2021年私募行业年度报告·资金篇

2021年私募行业年度报告·下篇

私募投研工具需求分析

券业行家，事实说话。

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让券商更懂私募行业，懂工具需求，懂合规要求

私募管理人需求分析

证券类私募需求概述

下图为截至2021年底的证券类自主发行私募行业的全景图。只考虑这一类私募主要基于以下两点：1.本文针对的是券商的技术人员，证券类私募是业务重点；2.笔者个人对股权类和其他类私募拜访较少，不够了解，怕误导读者。

客户需求由两点决定：一是客户开展的具体业务和运作模式，决定了客户的核心需求。二是客户的资管规模，决定了客户细分需求的紧迫性。

总的来讲，证券类私募的核心需求可以大致的概括为：募资，研究，交易三大块。

募资：具体指的是私募基金的销售，即资金募集。

和传统的资管机构（如银行和基金）相比，除极少数顶部私募外，绝大部分私募在中国资管市场上信誉较差，资金募集能力很弱。

当前私募基金募集情况，总的来说是“旱的旱死，涝的涝死”，占总体不到5%的私募在市场上有较高的认知度，资金募集比较容易。剩下的95%的私募机构在市场上鲜有人知晓，募集资金比较困难。相对稳定的资金来源就是机构老板的私人圈子，难以做大。

对于绝大部分私募机构来说，募集资金是最痛的一个点。除了自有资金及老板小圈子资金，券商代销、第三方理财平台代销、银行委外、企业委外也正成为主要的资金来源渠道。

研究：私募机构操作资金量大，投资决策依赖于自己的研究成果。在研究的过程中，私募机构的研究员需要金融数据和工具。主观投资类私募有专门的研究员，主要使用金融数据终端进行研究，量化类的私募机构还需要数据接口/数据库/量化平台等服务。

交易：这里主要指的是交易工具。大部分私募机构和散户不同，投资通道多，资金量大，管理产品数量多。因此对于交易工具有不同的需求。

目前私募主要使用6类工具：普通PC下单终端，券商统一提供的专业PB系统，券商半自研的专业系统，第三方量化平台，量化类私募的自研系统，以及算法/T0服务等。

除了上述几个核心的需求以外，私募还可能存在一些其他需求。

品牌宣传：私募机构从初创期到成长壮大期，以资金募集能力提高为最终目的，需要对自己在市场上的口碑和形象进行包装。具体的形式可以是线上路演，访谈，会议，颁奖等。

通道选择：除交易通道外，私募产品特别是证券类私募产品大部分是契约型，按当前监管要求必须进行托管的。证券投资类私募看重综合服务能力，一般选择券商作为托管和估值服务提供者。

影响私募机构交易、托管、外包服务选择的常见因素有：

1. BOSS的人脉关系：不少私募机构的老板来自传统金融行业，之前便在业内和通道方关键人物有良好人脉。现在奔私后开展业务需要仰仗这些人脉，自然会选择特定机构作为通道。

   
   

2. 能解决资金问题：有的营业部能够帮助私募机构解决（优先级）资金问题，提供资本引介服务。私募产品落户到资金中介的营业部是业内通用规则。

   
   

3. 服务水平：不少券商都在开展私募服务业务，但是提供的服务的质量是不同的。以招商证券和国泰君安为代表的优质服务商，在该行业内服务经验丰富。中大型私募机构比较看重这点。

   
   

4. 费率：私募需要支付三部分费用，外包费/托管费/佣金。托管和外包费一般算为券商后台部门业绩，交易佣金给营业部，费用由投资者承担。由于服务同质化严重，这3个费用一路走低。截止2021年底，托管+外包的市场价格大约一共在万五左右。

   
   

5. 广告效应：部分私募认为托管方的选择带有广告效应，选择大的知名度高的通道方，对自己品牌有提升左右。

   
   

6. 某类私募阶段性需求：比如对冲类私募的融券需求。由于股指期货的限制，很多对冲策略的私募在空头一端难以做大规模，这直接影响了整体的收益。因此他们纷纷选择融券等其他做空工具，来扩大对冲策略承载的资金量上限。能够提供足量融券服务的券商也容易获得私募客户。但是这种需求不是私募行业普遍性的（多头策略就不需要），也不是长久性的（股指期货的放开长期看是必然的）。

机构/产品评级：同公募基金产品类似，私募产品涉及多个投资策略，需要合理的评价体系。

但是私募产品信息具有私密性，监管部门也明确规定禁止公开宣传具体的私募产品，这使得市场上没有人能获得全面及时准确的私募产品数据，当前市场上还没有一个公认的评价标准和评价方。

估计有希望突破的是两类机构：

一是老牌第三方理财平台，多年的经营积累了不少的数据，但是这类机构本身就从私募身上赚钱，评价的客观性要打个很大的问号。

二是大型托管方，掌握私募客户底层交易持仓数据，既有依靠研究所的研究能力，又有长期的公募基金评价经验。

外围服务：相对比较零碎的一些服务，例如第三方咨询公司代办私募管理人备案，私募合规系统开发，私募培训机构，FOF孵化中心等等。这些服务可以看做是广义上的PB服务。

下图中的EXCEL记录的是2021年全年，笔者个人认为的比较重要的券商机构类客户交易服务动态汇总。按照不同的券商和服务细分类别做了归纳，目的是为了追踪行业相关发展方向。（回复【机构动态汇总】了解更多）

证券主观投资类私募投研工具需求

以下关于私募“小，中，大”是按照资产管理规模来划分的。不用过于纠结这个具体的划分标准和数字，大致划分的目的仅仅是为了将私募分类方便研究和分析。

先给结论如下表，本章节后续逐一详细论述。请注意下表字段从左至右的逻辑：

私募的发展阶段具有其特点，特点决定了组织架构，组织架构定义了工作流程，工作流程带来了投研需求，具体的投研需求指向了具体的投研工具。

小型证券主观投资私募（<1亿）基本情况：实力薄弱，资金和人都少。

该类私募成立时间不长或刚成立，管理资金量在1亿以下，员工人数一般不超过6人：2-3名研究员，1-2名交易员，再加上老板。老板可能来自金融机构投研人员，第一笔资金来自老客户；也可能为民间投资者奔私，资金主要来自自有和小圈子募集。按照目前监管的思路，民间派的生存空间越来越小。

