云计算的可量化服务指的是按照使用时间和使用量

云计算的可量化服务指的是按照使用时间和使用量对客户收费。正确。

云计算

云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

云计算指通过计算机网络(多指因特网)形成的计算能力极强的系统，可存储、集合相关资源并可按需配置，向用户提供个性化服务。

产生背景：

互联网自1960年开始兴起，主要用于军方、大型企业等之间的纯文字电子邮件或新闻集群组服务。直到1990年才开始进入普通家庭，随着web网站与电子商务的发展，网络已经成为了目前人们离不开的生活必需品之一。云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出，成为了互联网的第三次革命。

云计算也正在成为信息技术产业发展的战略重点，全球的信息技术企业都在纷纷向云计算转型。我们举例来说，每家公司都需要做数据信息化，存储相关的运营数据，进行产品管理，人员管理，财务管理等，而进行这些数据管理的基本设备就是计算机了。

对于一家企业来说，一台计算机的运算能力是远远无法满足数据运算需求的，那么公司就要购置一台运算能力更强的计算机，也就是服务器。而对于规模比较大的企业来说，一台服务器的运算能力显然还是不够的，那就需要企业购置多台服务器，甚至演变成为一个具有多台服务器的数据中心，而且服务器的数量会直接影响这个数据中心的业务处理能力。

除了高额的初期建设成本之外，计算机的运营支出中花费在电费上的金钱要比投资成本高得多，再加上计算机和网络的维护支出，这些总的费用是中小型企业难以承担的，于是云计算的概念便应运而生了。

