千分之十三秒能干什么？亚马逊云科技解开神秘量化私募

千分之十三秒能干什么？你还没来得及眨一次双眼，但是对于高频率操盘手来讲，充足完成一次买卖。

2015年，影片《大空头》的原著小说创作者麦克尔·刘易斯出版发行了一本描绘量化交易的新小说《高频交易员》，美国好莱坞反响强烈在其中太难懂的思路，难以翻拍电影。量化投资，不论是学术研究量化派、因素发掘派、或是股票短线技术派，其背后，全是海量信息、繁杂逻辑性、神密实体模型的比拼，因而，又为量化交易蒙上神秘面纱……

解开神秘量化私募

与主观性项目投资不一样，量化交易策略不依赖本人分辨，而是用繁杂的数学分析模型来预测分析投资方向未来的发展价钱：

量化投资策略所需要的处理速度、数据统计分析和处理、数据库的安全防范措施等多个方面，都是对的基础设施建设及数据处理平台给出了非常高的规定。而在云上，上边的全部规定都能轻松完成！

全球十大金融衍生品

三大巨头都喜欢用的云计算技术

规模化的生产制造量化策略是量化基金稳步增长推动力。而产业化必须强悍的计算水平和扩展性，以使量化分析投资分析师连续不断的从大量的历史记录和最新的新闻中找到构思，剖析各种各样事情与财产直接地相关性，进而优化措施与执行回测。

17年里，全世界管理方法最大规模的10家金融衍生品中，进行量化的组织总数从1家增至 8 家。在其中桥水，AQR，TWO SIGMA 等著名组织都会应用亚马逊云科技服务与技术，用高新科技扩宽投入的界限。在量化私募这一领域，亚马逊云科技跟这些头部组织深度合作，情景也在逐渐拓宽覆盖数据对接的大力支持和量化策略的行研等行业：

顶尖量化分析资产公司的布云小故事

在世界范围内，做为学术研究量化派的典范企业AQR，老早就选择与亚马逊云科技深度合作，截至至2021年底管理方法总资产达900亿美元。伴随着研究者团队日益发展壮大，研究者精英团队对云计算服务器的需要陡然提升，而业务流程最高值时因为云计算服务器比较有限，研究者们务必排队等候，不能及时进行回测每日任务等数值，无形之中造成全部研究者人群工作效率降低。

AQR的IT精英团队积极与亚马逊云科技协作，灵活运用云弹力，能够对 20，000 只股票，以 20 年时间信息进行回测。应用亚马逊云科技的Spot设备案例，每一次回测的应用成本下降到 15 美金，这一分数是当地云计算服务器所不具备的。

云端服务与资源带来AQR的不仅是成本节约，也可以加速业务应用研发与发布。AQR 应用 Amazon ECS、Amazon Service Catalog 和 Amazon CloudFormation 打造了一个根据容器的服务平台，这一平台将应用软件搭建和布署时间从 6 周降低到 30 min，运作 300 好几个应用软件，并以每月 5% 到 10% 速度提高，以满足 AQR 的开发者生产主力。

除开顶级的全世界组织，在中国，亚马逊云科技协助一家量化私募组织大大缩短了回比测长，根据回测每日任务上云，简单化自然环境运维管理，并且通过任务并行化更新改造，将回测每日任务均值的运转时间由原来的2-3小时，减少到10min之内，让研究者迅速得到结论。并且通过亚马逊云科技所提供的机器学习算法和人工智能服务项目，顾客还在深度神经网络等行业进行了详细的实践探索与创新。

作为发展潜力的量化策略

怎样为它安全性服务保障？

在量化分析行业，安全性也是一个永恒的话题。亚马逊云科技的大数据中心和全球网络都要经过mac层全自动数据加密。云服务平台适用 98 个检测标准和合规验证，包含GDPR，PCI-DSS等验证，并且储存客户资料的所有 117 项亚马逊云科技服务项目均具备数据加密该类数据库的水平。

亚马逊云科技提出了在云上的安全性责任共担实体模型，让可靠性和合规变成亚马逊云科技和顾客的共同责任，进而缓解顾客的经营压力。在这样一个框架下，亚马逊云科技跟客户分别专注于所要负责任的安全领域，一同来保证云端工作负载安全性。

除此之外，亚马逊云科技适用顾客在云上搭建最大检测标准的软件环境，主要包括了身份和管理权限、检测服务、个人信息保护、网络与应用软件维护、安全事故回应、合规适用等范围，不断帮助企业取得最好安全防范措施。例如，在量化分析中会有一种普遍的画面，组织运用亚马逊云科技身份和管理权限服务项目，针对不同科学研究工作组设置不同类型的网络资源浏览管理权限和安全边界，用于维护每个科学研究工作组之间科研成果。

哪位量化分析霸者？

私募基金星计划宣布拉开序幕！

2022年，投资行业迈入在今年的业内第一个在云上启动的私募基金量化分析实盘大赛 – 亚马逊云科技私募基金星计划，由亚马逊云科技携手并肩恒泰证券等众多权威机构共同发起，致力于为量化分析投资人提供一个学习培训、沟通交流、PK的渠道，与此同时，也让更多人掌握量化交易的发展理念。在亚马逊云科技所提供的软件上，投资人可以借助Batch打造出大数据处理自然环境，不用管理方法最底层基础设施建设;可以试着主打产品 Amazon SageMaker帮助搭建、训练和布署机器学习算法（ML）实体模型，减少机器学习算法准入门槛和任务量，用技术赋能提高竞争力。

用高新科技扩宽投入的界限

亚马逊云科技怎样做到？

• 读取数据，认证念头：

Amazon Data Exchange能够为金融企业给予丰富多样的金融大数据，并且也给予通讯卫星、气候、港口、航运业、人口数据、ESG等另类数据;

• 模型：

从数据准备、到模型建立、再从模型训练和优化、模型部署及管理，亚马逊云科技都给予丰富多样的AI/ML技术栈，Amazon SageMaker Autopilot可以通过全自动练习选择最佳实体模型，可广泛运用于金融信息服务里的“价格预测”情景;

• 回测：

高测算性价比高，Amazon EC2 Spot案例相较于根据需求案例，成本费很有可能节约90%费用;

• 过程分析：

Amazon QuickSight能让金融从业者以自然语言理解了解相关数据库的业务问题，并且通过有关的数据可视化得到确切回答;

• 安全系数：

可以提供端对端安全性，在其中Amazon KMS可以实现数据信息全过程数据加密，Amazon IAM可以实现精细化管理管理权限监管，用户可根据Amazon CloudTrail进行审查和安全分析。

Pick地表最强“私募基金”星！

亚马逊云科技私募基金量化分析实盘大赛火爆招募中！

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