小型证券主观投资私募工作流程：各式各样，主要看老板风格。

常见的流程如下：研究员以报告的形式提出投资建议，老板过目后牵头所有的投研人员一起讨论。讨论后老板拍板，由交易员选择恰当时候执行。小型私募机构流程比较灵活，各式各样，主要看老板个人喜好。

小型证券主观投资私募投研需求分析：金融数据终端+普通PC下单终端+券商半自研系统。

金融数据终端需求：专业机构投资决策需要有研究员的研究成果做保证，降低投资风险。研究员在研究过程中需要金融数据作为基础的材料。具体来讲，主要需要以下数据：

历史行情：股基债期指等（明细）行情。

基本面数据：上市公司基本信息、财务信息；债基期等基础数据。

新闻资讯：新闻、公告、舆情最新及历史信息。

宏观数据：中国及海外宏观数据。

另类数据：一致预期盈利，投资者情绪、电商数据等一切相对的非常规数据。

普通PC下单终端：该类私募管理资金少，处于发展初期，大部分产品数量1-2只，很多直接使用熟悉的C端下单软件进行日常交易即可。

券商半自研系统：机构投资者常常会有比较急迫的个性化的需求。传统的供应商采购模式难以满足。因此以头部券商为代表的部分券商，通过自建有较强自主可控的半自研系统，配合自有的产品经理/开发/测试团队，为机构提供快速个性化软件需求实现服务。

小型证券主观投资私募具体解决方案。

（本部分仅罗列，不做评价，排名不分先后，下同）

金融数据终端需求：万得Wind金融数据终端，同花顺iFinD终端，东财Choice终端。

普通PC下单软件：同花顺PC下单工具，通达信PC下单工具（或有手机APP）。

券商半自研系统：华泰MATIC，国信TradeStation（已基本下线），银河APAMA，中信CATS等。

中型证券主观投资私募（1-20亿）基本情况：管理多券商通道多产品，逐渐开始担任投顾。

该类私募资金量在1亿-20亿。员工人数20人以内，一般有专职的风控或财务。发行私募产品可达数十只且跨多家券商，可能走信托或者基金子公司的通道担任投顾。这些私募已经有了一些区域性的影响力，初步具备在全国性资本市场募集资金的能力，并可以对接金融机构的资金。

中型证券主观投资私募工作流程：逐步正规化体系化。

大致的投研流程无变化，团队逐步成熟，工作流程也在逐步正规化。研究和交易一般会有专门的牵头负责人。研究方面关注行业都会有1-3个研究员。交易方面除了完成交易外，会有团队规律性的复盘分析。专职投资经理加入团队。专职的风控/法务/渠道可能会出现。老板的职能逐步从唯一的投资经理转变为投研把关人+对外的私募品牌宣传，以及最重要的资金募集形象代言人。

中型证券主观投资私募投研需求分析：金融数据终端+普通PC下单终端+券商半自研系统+专业PB系统。

（前面已经描述过的不再重复，下同）

专业PB系统：私募管理人在管理多个产品的时候，往往采取同策略复制，在下单环节需要快捷高效，且要考虑不同产品之间的公平交易的问题。作为机构投资者，还需要在交易中执行严格的风控措施。盘后还需要进行汇总及绩效分析等。因此，以“集中交易+风控限制+盘后分析”为核心功能的PB系统成为通用工具。

如下图，中型私募具体的需求如下：

人员权限管理：类似于公募基金和券商资管，中大型私募投资过程往往是流程化的，可能使用指令交易。在整个过程中涉及多个角色：投资经理（下达指令），审核员（审核指令），交易主管（分配指令），交易员（执行指令），风控专员（监控及平

仓）。目前这些角色一般由私募提出申请，券商后台人员代为设置和管理。

交易账号管理：私募可能在同一家券商交易多个产品，因此存在资金账号的绑定/密码修改/接触等等操作的要求。按照当前券商合规的要求，出于防范风险的想法，这些操作也是私募提出申请，由券商后台人员代为设置和管理。

集中风控系统：私募的风控需求主要来自三个方面。

一是合规要求。例如防止对敲，以及当前查的比较严的涉嫌操纵市场等。这些主要来自监管的明文规定。当然，出于可以理解的原因，涉嫌过度交易操纵市场等监管迟迟不给出详细的条例和阈值，这个就只能各显神通了。

二是合同约定。根据资金方的要求，契约型私募基金对应的相关合同可能有约定，例如禁止买入ST股票。

三是私募内部风控要求。私募根据自己对市场的理解，设立内部的风控，例如当前禁止创业板持仓超过35%。

集中交易系统：为机构类客户提供多种模式的交易方式，包括指令交易/独立下单/第三方投顾模式等模式。在交易品种上，近年私募的投资品种在不断的增多，对于交易系统所支持的品种也要求越来越多：A股交易，两融，股指期货，商品期货，期权，基金申购赎回，分拆与合并，沪港通，甚至国外市场。

报表制作：私募机构资产单元通常有3层，账户/产品/机构，也有的可能有第4层组合。

该部分主要的需求如下：1.盘后数据跨通道商（券商，期货公司等）汇总和形成报表，最好能提供净值预估功能。2.基于报表的各种风险收益指标的计算，例如归因分析。3.私募内部自定义的报告制作。

对于具体的交易策略和方法，私募作为机构类投资者有不同于散户的投资方法。

多账户同时下单：对于同一券商的多个账号，按照一定的分配逻辑，对同一支股票同时下单。一般是通过仓位比例维度，根据预设分配方案软件自动计算各账号交易数量，私募交易员再一键点击即可按预想完成多个账号的交易。这种一般应用于单策略多产品复制的私募机构，一方面下单方便，另一方面实现公平交易。