国信证券量化样本：技术硬核+服务全面，着力实现覆盖量化投资全生命周期的产品服务
财联社（深圳，记者 覃泽俊）讯，量化策略逐步成为 A 股不可或缺的重要力量，也成为了更多券商机构交易业务的重要发力点。
国信证券在量化服务领域起步较早，经过多年积累与沉淀，国信证券在量化领域形成了一套完善的技术解决方案和综合全面的服务支撑。公司团队在服务客户的过程中不断总结提升，形成了 " 技术硬核、服务全面 " 的国信特色。国信证券服务的量化机构规模近年排名不断上升，正是市场对国信证券在量化服务上持续布局的认可。
国信证券近期接受了财联社专访，核心观点为：
1、2015 年国信证券先发布局，已形成覆盖量化投资全生命周期的产品服务，并在全国 10 余个重点城市组建了专业团队，同时发挥全牌照优势，提供策略实现、融资融券、种子基金、产品代销、资产托管、场外衍生品等全方位服务支撑。
2、公司将 AI 技术和业务场景深度融合，基于全链条视角为客户提供全流程一体化的产品服务。在投资决策层面，公司自主研发了 AI 量化因子产品、AI 投资研究平台；在交易执行层面，推出智能算法引擎，支持 7 种云端智能算法，通过 AI 算法利用历史数据进行参数调优；在风险防范层面，打造实时风险防范系统，做到全流程智能化预警。
3、随着衍生品市场的逐步放开，一方面，主动与量化的融合度越来越深，很多主观策略会借助量化工具去落地；另一方面，许多私募借鉴国外先进的量化投资理念，运用本土化优势，衍生出各种投资策略。
4、近年来优质资产愈发稀缺，量化产品凭借收益稳健、低回撤的特征愈发受到关注，成为居民财富管理所不可或缺的投资品种。量化产品能有效改善个人大类资产配置质量，满足各类投资者资产收益预期。
5、专业的量化个人投资者其实数量比较少，这部分投资者的主要需求是便捷的量化交易系统工具。个人量化客户只需关注策略有效性本身，而快捷的行情、丰富的函数库、准确的回测等，都可以在量化交易系统上实现。
6、量化业务不仅在公司经纪业务中占据举足轻重的地位，更是拉动其他业务发展的利器。
7、通过打造 GFinD 极速行情，GUTS 极速交易柜台，极速网络环境等，国信证券在确保信息安全的同时，打造低延时极速交易环境。同时，国信证券建设了客户交易行为监控系统，实现全业务异常交易及场外配资的实时监控，并具有分级预警、降速、实时阻断等处置功能，做到事前、事中、事后系统性监控。
8、随着量化市场的迅猛发展，公司通过消化、整合、吸收，形成了覆盖各类量化机构和个人的多层次交易服务体系，为不同层级客户提供精准化、差异化、专业化的产品与服务。公司仍将不断加大研发投入，通过数据驱动，业务与技术深度融合，为量化客户打造快速、强大、齐备的全维度平台与服务，以实现财富成长的智能化。
专访全文如下：
财联社：国信证券在服务量化客户上有哪些独特优势？
国信证券：国信证券在量化服务领域起步较早，作为国内大型综合类券商，公司为客户提供全面优质的金融服务。经过多年积累与沉淀，国信证券在量化领域形成了一套完善的技术解决方案和综合全面的服务支撑。公司团队在服务客户的过程中不断总结提升，形成了 " 技术硬核、服务全面 " 的国信特色，赢得了广大客户的认可和信赖。
在交易技术上，国信证券高度重视金融科技，持续加大 IT 投入，在创新中始终引领，在探索中不断突破，保持着行业领先地位。公司早在五年前就对量化领域先发布局，多点发力不断深耕，已形成覆盖量化投资全生命周期的产品服务，能满足各类客户、各种交易场景的需求。在服务支持上，公司在全国 10 余个重点城市组建了专业的服务团队，快速响应客户需求，从业务到技术形成了一条闭环的服务链，旨在为量化客户提供专业、高效的服务。在综合金融服务上，国信证券充分发挥全牌照优势，为客户提供策略实现、融资融券、种子基金、产品代销、资产托管、场外衍生品等全方位服务支撑。
财联社：国信证券针对量化客户开发了哪些 AI 应用？
国信证券：这几年金融科技发展非常迅速，通过金融科技和财富管理双轮驱动，推动证券公司业务升级，已成为了行业共识。量化投资是 AI 在投资领域的典型应用场景，为了更好地服务量化客户，公司将 AI 技术和业务场景深度融合，基于全链条视角为客户提供全流程一体化的产品服务。在投资决策层面，公司自主研发了 AI 量化因子产品、AI 投资研究平台，让投资决策变得智能化、高效化；在交易执行层面，推出智能算法引擎，支持 7 种云端智能算法，通过 AI 算法利用历史数据进行参数调优，有效降低冲击成本，提高交易效率；在风险防范层面，打造实时风险防范系统，做到全流程智能化预警。国信证券通过充分运用 AI 技术，全面提升各个环节表现，不断探索力求创新，力争成为业内的领头羊。
财联社：国内量化市场呈现哪些趋势？未来市场空间如何？
国信证券：目前，国内量化市场呈现 " 机构化、专业化、多元化 " 发展趋势。由于量化投资对交易系统、专业能力要求较高，机构投资者无论在硬件、技术还是资金实力等方面都有个人所无法匹及的优势，发展迅速，占比不断提高。伴随着机构化进程，量化投资者总体专业度也在不断提升。
一个典型的场景是，国信证券很多客户利用公司提供的策略交易平台，通过机器学习开发交易策略并应用到了实盘。而专业性带来了更加明显的资金聚集效应，优质量化私募扩容提速，百亿级量化私募不断涌现，甚至出现了千亿级的量化巨头。量化策略方面，更新迭代速度加快。早先，量化策略多以 Alpha 策略与套利为主。随着衍生品市场的逐步放开，一方面，主动与量化的融合度越来越深，很多主观策略会借助量化工具去落地；另一方面，许多私募借鉴国外先进的量化投资理念，运用本土化优势，衍生出各种投资策略。
伴随着国内资本市场制度变革与金融工具的不断丰富，量化投资前景广阔。2018 年科创板引入，扩大涨跌幅限制；2019 年沪深交易所新增沪深 300ETF 期权，中金所引入沪深 300 股指期权，进一步丰富对冲工具；2020 年创业板改革交易规则，同时放开首日融资融券，使得量化策略的实现更加灵活。
目前，海外市场 70%-80% 的交易量都是通过程序化交易的方式完成，国内这个数字仅为 20%-30%；国外超过半数的机构管理人是量化管理人，国内量化管理资产占整体私募规模不到 10%。未来空间仍然十分巨大。同时，近年来优质资产愈发稀缺，量化产品凭借收益稳健、低回撤的特征愈发受到关注，成为居民财富管理所不可或缺的投资品种。量化策略中市场中性策略能规避市场风险，追求绝对收益；指数增强策略可以在追踪指数的基础上结合主动管理，获得超额收益；还有 CTA 策略，投资于商品市场，与传统股票市场相关性较低……这些量化产品能有效改善个人大类资产配置质量，满足各类投资者资产收益预期。
财联社：如何看待个人量化交易业务在国内的起步？
国信证券：目前，国内个人量化业务仍整体处于起步阶段。专业的量化个人投资者其实数量比较少，这部分投资者的主要需求是便捷的量化交易系统工具。他只需关注策略有效性本身，而快捷的行情、丰富的函数库、准确的回测等，都可以在量化交易系统上实现。对于普通投资者来说，现在也愈发注重交易的理性及计划性。针对这部分群体，国信证券将高门槛的量化交易普惠化、简单化，将成熟的交易模式、策略思路开发成简单易用的交易工具，如条件单、智能盯盘、智能选股等等。
财联社：量化客户目前给国信证券的收入贡献度如何？量化客户是否能转化拉动其他业务的发展？
国信证券：目前国信证券量化业务在经纪业务中交易份额占比较高，有效提升了公司交易市场份额，连续多年国信证券年股基交易金额逾万亿。
量化业务不仅在公司经纪业务中占据举足轻重的地位，更是拉动其他业务发展的利器。一方面，量化类客户对交易工具和品种有较高需求，通过以客户需求为导向，不断提升技术实力与产品服务水平，在促进经纪业务发展的同时，也进一步促进了衍生品、对冲工具、资产托管等各项业务的发展。另一方面，在业务开展过程中，公司也挖掘了一批优秀的私募管理人，为高净值客户提供丰富优质的量化产品，有利于推动公司财富管理业务的发展；再次，通过多年服务量化客户积累的经验，引进吸收国外先进技术，打造交易硬实力，为公司吸引了众多 QFII 等外资客户，进一步促进公司海外业务的发展；最后，通过多年的技术积累，提升了公司整体的 IT 能力，带动公司资管、自营、固收等多项业务的协同发展。
财联社：量化交易是 " 拼军备 "、" 拼战术 " 的专业导向市场，国信证券在 IT 技术和交易策略上有哪些 " 硬核 " 武器？
国信证券：秉承技术领先战略，国信证券早在 2015 年就进行前瞻性布局，深耕技术交易领域，根据不同类型客户，构建多层次量化交易服务体系，为各类交易型客户提供全方位交易工具。
行情系统方面，推出 GFinD 极速行情系统，基于 FPGA 硬件解码，具备高性能、高容量、低时延、高可靠等多重优势，全链路时延不超过 900 纳秒，相比传统软件系统性能提升 1000 倍。
柜台系统方面，打造新一代 GUTS 极速交易柜台系统，采用新一代分布式架构、CPU 缓存，实测该柜台系统在 3 万笔每秒吞吐下，穿透时延约为 10 微秒，支持委托笔数高达 1000 万笔 / 天，相比市面主流柜台系统，速度提升 30 多倍。
此外，公司于 2015 年推出高级订单系统，在行业内率先建立券商交易中台服务。打造全品种轻型策略引擎，提供 16 种高级订单，降低交易门槛。同时面向有批量建仓、组合调仓、智能拆单、增减持等需求的客户，打造智能算法引擎，支持 7 大云端智能算法，运用大数据、云计算和人工智能等技术，实现智能挂撤单、参数优化和风控。
策略系统方面，为不同交易者提供多种选择。面向成熟量化机构，公司独立自主研发，推出云核策略托管平台，提供高仿真策略交易、低延迟实盘交易、高速行情等服务，为专业投资者提供极速稳定的交易平台；面向初创私募与量化策略爱好者，打造支持全品种交易的国信 iQuant 策略交易平台，基于 Python 编程，扩展友好，具备高速行情、精准回测、算法交易、完备风控等多重功能，轻松实现交易的 " 科学决策 " 与 " 精准执行 "。
配套上述系统，公司在网络环境建设上加大投入，深挖交易链路每个环节，对网络部署和硬件设备进行全面优化，在确保信息系统安全的同时，打造低延迟极速交易环境。
最后，在风险控制措施方面，国信证券严格执行适当性管理，加强异常行为监控，认真做好技术系统安全防护。国信证券建设了客户交易行为监控系统，系统内置配资监控模型和异常交易监控模型，实现全业务异常交易及场外配资的实时监控，并具有分级预警、降速、实时阻断等处置功能，做到事前、事中、事后系统性监控。
财联社：随着市场机构化程度的加深，量化产品的崛起正成为不可阻挡的方向，国信证券在量化服务体系上是如何规划的？
国信证券：国信证券在量化服务领域深耕多年、勇于探索，始终走在行业发展的前列。随着量化市场的迅猛发展，公司通过消化、整合、吸收，形成了覆盖各类量化机构和个人的多层次交易服务体系，为不同层级客户提供精准化、差异化、专业化的产品与服务。
针对成熟量化私募，全面优化行情、柜台与交易链路，提供端到端、全链路、超低时延的交易服务解决方案，充分满足客户对交易速度和系统稳定性的极致需求。公司自主研发云核策略托管平台，为投资者在托管机房提供极速的策略执行环境，满足专业客户对速度与稳定性的需求。
针对初创型私募和量化策略爱好者，提供 iQuant 全品种的策略交易平台，便捷实现交易想法。同时，在策略实盘之前，可在公司提供的高度模拟交易所撮合环境验证策略，减少试错成本。
针对活跃个人客户，提供智能条件单等简单易用的智能化、自动化交易工具，将原本高门槛的策略投资简易化、工具化，帮助投资者科学、理性地做出投资决策。
未来，公司仍将不断加大研发投入，通过数据驱动，业务与技术深度融合，为量化客户打造快速、强大、齐备的全维度平台与服务，以实现财富成长的智能化，确保行业领先地位。

