以下是数据猿现场直播“Join Quant聚宽联合创始人李骁”的发言实录：
我可能是今天最后一位、也是最小的一个嘉宾，我来自于聚宽，如果大家不在二级市场或者金融市场工作，可能没有听过量化这个词。我们主要做量化交易平台，目前来讲是国内最大也是第一的量化平台，所以主流的券商都是我们的客户。接下来简单介绍一下我们团队，我们的团队主要是百度的团队，还有一些是公募基金的团队，人数大概有80多位。
总体而言，我今天的演讲大概会分五个部分：
第一部分，讲一下最近比较热门的AI领域。
有一家公司叫Equbot LLC，他们做了一个人工智能选股的基金，直接放在美股市场上做交易。很多人知道Wotson最知名的是在医疗领域，在2012年时通过了美国的医疗考试，这是第一次它用到了金融领域，但是目前整天都在跌。所以，为什么AI在金融这个行业听起来是最好的应用场景，但是实践起来是最难的 我简单给大家讲一下量化的历史。
量化从一百多年前开始，路易斯·巴施里耶是一个富二代，艺术特别牛，物理、数学也特别牛，很多人不知道的是，他最早使用的一些量化的工具，因为我讲的是量化，它的工具是数学、统计还有物理，这三个去做行业市场的分析。他在1900年写了一篇投机理论，可以作为现代金融学的一个起点，或者说一个开端。我们后来非常熟悉的经济学诺贝尔奖获得者萨默尔森，就是对这个的改写而获得了诺贝尔奖。
后来到了1960年，大概70年代左右，爱德华·索普也是一个非常知名的量化大师，他最早也是学数学的，后面所有研究也跟数学有关。有部好莱坞著名的电影叫做《决战21点》，就是根据他的故事改编的。他最早通过数学用了IBM704做一个编写，大量的去计算案例，把很多赌场21点的概率算出来以后，一家一家赌场做实验，最后写了一篇文章叫《战胜中国》，他把这些都赢回来了，大部分赌场都把他列入了黑名单。后来他转投到金融行业，他大量研究市场，用大量的理论、数学和他自己的策略模型，去二级市场做交易，并根据这个交易写了一个《战胜市场》。他的交易工具从最早的物理、数学、统计转换到了计算机，后来到了PC和互联网时代，有人工诺基亚场景，后来彭博机出现了以后大量的数据可以沉淀下来，然后Apama算法平台，就是这些最早量化策略的演化平台。
我们做金融的时候，大量的数据是可以调用的，还有我们知道的几个量化大师，他们直接研究了这样一些CPU专门做量化策略。然后物理和数学这样跨学科的介入，导致我们量化是一个非常大的体量。可以简单介绍一下狭义的量化，是按事先设定好的数学公式或逻辑判断程序来投资。而广义上的量化可以这样定义，交易过程中应用各行各业最先进的科学模型、数据和计算机相结合的科学技术来开发买卖侧，实现收益。
第二部分，讲一下量化现在是什么样的
量化对冲基金规模1.426万亿，量化基金年增速15%。从中国的市场来讲，整个市场的盘子是100万亿，但是我们量化的对冲基金来讲现在只有三千多亿的规模，从2004年第一支量化基金开始，在2007、2008年金融危机以后，到2012、2015年的一个高峰，一直持续到现在，量化的增长率是非常快的。我预计未来的很多年，应该是量化的，只要人和大数据的发展应该是量化主导的基金或者投资的世界。
现在coding工具也大大加强的，还有开放了大量的研究，比如我们平台现在就可以对接各种第三方数据，你可以接自己扒来的数据，你可以接深度的机器学习库，接各种各样的市场类的，你需要的第三方数据。这是我们合作的两个案例，一个是广发证券，一个是国泰君安，目前已经上线了，大家有机会可以去看一下。券商内部的团队，都会去我们平台进行策略的研发，策略的回测，策略最后的发布，他们的客户散户、高净值用户也会用这个东西。
这是云的应用，还有一点我们开放我们所有的源代码，因为我们觉得你们写代码能力永远没有我们快，所以这是我们云的一个架构。量化金融数据库我们做了很多已有数据的清洗，很多数据是有噪音的，直接使用量化的时候是不能够调用的，我们把过去十几年的一些金融数据、因子数据，做了大量的数据库，比如这里看到的共享因子，不断去优化这些数据，并且使用这些数据，将标签将直接打在这样上面，我们就可以直接把它提取出来使用。
第三部分，讲一下我们目前的一个研究平台。
你可以通过自己写代码，直接在上面运行回测，看到这个策略的想法，比如我举一个例子，要看市场上某某十支股票某年的财务数据递增30%这样的一些选股拿来做组合，然后低股的时候卖入，平均高入的时候去卖出，我们可以把这个策略思想通过代码转换过去，然后让这个程序自动化交易，排除一些市场上的干扰因素。
这是了一个金融终端，直接给私募或者是券商直接使用，考虑到大家的隐私或者一些策略的想法不愿意曝光。这是让不懂代码的一些用户直接使用策略产品，你可以拖拽按纽直接生成一个策略。我们目前覆盖了六种主要的量化工具，代表现在量化科技一个正当时的阶段，金融的数据库、策略商城、投顾服务，比如方正它们的智能投顾就是我们做的。
第四部分，讲一下关于智能投顾。
摩羯智投作为基金销售额是一方面，从目前市面上反馈的数据来看的话，并不是说真正的挣到那么多钱，因为它是在公募基金里面做一个资本配比，它投的一些产品就是风险比较低的。我们怎么做的 这是它的一些截图，它的产品配比里面固收是一部分，股票是一部分，我是它很早第一波用户，它现在做的一件事情就是优化，它也发现原来这个策略不合适。我们如果能做，我们给客户提供的三个问题就是客户行为分析，我们可以做的很好。还有基金产品评价，因为我们有非常多的因子去关联。
最后，讲讲量化科技的未来。
因为我们今天的主题是量化科技的过去、现在和未来，那么未来会是什么样子 数据猿是一个专门做大数据的媒体，现在有大量的数据中心在创业，你可以看看这些公司有很多是在国内生根的。我们有对标的公司，特别多这样的数据公司来创业，相应也有一个好处，因为行业数据大量的上线，可以处理结构化的数据。什么叫结构化的数据 就是原来一些数据不能直接拿来用，比如QQ上的行为等不能做结构化数据分析。通过结构化数据的整理，我们可以为金融所用、为量化所用。
那么，AI的发展也会对量化有强大的影响。在跨行业的数据当中，有很多数据有关联性，通过AI的技术、知识图谱的技术和AI三个方向，知识图谱找寻到数据地关联性，然后深度学习挖掘这样的投资机会。
我想这就是量化的未来，欢迎大家有机会体验一下我们的聚宽，谢谢!