篮子交易：多个股票按照一定数量或者金额比例组成篮子，使用资金账号对篮子一次性下单。该需求常见于两个场景，一个是跟踪指数做被动投资，二是在期限对冲过程中构建现货多头组合。

算法交易：出于降低冲击成本以及隐藏交易计划的需要，将一笔大单的委托按照预设算法拆分为多个子单，系统自动完成拆分并完成下达。目前市场上常用的算法交易有TWAP/VWAP/冰山。相对国外成熟资本市场，算法交易在中国私募行业应用程度极低，但是近两年发展迅速，涌现出了以卡方为代表的一批供应商，越来越多的私募也开始在日常交易中应用算法交易。

高级交易：各种各样的复杂交易逻辑的实现。例如预埋单，网格交易等等。这个需求比较杂，即使是同一类策略，具体到不同的私募可能理解也有较大差异。对于软件开发来工作量上看，可能是两个完全不同的策略，这部分基本上是千人千面的。

实际上，该类私募发行产品数量可能多达数十只，交易落地券商多达十多家。如果日常使用每家券商提供的PB进行下单，费时费力且容易出错，跨券商风控也没法做，因此跨券商多账号集中交易风控及报表分析也是衍生的核心需求。目前业内也有专门的供应商。

中型证券主观投资私募具体解决方案。

专业PB系统：恒生PB系统恒投，睿智融科PB系统迅投。跨券商PB系统主要有恒生OPLUS和络町相关产品。拆单算法交易/T0算法交易，在私募客户群体中目前卡方市场占有率最大。

大型证券主观投资私募（20亿以上）基本情况：管理数十只产品，人员资金实力雄厚。

该类私募资金量在20亿至数百亿。员工数可以达到好几十人，人员体系完善，投研部门不乏牛人。辅助性的风控/合规/渠道/IT维护/行政部门人员配备完善。机构在全国性私募市场上名气较大，产品发行资金募集比较容易，顶部管理人甚至可以做到产品发售秒光。

大型证券主观投资私募的工作流程：类公募标准化运作。

工作流程——

对于大型证券主观投资私募来说，管理资金规模较大，投研部门可能多达数十人，往往有非常清晰的工作流程，一般会有类似于“投资决策委员会”这样的机构投研最高决策部门。

下图是大型私募投资决策流程。内容来自于国内某大型私募向某顶部券商提交的调查报告中内容，不一定代表所有的大型私募完全一样，仅供参考。

大型私募交易方面，大部分采用指令交易的模式进行：投资经理下达交易指令—>交易主管分配指令—>交易员执行指令。一般有多个投资经理投资不同的交易品种或者采用不同的投资策略。

大型证券主观投资私募投研需求分析：金融数据终端+专业PB系统+券商半自研系统+O32+自研系统。

大型证券主观投资私募投研方面的需求和中型证券主观投资私募基本一致。但是个别大型私募会购买恒生O32系统。有的甚至有科技子公司，以自己为种子客户开发涵盖投研全流程的资管系统，有一颗做出中国版阿拉丁系统的心。

大型证券主观投资私募具体解决方案。

（前面已经描述过的不再重复）

O32：恒生O32系统原本用于券商资管及基金公司，满足大型资管公司的投研等需求。超大型私募需求类似，规模相近，因此少量头部主观投资私募也有使用O32的。

自研系统：个别头部主观投资私募可能会有自己的科技子公司，自研投研工具。

证券量化投资类私募投研工具需求

笔者在供职单位也负责私募技术服务面对一线营业部员工的路演和培训，发现一线业务人员对量化类工具理解起来非常困难。具体的技术不知道有什么用，也不知道如何用来吸引客户，甚至都念不对服务的名字（比如FPGA、level2 datafeed）。

考虑到本文的读者也有可能是来自业务条线的，对于后台针对量化私募的各种技术服务感觉很难理解。笔者原创了下面这张图，通过赛车比赛比喻量化交易的过程，讲解追求低延时极速交易量化私募技术服务中的各个关键点的作用和价值。希望能够对不熟悉这块的朋友有所帮助。

量化策略的研发和执行主要分为以下几个步骤：

策略编写：量化工作人员将自己的思路，用熟悉的代码语言写出来，本质是一堆代码，通过一系列的逻辑，确定了如何选择投资标的以及交易的时点/价格/量。常用的程序开发语言包括：C++/C#，MATLAB，PYTHON，R，VBA。

策略回测/策略优化：用历史数据检验策略的有效性。将编写好的策略放到过去市场的行情中，模拟进行交易，通过收益率/最大回撤等一系列指标验证量化策略的有效性。通过回测的结果，不断的改进策略的逻辑和参数，最终达到满意的效果。

模拟交易：将优化后的策略，用模拟资金每天用实时行情进行交易。观察一段时间后，确认策略适合当前最新的市场环境。

结合下图，可以看出量化类私募客户的需求主要包括以下几点：

历史数据：任何策略都需要使用历史数据进行回测，对其收益和风险进行评估，这主要包括历史行情数据和基础数据，当前也有一些新的另类数据在市场上出现，部分量化私募在积极尝试从这些新数据中挖掘出新的因子。

实时行情：部分量化策略在实盘运行中，需要实时的高频行情数据，作为实盘交易信号获得的基础。

策略编写和回测平台：策略编写及回测运行的地方，目前市场上有一些第三方厂家提供相关工具，中大型量化私募一般是自研。

模拟交易系统：策略上线前根据实盘行情的模拟交易，用于验证量化策略在当前市场环境下的有效性。

实盘交易接口：2019年2月1日，证监会发布了《证券公司交易信息系统外部接入管理暂行规定》（征求意见稿），将量化系统外部接入门槛暂定为券商评级过去3年2个A，私募管理人最新管理规模5个亿。截至2022年1月26日仍然处于意见征求阶段未实施。目前业内探索出了一些接入模式，详见后文。

