在云原生開發部署方面的能力,打牢自主開發能力基礎,最終實現新老系統的逐步上“云”目標。
    建設背景
            隨著中國資本市場不斷走向成熟和完善,證券資產投資已成為人們資產保值、增值的重要方式,基金由于其所具有的“集合理財,專業管理;組合投資,分散風險;利益共享,風險共擔;嚴格監管,信息透明;獨立托管,保障安全”等鮮明優點,越來越受到投資者的青睞。
            2020年在新冠肺炎疫情全球大流行的不利背景下,中國基金類業務逆勢上揚取得了不俗的發展成績。從2018年開始,公募基金不管是在數量增長率方面還是資產管理規模方面都呈現出明顯的上升趨勢。2019年10月公募基金投顧業務試點的推出,為券商財富管理轉型帶來了新的機遇,拓展了新型財富管理業務范疇,開啟了新的盈利模式。
            上海證券在基金投研方面具有豐富的行業經驗和知識積累,2010年5月成為中國證券投資基金業協會正式批準的第一批基金評價機構成員,公司下屬基金評價中心在基金評價研究領域具有10年以上的知識經驗和數據積累,上海證券基金評價中心發布的研究報告和數據,已受到市場廣泛的認可和采用,基金評價中心面向公眾推出的《證券基金評價》公眾號,在基金評價公眾信息服務領域享有較高的權威和聲譽。
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            上海證券開展的基金研究業務類型分為:基金風險評價業務、基金評價研究服務、基金銷售機構研究咨詢服務以及基金搜尋和盡職調研服務四大類,業務范圍涉及:基金行業發展研究、基金監管政策研究、基金公司評級與研究、基金產品評級與研究、基金產品設計、基金投資策略、基金資產配置研究、基金池和基金組合構建與分析、基金智能投資研究等。
            為解決上圖所示這些業務發展與技術能力落后所造成的矛盾,上海證券于2020年啟動了基于云原生的新一代數智化基金投研平臺建設項目的建設,基金投研平臺已于2021年6月建成并上線運行,成為公司發展投研業務的重要支撐平臺。
    實現功能
            基金投研平臺在股票、基金、基金經理、基金管理人四個層次上實現了對Barra因子、規模和價值屬性、混合細分分類、拼接凈值、綜合指標計算等全方面多層次的基金數據標簽的計算和呈現、指標監控、數據報表、組合分析等功能,具體來說就是為前端業務用戶實現了基金畫像、基金研究、回測研究、組合研究和報告工廠等功能。
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    技術創新性
            上海證券基金投研平臺的技術創新主要體現在以下五個方面:
            1、多層次、全方位的基金畫像手段的革新
            基金投研平臺在基金評價中心多年知識積累的基礎上采用了多層次、全方位的基金畫像方法,具體來說就是:
            (1)以基金產品為核心,在股票、基金、基金經理、基金公司四個縱向層次上,實現數據的歸集和分解計算,從而有效解決了市場同類產品,分析層次比較單一的問題。
            (2)各層標簽數據之間,通過業務邏輯實現上下層穿透,形成一個動態有機的整體,使基金畫像更加全面準確。
            (3)上海證券作為僅有的4家具有基金評價牌照的券商之一,上述所有標簽背后都有我們公司專業化的投研分析人員,通過完善的分析方法與驗證體系做支持,所以具有:專業設計與驗證、動態跟蹤與調整、精準修正與復核的特色。
            (4)通過基金投研平臺所生成的基金評級、五星基金評價等數據,已被東方財富、天天基金網等主流證券財經網站廣泛采用。
            2、自然語言處理+金融模型的深度應用
            基金投研平臺中采用了基于深度學習的自然語言處理與金融模型深度融合的建模方法,具體來說就是:
            首先基于Bert中文預訓練模型的基礎上,采用與證券、基金相關的新聞、公告、年報等金融語料,對模型進行遷移學習和再訓練,以提高基礎模型的識別精度。
            然后在此基礎上自主研發了關鍵信息抽取、多空情緒分析、熱門主題、基于情緒因子的Fama French四因子等一系列AI+金融模型。這些智能模型在拓展和豐富基金標簽畫像的實際應用中取得了良好的效果。
            3、自下而上的云原生一體化技術底座路線規劃
            基金投研平臺中采用了容器+微服務+DevOps的云原生開發框架,基金投研平臺將:基金畫像、基金評價、基金回測等這些功能封裝成Restful的微服務接口,供CRM、APP等系統統一調用,從而解決了系統間數據共享難和復用性差的問題。
            4、采用PySpark API方式實現分布式融合數據處理
            基金投研平臺采用了PySpark API接口的方式來實現分布式融合數據處理。在實現底層分布式計算的同時,又能夠無縫銜接Python語言環境下的機器學習、數據分析工具包,從而實現快速業務建模和程序開發,業務人員可以通過Web頁面方式修改模型程序,并提交后臺執行,大大降低了數據模型的開發難度,縮短了業務需求的響應時間。
            5、高效靈活的參數動態化配置
            為實現后臺標簽處理程序對業務處理參數靈活匹配的需求,基金投研平臺采用YAML技術來實現業務需求參數化配置的方案。業務人員需要對于數據標簽的時間尺度、模型類別、數據選擇條件調整改變時,只需要手工修改YAML格式的文本配置文件,就能很輕松地實現程序參數調整配置,而不需要進行程序代碼的硬調整,使系統針對業務需求具有高度的適配性、靈活性。
    取得成效
             上海證券基金投研平臺投產運行1年多以來,各方面運行效果良好,用戶評價良好,業務需求的響應速度明顯提高,成為本公司金融科技創新的典型案例,總結來說取得了以下幾點成效:
            (1)采用云原生技術,降低了系統研發和部署成本,使系統具有了較強的可擴展性和持續集成、持續交付、業務復用的能力。
            (2)采用分布式大數據計算的技術,極大地提升了基金數據的自動化處理能力。
            (3)采用機器學習的手段,提高了基金投研分析的效果和水平。
            (4)為公司積極拓展投研業務買方市場打下了堅實的基礎。
            (5)為券商如何立足自身情況,穩步推進數字化變革提供了積極的借鑒。
            上海證券基金投研系統上線后,幫助機構業務部門大幅度地提升了客戶響應速度和工作效率。大大地節省了數據分析的人力和時間,通過人工智能機器學習算法的應用,報告分析的精準性、時效性也得到了極大地提高,客戶滿意度獲得大幅度提升。
            上海證券在基金投研平臺中大膽采用基于云原生開源技術框架來構建基金投研應用技術底座,為券商在數字化轉型中,如何結合自身特點,采用先進技術,實現自主創新探索了一條新路。并且本項目采用的云原生技術所具有的:輕量、兼容性強、故障冗余和持續運行能力強、可擴展性強、部署和遷移方便、易于開發和維護、應用容易部署、按需伸縮、松耦合、彈性強等特點,對券商進行業務中臺架構技術選型有較強的示范作用。
            綜上所述,上海證券新一代數智化基金投研為數字化變革時代條件下,券商如何立足自身特點,以問題為導向實施金融科技自主創新探索了一條有益的路徑。
    (供稿:褚衛忠    孫一偉    羅明    編輯:費凡)
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