成系列ZL包括ZL1、ZL2、ZL3、ZL4、ZL5、ZL6和ZL7。ZL1是一款无人机系统，它是一种可自动飞行的无人机，可在原有的高度和速度上进行飞行，也可以调整飞行高度和速度，集成传感器和视觉模块，能够实现自动控制、定位和感知等功能，可以实现高精度航线规划、航点检查、精准定位和智能控制等。ZL2是一款海上无人机系统，它具有良好的航行稳定性，可以实现自动控制、定位和感知等功能，可以实现海洋环境的快速监测和跟踪，以及可携带货物的货运服务。ZL3是一款火箭发射系统，它可以实现火箭的控制、定位、发射和控制等功能，可以实现发射多种不同类型的火箭，以及进行高精度的发射优化和定位控制。ZL4是一款固定翼无人机系统，它具有高度的稳定性和高精度的控制能力，可以实现自动控制、定位和感知等功能，可以实现高精度航线规划、航点检查、精准定位和智能控制等。ZL5是一款高空无人机系统，可以实现自动控制、定位和感知等功能，可以在高空进行高精度的航线规划和飞行控制，也可以实现大范围的环境监测。ZL6是一款多旋翼无人机系统，可以实现自动控制、定位和感知等功能，可以实现高精度的航线规划、航点检查、精准定位和智能控制等。ZL7是一款网络无人机系统，可以实现自动控制、定位和感知等功能，可以实现大范围的环境监测和监控，可以搭建跨越多个无人机的网络。