小型证券量化投资私募（<1亿）基本情况：人员数量少，策略单一，对策略保密敏感度低。

该类私募资金量在1亿人民币以下，员工一般不超过6人，策略比较单一。由于支付能力较弱，对于工具的价格比较敏感。自身没有购买落地数据库以及搭建完整平台的能力，对于策略的保密性敏感度相对较低。

小型证券量化投资私募工作流程：与小型主观投资私募相同，比较灵活。

小型证券量化投资私募投研需求分析：金融数据终端+第三方量化研究交易平台。

金融数据终端的需求和主观投资私募类似：查看研报，查看历史数据等。

由于资金力量薄弱，策略成熟度不够，小型私募难以承担提供优质数据数据接口甚至落地数据库的费用，绝大部分也没有自己研发的系统。一开始不得不依靠第三方厂家的平台进行量化策略的研究和执行。市面上有一批厂家在提供相关工具，但目前还没有一家占的份额特别大。

小型证券量化投资私募具体解决方案。

第三方量化研究交易平台：目前市场上主要是QMT和优矿，另有一些小众的服务商。

中大型证券量化投资私募基本情况：工作平台100%自主开发，极其在意私密性。

该类私募资金量在1亿以上，员工一般超过10人，策略具有一定的多样性。量化投资品种及大类策略由一个扩展为多个。

大型证券量化投资私募机构极其在意策略的私密性，对自己的专业性非常自信，同时也很看重自研的灵活度，因此几乎不可能在第三方平台进行策略的开发。同外部的交互往往仅限于数据单向流入，交易信号/委托指令单向流出。整个策略研发、回测、交易平台100%自主开发。甚至有机构在本地自建数据库，从数据商购买落地数据后自建数据团队做数据清洗并维护。研发平台自主开发还有一个重要原因是自己能对它知根知底，方便debug和做改进。

中大型证券量化投资私募工作流程：标准流程。

策略的开发和执行同中小型私募一致，只是在细节上有差异。

例如中小型私募用数据接口获得所需数据，大型私募如果自己本地建了数据库，可能从自己库里取。另外，一些本地的软硬件及数据维护需要日常进行。

中大型证券量化投资私募投研需求分析：系列金融数据服务+极速交易服务。

系列金融数据服务包括：

金融数据终端（前面已经描述过的不再重复）

数据接口：通过订阅并请求的方式，向数据提供方（供应商或券商）请求数据，实时获取金融数据。

数据库：一次性购买供应商的历史数据，并建立定期更新机制，使得私募拥有自有的本地数据库。数据使用不再依赖第三方。

极速交易服务：LEVEL2 DATAFEED+FPGA：实时获取来自交易所的LEVEL2非展示行情，作为自身盘中实盘交易的信号来源。业内目前常用FPGA技术进行提速，使得投研系统能更快更稳定的获取最新行情。

极速交易柜台：使用专业的极速柜台服务少量高频量化私募客户，柜台对于订单处理性能更佳。

中大型证券量化投资私募具体解决方案。

金融数据终端/数据接口/数据库：万得、同花顺、聚源三家为主。

极速交易服务：LEVEL2 DATAFEED+FPGA。LEVEL2 Datafeed各家自建或供应商承建，FPGA目前以盛立为主。

极速交易柜台：恒生UFT和UST，华锐/宽睿/顶点/金证也有同类产品。

当前量化私募交易接入模式总结

2019年2月1日，证监会发布了《证券公司交易信息系统外部接入管理暂行规定》（征求意见稿），大家兴奋的以为“量化私募的春天来了”。但至今正式文件仍然未落地。

在监管不明确的情况下，券商作为交易通道商及PB服务提供方，对量化私募，特别是对低时延极致追求的高频量化私募的技术服务进行了不少探索。各家均在自身内外部合规要求、业务诉求、私募需求之间反复权衡，推出自己的技术服务方案。

业内为量化私募提供的方式和内容各式各样，但主要有以下三种模式。或者说，目前市场上绝大部分技术服务方案本质都属于这三种中的某一种，仅在服务细节上略有变化。

模式1（低要求）：互联网接入券商提供的一站式量化平台。

这种模式的本质是券商自建/采购量化平台，部署在券商机房。客户通过互联网接入方式，使用量化平台对应的客户端，实现策略编写、策略回测、模拟交易、实盘交易等功能。

该模式中，客户策略编写常在本地进行，策略加载并运行在券商机房。这种模式路线长时延高，如果券商机房内的报单实时的依赖于私募本地的交易信号的触发，则难满足顶部高频量化的需求。但同时由于该模式风险低，因此可以提供给小微量化私募甚至量化爱好者使用，并可配套使用手工复杂交易功能（篮子交易、条件买卖、算法交易等）。

该类工具的业内主要产品有迅投QMT和通联的优矿等。

模式2（中要求）：机房内极速API+券商策略管理平台客户端+客户自有策略加载运行。

这种模式的本质是券商在自己标准化风控下，实现了客户自有策略在券商机房的加载和运行。客户不再依赖券商提供的量化平台，而是使用自有的程序实现策略编写、策略回测、模拟交易、实盘交易等功能。

相对于模式1，这种模式最大的优势有两点：一是用户无需在券商量化平台上重新写策略代码。二是能够满足低时延高频量化私募对于速度的要求。但相对于后续的模式三，这种模式最大缺点是灵活度和自由度差，专业的量化私募使用麻烦，体验较差。

模式3（高要求）：客户策略托管采购。

这种模式即为业内通常所说的“反采购”模式，券商为客户提供其策略运行的相关服务及周边设施，如行情服务、分布式极速柜台、高性能软硬件，机房就近交易服务等。策略相关的事宜，由私募解决。

这种模式主要适用于顶部超高频量化私募。自身风控合规意识较强，对于速度有整个市场最极致的追求，且对日常的策略维护有很高的自由度要求。该服务模式往往周期长、成本高、风险大，但相关服务引进的客户往往为券商带来市占率的大幅提升。

