千分之十三秒能做什么？亚马逊云科技揭开神秘的量化私募

千分之十三秒能做什么?你还来不及眨一次眼睛,但对于高频交易员而言,足够完成一次交易。

2015 年,电影《大空头》的原著作者迈克尔·刘易斯出版了一本描写量化投资的新书《高频交易员》,好莱坞纷纷表示其中太深奥的逻辑,很难拍成电影。量化交易,不管是学术量化派、因子挖掘派、还是短线技术派,这背后,都是海量数据、复杂逻辑、神秘模型的较量,因此,也为量化投资蒙上了神秘的面纱……

揭开神秘的量化私募

与主观投资不同,量化交易策略不依赖于个人判断,而是通过复杂的数学模型来预测投资标的的未来价格:

量化投资策略所需的计算速度、数据分析与处理、数据的安全保障等方面,都对基础设施及数据处理平台提出了很高的要求。而在云上,上面的所有要求都可以轻松实现!

全球十大对冲基金

三大巨头都在用的云技术

规模化的生产量化策略是量化基金持续增长驱动力。而规模化需要强大的计算能力和可扩展性,以让量化分析师持续不断地从海量的历史数据和实时新闻中寻找思路,分析各种事件与资产直接的关联性,从而优化策略和执行回测。

17 年间,全球管理规模最大的 10 家对冲基金中,开展量化的机构数量从 1 家增加到 8 家。其中桥水,AQR,TWO SIGMA 等著名机构都在使用亚马逊云科技的服务和技术,用科技拓宽投资的边界。在量化私募这个领域,亚马逊云科技和这些头部的机构的合作,场景也不断延伸覆盖了数据接入的支持和量化策略的投研等领域:

顶级量化资产公司的上云故事

在国际上,作为学术量化派的代表公司 AQR,很早就选择和亚马逊云科技深入合作,截止至 2021 年底管理资产规模达 900 亿美金。随着研究员团队的日益壮大,研究员团队对计算资源的需求骤然增加,而业务峰值时由于计算资源有限,研究员们必须排队等待,无法及时完成回测任务等计算结果,无形中导致整个研究员群体的工作效率下降。

AQR 的 IT 团队通过与亚马逊云科技合作,充分利用云弹性,可以对 20,000 只股票,以 20 年的时间数据进行回测。使用亚马逊云科技的 Spot 机器实例,每次回测的使用成本降低到 15 美元,这一成绩是本地计算资源无法比拟的。

云端服务与资源带给 AQR 的不仅仅是成本的节省,也能加快业务应用研发及上线。AQR 使用 Amazon ECS、Amazon Service Catalog 和 Amazon CloudFormation 构建了一个基于容器的平台,这一平台将应用程序构建和部署时间从 6 周减少到 30 分钟,运行 300 多个应用程序,并且以每月 5% 到 10% 的速度增长,以适应 AQR 的开发人员生产力。

除了顶尖的全球机构,在国内,亚马逊云科技帮助一家量化私募机构大大缩短了回测时长,通过回测任务上云,简化环境运维,并通过任务的并行化改造,将回测任务平均的运行时长从原来的 2-3 个小时,缩短到了 10 分钟以内,让研究员快速获得结果。同时通过亚马逊云科技提供的机器学习和人工智能的服务,客户也在深度学习等领域进行了深入的探索和创新。

做为核心竞争力的量化策略

如何为它的安全保驾护航?

在量化领域,安全也是一个永恒的话题。亚马逊云科技的数据中心和全球网络都经过物理层自动加密。云平台支持 98 个安全标准和合规性认证,包括 GDPR,PCI-DSS 等认证,而且存储客户数据的全部 117 项亚马逊云科技服务均具有加密此类数据的能力。

亚马逊云科技也提出了在云上的安全责任共担模型,让安全性和合规性成为亚马逊云科技和客户的共同责任,从而减轻客户的运营负担。在这个体系下,亚马逊云科技和客户各自专注在所需要负责的安全领域,共同来确保云上工作负载的安全性。

此外,亚马逊云科技支持客户在云上构建最高安全标准的运行环境,其中包括了身份和权限管理、安全检测、数据保护、网络和应用程序保护、事故响应、合规性支持等范畴,持续帮助客户获得最佳安全保障。比如,在量化中会有一种常见的场景,机构利用亚马逊云科技的身份和权限管理服务,针对不同的研究小组设定不同的资源访问权限和安全边界,用以保护各个研究小组间的研究成果。

谁是量化王者?

私募星计划正式拉开帷幕!

2022 年,投资领域迎来今年业界首个在云上开启的私募量化实盘大赛 – 亚马逊云科技私募星计划,由亚马逊云科技携手恒泰证券等多家专业机构共同发起,旨在为量化投资者提供一个学习、交流、切磋的平台,同时,也让更多的人了解量化投资的理念。在亚马逊云科技提供的平台上,投资者可以利用 Batch 打造高性能计算环境,无需管理底层基础设施;可以尝试明星产品 Amazon SageMaker 协助构建、训练和部署机器学习(ML)模型,降低机器学习的门槛和工作量,用科技赋能增强竞争力。

用科技拓宽投资的边界

亚马逊云科技如何做到?

• 获取数据,验证想法:

Amazon Data Exchange 可以为金融机构提供丰富的金融数据,同时也提供卫星、气象、码头、航运、人口统计、ESG 等另类数据;

• 建模:

从数据准备、到模型构建、再到模型训练和调优、模型部署和管理,亚马逊云科技都提供丰富的 AI/ML 技术栈,Amazon SageMaker Autopilot 能够通过自动训练选取最优模型,可广泛用于金融服务中的“价格预测”场景;

• 回测:

高计算性价比,Amazon EC2 Spot 实例相比于按需实例,成本可能节省 90%的费用;

• 结果分析:

Amazon QuickSight 可以让金融从业者以自然语言询问有关数据的业务问题,并通过相关的可视化获得准确答案;

• 安全性:

可提供端到端的安全性,其中 Amazon KMS 可实现数据全流程加密,Amazon IAM 可实现精细化权限管控,用户可以通过 Amazon CloudTrail 进行审核和安全分析。

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