科大旧生搞Algo Trade　图打破大户专利　“散户唔识都用得上”

经典神剧“大时代”之中，“股票之道在于人弃我取”成为金句。 不过，股票市场瞬息万变，单靠人脑难以应对市场上成千上万只股票，或许唯一的“胜利方程式”在于Algorithmic Trading（Algo Trade，程式交易）。

唯快不破，Algo Trade已成金融市场不可或缺的工具，机构投资者几乎无一不用。在各种演算法你争我斗之下，单靠人脑分析交易更显得无力和渺小。《香港01》最近访问了方博科技（Finbot）联合创办人及瑭明资本董事曾启邦， 他便分享了发展Algo Trade的经验，原来程式交易并非只是大户专利。

“80后”曾启邦在2010年毕业于香港科技大学，修读工商管理(财务学)。首份工作便是于法国兴业银行从事指数套利交易的工作，交易之频繁程度高达千份之一秒，属“高频交易”的性质，需要利用电脑辅助。“当时第一次接触到用电脑去Trade”，在法兴的工作，令曾启邦明白到不少股票交易的策略和套路，是需要电脑的精密计算。为了精益求精，曾启邦后来到香港大学进修，继续钻研计价方面的知识，并自学机器学习（Machine Learning），尝试把两方面的专业结合而成。

其后，曾启邦加入上海商业银行，负责“坐盘”工作，即是由银行打本，他主力管理组合。当时主力依靠“人脑”操盘，但曾启邦自己利用电脑量化的方式计算，当年为投资组合带来57%的回报。

离开投行自研Algo Trade

当时曾启邦有一个想法，便是将这个交易策略自动化，由自动落盘，以至建立一个咨询机械人（Robo Advisor）。于是，他于2018年毅然辞职，实践梦想成立方博科技。能够让曾启邦放弃投行的高薪厚职，全因Algorithm（Algo，演算法）已经让他深深著迷，它能够自动学习，可以从胜利之中寻找共通点。

2018年成立方博科技，曾启邦起始投资超过200万元资金，当中有一半用于买入历史数据。“投资差不多系当时几年嘅收入”，公司目前合共有4人营运，“大家都系Part-time咁做，如果Full-Time做仲犀利”。他坦言，目前公司已经收支平衡，甚至乎达到“负成本”，全因为已获得科技园的资助，加上本身亦有私人基金赞助。

“倒果为因”　由过去的痕迹预测将来

相信一众读者对于Algo Trade如何“揾银”更感兴趣。曾启邦研究的Robo Advisor，是利用“倒果为因”方法，以寻找短线买入的机会。“15日内升7%，呢个系‘果’，就要揾返之前嘅‘因’”。曾启邦投资逾百万元买入过去超过10年的数据，正正是要将数据注入Algo之中，让其不停根据所需的参数进行演算，继而找出“胜利方程式”。

“唔一定系10天线升穿20天线就要买入”，相反是反复研究过去能够在15日内上升7%的股票，“究竟升之前有咩Pattern呢？”而Robo Advisor设定为7%主要是因为每只主板港股在一个月的短线波幅大约为8%至10%，故出现买入信号后追入赚7%已经大致赚取大部分波幅；而另一原因是希望方便用家，无须因应逐一个股已作出改变。

Algo Trade非大户专利　“希望多啲人用”

目前曾启邦研发的Robo Advisor，可供投资者付费订阅，单月月费为1,328元，电脑会每日收市后便会自动发出买入或卖出信号。曾启邦坦言，目前市场上很少个人做Algo Trade，大多数是机构投资者，因为需要很大量的数据，并需要对计算机科学十分熟悉的团队或人才能够做到。

“多数研发呢啲都系自己用，唔会同人讲”，故此，他自研Robo Advisor的其中一个原因是，是希望更加多人能够接触得到这方面的专业，即使用家完全不懂个中原理，但都仍能够用得上或者当作参考。

冀与虚银合作　向Algo Trade发展

谈及到公司甚至整个Algo Trade的行业发展，曾启邦坦言有一件事希望日后能够做得到，便是与虚拟银行合作。他指，目前Robo Advisor主要是给予投资建议，只需要证监会批出提供证券咨询的“4号牌”；而“9号牌”即是以全权委托形式为客户管理投资组合。他认为，虚拟银行未来其中一个发展方向，是可以透过类似他研发的Robo Advisor，建立一个虚拟资产经理（Virtual Asset Manager），为投资者直接提供买入或卖出信号，用户只需决定“买？唔买？”便可。

在程式交易的领域之中，曾启邦认为香港相关人才缺少。“香港人才好少，面试多数系东南亚、新加坡、韩国人，但佢哋都系香港大学Data Science/Machine learning毕业，有呢科㖞，但唔知点解唔系香港人。”曾启邦估计，香港学生大部分倾向金融地产方面发展，认为金融行业能够很快赚一笔钱。他坦言，本地这一类型的公司并不是缺乏资金聘请人才，而是适合的选择不多，建议政府若有意推动行业发展，应向学生提供有关学科的学费资助，吸引更多人才入行。