三种服务模式对比：适用于不同类型客户，各有利弊。

下表为上述三种技术服务模式的对比。技术服务模式的选择本质上是合规风险大小、客户需求满足程度、券商业务收益多寡三者的平衡结果。

简单来说，高频量化私募要求高，接入周期长，服务成本高，业务风险相对大。但是为券商带来的市占率、佣金以及后续衍生收入高，对券商财富管理转型价值重大；低端客户上述几点反之。

下表中的“深交所交易时延”字段显示时长的计算起点，指的是托管在深交所南方机房的私募交易系统委托指令发出；计算终点指的是收到交易所第一次应答，即交易所收到报单的响应，而非收到成交回报。

证券类私募技术服务新变化

每年年底，笔者都会安排一次大规模的核心私募客户技术集中回访工作，了解私募客户明年的技术建设规划，打探其他券商的技术服务效果，搜集核心私募客户对技术服务的评价。

2021年10月和11月，笔者回访了北上杭广深近30家私募客户，其中包括13家百亿级量化私募。从行业宏观角度看，有几点值得关注的变化：

量化私募整体交易换手降频明显，顶部私募均出现了比较明显的交易降频现象。不少百亿级量化私募的大部分产品的交易换手率已降到年化30-50倍（双边计）。

出现降频的原因主要有二：一是大量资金的涌入，使得高频T0的收益迅速下降，其资源上高投入低产出使得相关私募逐步放弃这部分收益；二是相关舆论的压力。由于高频量化的不透明加上自媒体及其他利益方有意无意的中伤，使其承受巨大的舆论压力。加上第一点收益的下降，导致了整个行业的降频。

券商提供的机构专用客户端效果初显。某中型券商的机构客户端受到私募客户认可。客户端通过嵌入券商自有开发成果并整合多家第三方供应商服务，以自有客户端向私募客户提供服务。客户可通过接口的形式，同时调用自研的下单功能并嵌套第三方的辅助服务（如供应商提供的算法拆单）。实际上该类工具券商推了好几年，但客户认可度很低，实际被用于做一些大家都懂的事情，和设计初衷完全不一致。

算法交易/T0接受度大幅提升。某供应商的算法交易和T0交易在业内应用极广，受到普遍认可。短短一年时间，从鲜有人知到几乎每家都在用，并带动了整个细分行业的发展。

本轮调研也专门了解了多家一线供应商算法交易/T0的真实使用效果。就实际使用的私募反馈综合来看，大部分供应商被动算法的实际绩效为-2到-3BP，主动算法+2到+5BP，T0年化增厚3%到5%。但是上述表现极大的依赖于客户的底仓情况，以及市场的活跃度情况。

跨境场外衍生品业务支持系统有需求：由于有段时间某些期货品种受到国家高层和整个社会高度关注，参与相关交易要承受巨大的投资和政治风险。某百亿级私募通过和券商的场外衍生品收益互换协议，以海外同类品种为标的完成自己的投资计划。由此产生出了对应的跨境场外衍生品管理系统需求。

此外，中国金融市场的国际化以及衍生品的巨大作用越来越受到重视，这个需求应该不是一时的，应该会

有大量的长期的需求。

大型主观多头私募自研类“阿拉丁”系统：不同于传统的PB/O32，某百亿级主观多头私募也在自建类阿拉丁系统。同业内的专业供应商合作，将自己的研究流程固化嵌入一个类似于类携宁的研究管理平台上，随后对接自己的交易平台和清算平台。终极目标是建设一个类“阿拉丁”的系统。

股权投资类私募投研工具需求

股权投资类私募基本情况：分行业投资。

股权投资类私募主要投资于未上市公司的股份。在企业创建初期（VC）或者发展期（PE）进行投资，等待企业发展壮大使得所持有股份增值，最后通过IPO等方式退出获利。此外，上市公司的定增和并购相关的投资也可以归为股权投资。

该类机构核心成员为投资经理，一般投资经理关注1-2个行业，国内投资经理一般要求要全能：信息搜集，行业研究，投资决策，商务洽谈，投后管理都要一人扛。公司可能在宏观经济及个别行业配置少量研究员辅助。此外，会有少量风控法务人员负责项目把关并提供法律意见，可能会有证券交易人员提供后期股票的减持退出。

（两年未更新，可能信息有滞后或不准确）

以下图中大箭头为分界，笔者将传统的PEVC投资分为5步。

信息搜集：该阶段股权投资人主要宽泛的搜集市场的信息，寻找合适的投资细分领域及标的。

信息来源三个方面：一是圈内的信息，同行朋友的信息交流和聚会；二是相关行业新闻界消息的渠道；三是以36kr为代表的科技行业专业媒体的报道和分析。一般单个投资经理会专注1-2个行业的股权投资，例如互联网金融/生物医疗等。

标的行业及标的池确定：

1. 研究及判断细分行业所在的阶段以及未来的趋势。股权投资经理会通过（付费）第三方数据，研究行业发展的历史以及所处的阶段，并确认行业的发展符合自己的投资阶段。

2. 对比发达市场相似/相同行业公司的估值。中国很多新的模式实际上是从国外copy to China，在发达市场已经有相关龙头企业的估值，甚至有的已经上市了。因此这些企业的核心运营/财务数据及估值，有直接的参考价值。

3. 参考该行业过去所有融资行为，即通过行业内对该细分行业的投资，为自己的投资行为提供参考。

完成标的投资：股权投资经理会选择标的池中的数家公司作登门调研，常见的做法是选择该行业第一梯队甚至前三名的公司。登门调研主要了解核心团队的情况，经营理念，对行业的理解，财务情况，关键运营数据等。确认无误后和标的公司签约，完成投资。

不同的投资阶段，投资经理调研的重点不一样。天使轮投资看重的是核心团队情况及对行业的理解，几乎不看财务数据（反正这个阶段肯定是亏损的）。中期主要判断公司盈利模式的有效性及获客成本，会抽查一些关键运营数据做真伪判断。后期主要看财务数据，重点是公司的盈利能力。