量化交易（ quantitative  trading  ）是金融术语，即以数学模型代替人为主观判断，以计算机程序从还想历史数据中筛选出多种“大概率事件”并总结出规律，从而制定相应的投资策略。有了量化交易策略，就较容易减少投资者情绪波动的影响，避免在市场狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

在量化交易出现之前，股票和证券市场的投资 *** 作都是人工完成的。著名的股神巴菲特，他的故事投资秘诀就是价值投资，即通过大量研读财报选出优质的公司，并长期持有。价值投资利润固然高明，但知易行难，绝大多数的投资者并没有耐心和毅力去逐一研读每家企业的资料，分析基本面，等等。以美股为例，14000+家公司，每份财报都有好几百页，怎么看得完。更何况，很多机构和投资者都是炒短线的，根本没时间按价值投资的思路去做资料分析。

在此背景下，很多金融创新就应运而生了。比如金融学上有一个很著名的交易策略叫动量交易（momentum trading），即股票价格向上突破到某个比例时买入，下跌某比例时卖出。这个原则说起来容易，人工 *** 作就很困难。而有了计算机之后，交易员只需要输入具体明确的交易策略的指令，剩下的具体 *** 作就可以由电脑自动完成了，非常轻松。

20世纪70年代，随着计算机算力的突飞猛进，金融数据的大数据分析变得简单易行，接着一大批划时代的金融理论诞生了，比如投资组合理论、资产定价理论、期权定价理论，都是在这一时期出现的，这些理论为挖掘金融数据提供了理论基础。另一方面，市场上需要管理的钱越来越多，证券的种类也越来越多。计算能力、金融理论基础、市场需求，这三个条件在一个时代同时实现，量化交易也就应运而生了。
率先使用量化交易技术的是投资银行们。他们利用计算机技术在海量的数据里面挖掘信息，设计很多很复杂的金融产品，放大杠杆，获取着令人难以置信的高额利润。由于计算机技术的大面积应用，很多IT天才云集华尔街，他们大都是穿着T恤和牛仔裤不修边幅的宅男，与西装革履的传统银行家形成了鲜明的对比。2006年，来自摩根史丹利，高盛，德意志银行等投行的顶级“宽客”（Quants，量化交易专家）平均年收入是57亿美金，年龄最小的才30岁左右。

