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智能金融科技公司卡方科技完成数千万元A轮融资,由华盖资本领投

发布于:2024-06-17 编辑:匿名 来源:网络

据投资界12月12日消息,智能金融科技公司上海卡方信息技术有限公司(以下简称“卡方”)完成了数千万元A轮融资,由华盖资本领投。

简称“卡方科技”)宣布完成数千万元A轮融资,由华盖资本领投,铭笙资本跟投。

此前,卡方科技已获得明石资本Pre-A轮投资。

赤方科技成立于2018年8月,专注于为各类投资机构提供专业算法服务,逐步从量化私募基金、券商延伸至公募基金、保险资管、专业投资者等金融投资者,努力提升交易水平。

效率并降低交易成本。

高效解决“国内外交易技术代沟”以获得最大回报无疑是每个投资者追求的最终目标。

为了实现这一目标,除了增加人力、提高效率之外,计算机技术的发展也起了很大的帮助,而量化交易就是这种技术的产物。

简单来说,量化交易是指利用计算机技术和数学模型为投资者制定交易策略,并让计算机执行交易策略以获得更高收益的交易方式。

2006年,高盛在纽约总部的美国股票交易柜台聘请了交易员。

随着算法自动交易的发展,现在只剩下两个了,交易工作已经被自动交易程序接管。

采用算法交易可以减少金融从业者重复性任务的工作量,让他们更加专注于研究或创造更高价值的工作。

一个好的人工智能算法系统,相当于雇佣了数千名人工智能“交易员”,他们以低廉的价格,24小时、孜孜不倦地监控市场。

在典型的交易流程中,从数据获取、数据处理、策略制定到交易执行,每个环节都存在技术升级和效率提升的空间。

此外,金融行业的监管规定也层出不穷。

新品种、新规则使得传统人工智能的训练成本不断上升。

细致严格的监管体系,让机构投资者不敢触碰违规红线。

迭代学习和交易算法是成熟金融市场的必然趋势。

据了解,国外的算法交易服务主要由投行、证券公司自主开发,提供给机构客户。

还有一些提供客户服务的第三方公司,例如ITG。

国内较早做量化的机构有瑞银、恒生电子、金纳、讯投等,但目前我国量化交易领域的人才并不多。

主要做量化交易的公司专注于上游策略研究,下游做系统开发和执行的公司并不多。

因此,驰方科技从下游交易执行阶段入手,利用智能算法来代替或辅助交易员的工作,大大提高了效果,降低了人工操作的风险。

从证券算法到业务全覆盖,值得一提的是,卡房拥有完全自主产权的ATGO系统,为用户提供算法交易策略和量化投资的整体解决方案,短短两年时间,ATGO算法从3.0到 4.0。

迭代,从证券算法向全业务覆盖转型,从单一算法业务向周边业务延伸。

“经过两年的打磨、学习金融市场和客户反馈,我们已经证明了算法交易赛道的巨大潜力以及Chi-Square战略玩法的可行性。

”卡方科技CEO陆阳向投资界表示,目前,卡方方的人工智能算法可以帮助量化投资机构减少各个BP的滑点,提高自动化水平,降低错误率。

为券商提供算法系统,帮助公募基金和大型私募基金减少人工交易错误和操作风险,最终提高投资回报。

具体来说,在合规的前提下,ATGO算法交易系统可以更高效地帮助机构客户实现专业的交易目标,例如: 1)机构客户希望在指定的时间段内完成一定数量的买卖指令,并且在同时希望价格能够接近均价:ATGO会将这段时间的交易指令平均拆分,转换成小单发送至交易所,从而有效减少市场影响; 2)机构客户希望能够及时应对市场影响。

在受控条件下尽快完成买卖订单:ATGO实时跟踪市场流动性,合理拆分交易订单,满足客户需求。

陆阳透露,该系统已获得数十家机构客户的认可,并与十几家券商形成战略合作。

本轮融资后,卡方科技将继续在四个方面发力。

在算法模型方面,我们将继续加大研发投入,保持领先优势;运营方面,我们将扩大运营团队,更好地支持我们的业务;业务方面,我们将与更多的券商、第三方厂商合作;在业务领域上,我们将覆盖更多的金融市场。

,例如期货/期权和海外市场。

团队方面,涵盖了研发、运营、营销等各个方面。

智能金融科技公司卡方科技完成数千万元A轮融资,由华盖资本领投

CEO陆阳毕业于中国科学技术大学物理系。

曾就职于北美对冲基金Laurion Capital,从零开始开发Chi-Square Technology的ATGO算法平台。

首席运营官郑盛毕业于长江商学院,获得金融MBA学位。

拥有多年创业及实践经验,负责管理市场运营团队。

CTO何宇作为Millennium Partners中国的早期成员,负责卡方技术控制和服务客户??。

华盖资本TMT基金合伙人王保华表示,量化投资和算法交易在全球资本市场已经是标配,但在中国仍方兴未艾。

卡方科技核心团队顺应了这一趋势,将人工智能与程序化交易相结合,通过创新让产品更好地满足客户需求,抓住中国资本市场大发展的历史机遇。

智能金融科技公司卡方科技完成数千万元A轮融资,由华盖资本领投

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