投后管理：完成投资后，一般每月标的公司会发送财务报告给投资经理。每个季度投资经理会登门拜访标的公司，了解最新的情况。

退出：一般经过3-7年，股权投资会谋求退出。

最常见的退出方式有两种：一是IPO，目前大陆地区上市很麻烦，部分企业选择香港或者美国上市。二是巨头（如BAT）进入细分行业，在其清理股权的过程中转让自己持有的相关公司的股份，变现退出。三是各种并购。

股权投资类私募投研需求分析：一级市场及非上市公司数据。

查看自己目标投资标的相似企业的情况，关注财务报表及关键数据，对比自己的投资标的，判断标的价值。

了解所投行业的历史及当期情况，预测该行业未来的发展速度方向。

行业资讯及其他PEVC（特别是龙头）的投资动态。

撮合平台：找投资标的及项目合作投资方（其他PEVC）

股权投资类私募具体解决方案。

股权投资类私募可能需要数据，资讯，甚至CRM以及投资管理平台，但是都不足够刚性。数据和资讯一般都能免费获得。至于管理工具，绝大部分私募直接用EXCEL就能搞定，没必要掏钱买专门的工具。

私募行业当前监管体系

为技术人员写的超级浓缩版

笔者知道各位对于监管的法律法规学习确实没有兴趣，觉得枯燥无味，因此特别准备了“超级浓缩版”：作为非合规专业人员，只读下面8条就可以了。这8条是所有私募行业法律法规日常实践中最常用的，并且为了读者更容易接受，描述时严谨程度方面做了让步。

其一，私募可以公开宣传的内容，仅限于公司名称/投资理念/高管信息等在基金业协会备案且公开可查询的部分。禁止公开向不特定人群宣传具体私募产品名称及收益，包括但不限于未按合格投资者标准筛选过的朋友圈和微信群。

其二，私募产品的投资起点遵照中基协标准而非资管新规标准。投资起点为100万人民币，每只契约型私募产品的投资者数量上限为200人（需穿透审核）。

其三，只有合格投资者才可以购买私募产品。合格投资者标准为：（个人）金融资产300万以上或者最近3年平均收入超过50万人民币，金融资产不包括房子和车子；（机构）最近一年净资产大于1000万人民币。

其四，私募机构完成管理人备案后6个月内备案至少1只产品，否则将被注销管理人资格。

其五，查询官方私募信息披露主要渠道有两个：一是基金业协会官网及微信官方公众号，二是协会授权银河证券开发的APP“私募汇”。

其六，除了私募机构可以销售自己的产品以外，第三方机构也可以代销私募产品，需要获得基金代销牌照且成为基金业协会会员。

其七，中基协对私募机构有专业化经营的要求：每个管理人对于投资大类范围只能5选1且只能备案该类产品（证券/股权/创投/其他/配置）。私募机构严禁从事非私募相关的业务，包括但不限于P2P，小贷等等。

其八，私募产品运作过程中需要向投资者和监管部门披露信息，包括：

月报：月末5个工作日内报告基金概况和净值。（仅限现在或曾达到规模5000万以上的证券类产品）

季报：季末10个工作日内报告基金情况，净值表现，主要财务指标，投资组合情况，基金份额变动，管理人报告。

年报：年末4个月内报告基金产品概览，主要财务指标，净值及利润分配，份额变动，托管人报告，年度财务表，期末投资组合情况。

重大事项：投资范围和策略重大变化/法人代表执行合伙人变化/触及预警和止损线/巨额赎回/清盘或清算，需要及时报告。

行业监管原则

2016年4月29日，证监会例行新闻发布会中，证监会私募基金监督部主任陈自强表示，当前私募基金监管遵循“统一监管、功能监管、适度监管、分类监管”的基本原则。

统一监管：根据一法五规等上位法的要求，将证券类私募/股权创投类私募/其他类私募/配置类私募纳入中基协进行统一监管。

功能监管：对不同类别私募下的相同功能属性的业务进行统一功能监管，比如在中基协的监管口径下，所有类别私募产品的投资门槛都是100万人民币。

适度监管：私募机构为非持牌金融机构，不设行政审批只进行备案制。监管只做原则性底线性规定，采用事中事后监管。

分类分级监管：2017年3月，中基协明确要求私募进行专业化经营，证券/股权/其他类私募每家私募只能投资1类，以防范私募同时从事一二级市场投资所带来的利益冲突和利益输送。不过，2018年又新增了跨越大类资产品种的配置类私募。

2017年底，中基协明确提出将探索分级管理。至2021年底，分道制名单扩容至2091家，实现即提即备，事后抽查，建立分道-抽查-管理的闭环，科学调整抽查比例和频次，对存在合规问题管理人建立淘汰机制。

当前监管规则

这部分内容分成两部分：第一部分梳理核心的法律法规，指的是直接专门针对私募行业的一系列文件，核心是“7+2”（7个管理办法和2个业务指引）及其上位法。同时，考虑到对整个资管行业的重大影响，资管新规和商业银行理财细则也包含了进来。第二部分梳理外围的一些和私募相关的法律法规，比如央行发的《关于私募投资基金进入银行间债券市场有关事项的通知》。

考虑到本文档针对的技术类人员，且第二部分文件多而杂，和私募的联系一般都是全局性的，一般仅针对某个业务点，因此笔者重点放在第1部分。

2021年内，没有新增和私募行业直接相关的法律法规，年年喊年年念的《私募投资基金管理暂行条例》仍然没有落地。中基协的监管动作出现了新的改变：虽然没有颁布法规，但是大量的监管动作通过AMBERS等系统的更新来传达监管的思路，引导行业合规发展。因此笔者梳理了中基协比较大的动作。

核心监管规定，参见下表，为私募行业核心监管文件的汇总。概括来讲，行业监管核心体系为“1法，5规，7+2，多问答”。分别对应下表中编号的“1,2-6,7-18,19”。

“1法”为《证券投资基金法》，在法律层面上承认了私募群体的合法性。在2015年的修订版中，更是单列一章（第十章）针对私募机构制定相关法律条例。“5规”为国家相关部委依据法律制定的部门规章制度。“7+2”指的是中基协制定的7个管理办法和2个业务指引（后增加信息披露指引，共计3个指引），为私募行业具体的落地性自律规则，具有很强的可操作性。“多问答”是针对私募机构备案的补充性说明和对细节的官方解读。