经过投行们的推波助澜之后，量化交易在金融市场上占据着相当大的份额。目前的美股市场上，量化交易大概占到60%的比重。
量化交易的核心竞争力就是对海量数据进行分析计算，进而提炼出一定的规律，并据此作出预测。比如，对于某一只农业概念股，除了常规的坎财务数据、历史产量，还可以利用卫星数据来分析天气，然后把农产品的历史产量和其它先关数据全都难过来，进过整合分析之后预测这产品的未来产量，进而对该只农业股的股价进行预测。在市场平稳发展、规律性较强的情况下，只要精确地捕捉到这些规律，投入一些本金，并加上一定的杠杆，就可以实现很高比例的盈利，可谓是一本万利，这也是前文提到很多量化交易的IT专家能够获取天量收入的秘诀。

这个原理听起来确实很诱人，然而却不是容易做到的。毕竟从海量繁杂的数据中持续捕捉规律，并作出准确预测，是非常复杂和烧脑的劳动，费一般人力所能及。因此，大多数投行都是到MIT（麻省理工学院）、普林斯顿等最牛的高校里挖最牛的人才来组建团队。这些精英们也经常自诩，他们是用模拟天体运行规律的方式来解读金融世界。简言之，这是智商密集型的精英领域，非一般人可以涉足。

然而，经济世界和金融领域的运行状况，跟天文物理、化学生物等稳态结构领域的规律是大相径庭的，没有必然和连续的规律 。量化交易确实厉害，但却非稳赚不赔的必杀神技。实际上，量化交易的风险非常大。关键在于，量化交易的本质是基于历史数据挖掘规律，因此它依赖于过去的趋势。而如果这些趋势依存的条件发生变化，趋势也就不复存在。进而，基于这些趋势所做的投资策略，也就面临着失败的厄运。

最著名的案例就是著名的投行“所罗门兄弟”，它里面有一个叫梅瑟维夫的天才，自己组建了著名的量化基金“长期资本管理公司”。在1998年之前，这家公司的业绩非常好，年化收益达到32%，在同行之中一骑绝尘。但是经过俄罗斯卢布崩盘的黑天鹅事件之后，一切灰飞烟灭。

1998年俄罗斯卢布大幅贬值，市场上到处抛售俄罗斯债券。长期资本管理公司根据自己设定的量化模型，不但不抛售，反而激进地抄底，想着等市场反d之后大赚一笔。然而1998年8月17日，俄罗斯政府发表声明不再偿还任何债务。卢布应声而落，长期资本管理公司爆仓，一天就亏掉几亿美金，在一个月之后，这家天才云集的公司就破产清盘了。

量化交易把金融市场当作稳态结构，以为一切皆有序可循。然而，金融市场不是天体世界，它归根到底是人的市场。人性的贪婪、恐惧、欲望都会随着市场情况的变化而变化。因此它是一个规律和任性相互作用的动态过程，没有一成不变的规律，也没有料事如神的预测模型。用李善友教授近两年广为人知的说法，叫“ 不连续性 ”。

当今的量化交易已经回归到了一个正常状态：一方面，认识到量化交易在数据挖掘和科学决策方面的优势，但是另外一方面，人们也认识到量化交易是有局限的，尤其是应对这种突如其来的规律变化的时候，这种纯量化交易可能会面临更大的风险。
作为全球重要的金融市场之一，中国也有一定规模的量化交易的，但仍处于萌芽的发展状态。炒过股票的同学都知道，中国股市虽然长期收益率不错，但仍总体而言仍是“消息市”、“题材市”、“概念市”，一旦政策或者环境有点风吹草动，中国市场的变动是非常非常频繁的，而且波动的幅度特别大。在市场起伏很大、无规律性非常明显的情况下，量化交易策略就难以凑效，更遑论赚取暴利。

2013年中国有一个光大“乌龙指”事件，就跟量化交易有密切的关系。当时是光大证券的交易员不小心输错了一个数字，下了一个70亿的天量买单，瞬间拉动股价大涨，进而触发了很多量化交易程序的自动执行条件，很快导致300多亿的资金涌入场内，几分钟之内上证指数就拉升了100多点，59支权重股瞬间涨停。很多不明就里的散户盲目跟进，结果损失惨重。事后很多人除了控诉光大证券，也指责采用量化交易的机构，因为量化交易数倍放大了“乌龙指”效应，明显影响了整个股市，进而间接促成他们的跟进损失。

在2013-2014期间，有些量化交易机构收益不错，但经过2015年股灾之后，整个A股市场的情绪和资金面都发生了巨大的变化，过去行之有效的策略通通报废，以量化交易为核心的私募基金倒掉了300多家。

因此，量化交易在中国市场的成长壮大，路漫漫其修远兮。我们普通人，还是老老实实学巴菲特，踏踏实实研读财报，搞价值投资吧^_^

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