“一法”主要是方向性的指导，实操层面具体规定在“7+2”里有详细规定。这里就不再列出了。下面5个对应的是证监会制定的法规。

“7+2”自律规则是私募行业最重要的部分，这是上位法律法规的具体落地安排。绝大部分可操作部分都来自这里。

下面4个图片是“7”中的4个管理办法，其他3个还在制定中，尚未颁布。

下面2个指引是“7+2”中的“2”，即2个业务指引。

除了上述和私募直接相关的法律法规和自律规定，还有一些来自其他监管部门的和私募相关的规范性文件，这些都比较外围了。而且，对于判断是否属于私募行业相关的“外围法律法规”，是一件非常主观的事情，对于下表内容大家有兴趣扫一眼即可。

专题：私募相关异常交易法律法规梳理

部分私募机构交易由于所选策略的原因，具有交易资金量大换手率高等特点，并常常伴随比较高的撤单率。这常常引来监管的注意，甚至受到窗口指导或暂停交易的软性处罚。特别是近年高频量化受到市场追捧，因此笔者觉得，有必要站在私募机构交易的角度，系统性的梳理相关法律法规。

相关法律法规如下表，程序化交易作为一个专题单列做梳理，场内交易相关的主要来自证监会和交易所。由于私募极少从事场外交易相关，因此暂未做梳理。

金融细分行业学习方法论

系统性学习和掌握一个行业的最大好处，在于能看到bigpicture，避免出现只见树木不见森林的情况。这样才能通过对行业过去的熟知，深刻理解行业的现在，最终达到能够预测行业未来发展，并落地新的盈利点的目的。

在互联网高度发达的今天，碎片化的阅读和快餐式的学习，还有成功学一样的伪知识付费大行其道。但这种浅层学习的方式，对于以真金白银为目标的从业者是远远不够的。

以下是是笔者个人过去几年行业学习方法论的分享。

宏观步骤

根据自己的实践，笔者将对一个行业的学习和掌握分为以下3个阶段：

第一阶段：概览性的了解行业的基本情况。

这个阶段大约需要1个月左右，主要是对整个行业有基本的认识。

比如，市场的基础设施有哪些，分别承担什么样的职责？

官方监管机构是哪个，制定的重要的法律法规的主要内容有哪些？

市场参与者有哪几类，分别承担什么样的角色？核心的角色是哪个，各自的盈利模式是什么？

这个行业的业务流程，特别是钱的流向是怎样的，各类参与者规模有多大，哪些具体的机构是各类参与者的佼佼者？

市场的外围服务者有哪几类，他们为参与者提供哪些服务，他们如何盈利？

行业基本的发展历史是怎样的，有哪些关键的分水岭，对今天产生了哪些重要的影响……

粗浅回答以上问题的答案本身并不难也不多，但是对于初次尝试全面了解这个行业的人来说，是比较消耗时间的。因为需要从研究信息源和信息有效性做起。但是这个时间花费是值得的，行业相关信息的搜集和鉴别能力对于后两个阶段的精进必不可少。

第二阶段：逐个深挖和学透重要业务点，建立知识点之间的相互联系。

这个阶段大约需要1年左右的时间，是一个漫长而艰苦的过程。在经历了第一个阶段有了概览性的了解后，需要由大到小，将行业中的业务切碎，分解为一个个业务点进行了解。

对于其中重要的核心业务点要进行深度的挖掘：搜集资料，自己动手进行整理和梳理，形成文档性质的总结，并在后续一线工作中验证并修正。

文档的作用不仅在于记录，更重要的是，它是一个很好的检验学习结果的方法，它能确保你真正懂了：因为在看了一堆资料后，如果不能逻辑清晰的写下来，说明没懂。

特别重要的是，业务点学习后一定要向市场一线求证你的理解并修正：包括一线的业务人员和客户。因为原始资料极有可能有偏差和滞后。随着业务点深挖的进行，在以后的某个时间点，会有突然对于这个行业“豁然开朗”的感觉，那说明积累有了质的飞越。

第三阶段：对于已获取的知识不断质疑和找求证，从更高层次看待行业，形成自己独立的观点。

这个阶段是一个需要长期保持的状态，没有具体的结束日期。经历了前两个阶段后（第二和第三阶段一定程度上是并行的），已经对行业有了一定深度的了解。但是还只是一个“记忆容器”，知其然不知其所以然：记住了一些东西，但是对于这些业务点背后的核心逻辑理解很浅。

在有了一定的积累后，要在日常的工作中不断的质疑自己之前的东西，带着疑问去求证，不断的修正自己对行业的看法，这个过程将大大加深自己对行业现象和背后逻辑的理解。更重要的是，通过这个过程要不断的改进自己的学习方法论，这才是一个人的核心竞争力。另外，站在更高看同样的东西，始终能看的更清楚。这时候需要站在所研究行业更高处（母行业），来梳理行业的发展。

第三阶段进行一段时间后，会形成自己对行业的理解和看法。这个时候才能说一个人“懂这个行业”。

详细操作指南

以下笔者会结合私募行业，详细的讲述如何行业学习。以第二阶段中的业务点深挖为例子详细讲解步骤，因为这步是构建知识体系最核心的一个步骤。另外，业务点深挖的详细步骤包含了第一阶段和第三阶段所有的步骤。

确定研究对象，搜集一切相关资料。选择研究对象的时候，要注意两点，一是对象要足够独立便于研究，否则关键逻辑和其他业务点千丝万缕研究不清楚。二是业务点大小合适，太大了包含太多子业务点难以消化，太小了投入的时间精力不值。

确定了研究对象后，通过一切手段搜集相关的资料，包括：监管部门数据和资料，券商研究报告，行业相关数据，新闻媒体报道，社区讨论，微信公众号文章；甚至包括一线营销人员和客户的反馈。这个阶段，只要是相关资料一律汇总后收入囊中。

确定每个资料优先级并区别对待：在信息爆炸的今天，每类资料的价值差别很大，因此应该加以分级并区别对待。分享一下笔者自己的分级和处理办法：

A类资料：这类资料至少精读3遍并且需要动笔，选择其中最好最全的1-2个资料，作为业务点总结梳理的基本骨架。

A类资料主要有4个来源：一是监管部门数据和报告。需要在官网或APP下载或查看，这类信息最大的优势是权威而全面。

二是顶级券商深度研报。主要是头部券商：中金公司、中信证券、华泰证券、国泰君安、申万宏源、招商证券、国信证券、海通证券、广发证券、银河证券、中信建投。券商研报价值主要在于专业，且以机构名誉做担保，质量较高。

三是个别微信公众号文章。无论是出于品牌宣传还是吸引目标客户再变现，有个别微信公众号推出的文章质量非常高，作者资历很棒，也是重要的有价值资料来源。相对于券商研报，及时性也好很多。

四是值得信赖的一线信息。这包括靠谱的营销人员的反馈，以及关系良好的客户的沟通交流。

B类资料：这类资料部分内容值得精读，或对于业务点某方面见解独到，可作为梳理过程中的重要补充资料。

B类资料主要有有3个来源：一是普通水平的券商的研报。普通券商及其研报很多，这基本上是个沙里淘金的过程，偶尔能看到个别研报有价值。二是百度文库中的文档资料，来源五花八门，券商营业部路演资料/大学课程教案/业务培训方案都有可能，可能会有不错的资料。三是媒体的报道，个别媒体有时会有有价值的东西。

C类资料：随便翻翻即可，使用其中的信息要很慎重，宁缺毋滥。C类资料为除了A和B类的所有资料：江湖财经大V自己的看法，知乎等内容社区上的各类回答，以转发和插科打诨为主的微信公众号的干货文章，朋友圈中业内朋友的信息等等。C类资料的价值已经很低了，不用花太多时间。

整理资料，动手梳理写成一篇逻辑清晰证据确凿的文档。文档是本次工作的唯一成果，它既可以用于以后的复习，也可以用来检验你自己对业务点是否了解清楚了。

对此文档的检验标准：非专业人士（如开发人员）能读懂。这篇文档可以看做是写一篇关于某个业务点的综述研报，应该逻辑清晰证据确凿：清晰的讲解了业务点的内容且有关键数据的支撑。

检验文档的质量方法很简单：让项目组交互和UI或者开发人员来读文章，并要求他们看完后复述。如果写不出文档或者别人看不懂，说明自己对这个业务点的理解还不够深。因为理解足够深刻的东西，一定能用极简的非业内人士都能听懂的方式表述出来。

此文档写作方法：以核心资料为骨架展开。一般我选择1-2篇顶级券商的相关业务点的深度报告，作为文档的骨架。首先梳理出文档的大逻辑，以及每个大逻辑下面的小逻辑，确定这篇文档的框架，也就是你自己梳理这个业务点的核心思路。随后，按照之前总结整理的资料，经过对比筛选和质疑求证，填入骨架。

最重要的一步，从纸上到实践，向一线客户求证你对业务点的理解。虽然认真筛选了资料和信息，但是不可避免的仍然可能被某些错误的信息带到沟里。需要向一线客户求证对业务点的理解。如果错误要及时纠正知识，并反思学习的方法。造成错误主要是信息的滞后性，以及所有信息来源都可能有的片面性。

具体的求证方法如下：

登门拜访客户面谈：这是最直接的，但是需要一定的谈话技巧锻炼。另外注意，一定要自己研究后再去聊。

向业务人员调研：通过一对一电话或者定期会议的方式向券商营销人员了解相关的情况，这样避免了登门拜访客户的低效和高成本。但是注意甄别营销人员，不是每个人都能讲清楚的。

开放而谨慎的对待朋友圈的信息。“开放”的意思是说，朋友圈里和这个业务点相关的信息你都应该看。“谨慎”的意思是说你应该甄别信息的可靠度，特别是发出这个信息的人的身份和目的，从而判断信息的价值。

以上即为深挖和学透一个业务点的4个步骤，步骤4没有结束的时点。每个重要业务点都应该以这样的质量来学习，最终才能搭起自己的知识体系，具有较强的专业性。

重要经验分享

兴趣是最好的老师：一个资质不错的金融背景的人，从0开始学习一个陌生的金融细分行业，考虑到还有日常工作，因此一般需要至少一年的时间才能算懂这个行业。在这个过程中有枯燥的研究和思考，也有奔波在各地辛苦的和客户交流。这要求此人本身对这个行

业是有浓厚兴趣的，对未知有强烈的好奇心的驱动，才能坚持下来。为了探索愿意熬夜苦读，为了弄清楚一个问题茶饭不思。否则要是沦为上着闹铃定时学习到点结束，那效果可想而知。

牢牢把握行业的关键驱动力：一个行业表面看起来错综复杂，表现出各式各样的现象，但是背后一定是有核心的关键驱动力。除了资本逐利这一基本特性，一般都有行业特有的运作模式的发动点。

以私募行业为例，一是相关的监管政策，私募作为较新的行业制度不完善，新的监管政策不断的重塑行业。二是行情，这是由私募追求绝对收益独特的商业模式所确定的。私募的变化意味着为他提供服务的各类乙方的服务需要做改变。因此需要时刻关注私募行业的监管政策的变化，以及行情对行业的影响。

站在更高往下看：跳出研究的对象的小范围，站在更高处，通过和相关事务的对比和比较，能够把一个东西看的更清楚。

以私募为例，当站在大资管行业这个更高的维度去看这个行业，可以看到传统8大类资管行业的异同，以及私募在其中的位置。同时，研究大资管行业的发展，也能清晰的看到银行理财在大资管行业中所具备的随时重塑整个行业的巨大力量。

PS：建议所有做金融的人都要懂宏观经济，“不懂宏观经济的人是学不好金融的”

定期复习：无论记忆力多好，如果学到的知识不用总要忘的，记得定期复习。

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