科大舊生搞Algo Trade　圖打破大戶專利　「散戶唔識都用得上」

經典神劇「大時代」之中，「股票之道在於人棄我取」成為金句。 不過，股票市場瞬息萬變，單靠人腦難以應對市場上成千上萬隻股票，或許唯一的「勝利方程式」在於Algorithmic Trading（Algo Trade，程式交易）。

唯快不破，Algo Trade已成金融市場不可或缺的工具，機構投資者幾乎無一不用。在各種演算法你爭我鬥之下，單靠人腦分析交易更顯得無力和渺小。《香港01》最近訪問了方博科技（Finbot）聯合創辦人及瑭明資本董事曾啟邦， 他便分享了發展Algo Trade的經驗，原來程式交易並非只是大戶專利。

「80後」曾啟邦在2010年畢業於香港科技大學，修讀工商管理(財務學)。首份工作便是於法國興業銀行從事指數套利交易的工作，交易之頻繁程度高達千份之一秒，屬「高頻交易」的性質，需要利用電腦輔助。「當時第一次接觸到用電腦去Trade」，在法興的工作，令曾啟邦明白到不少股票交易的策略和套路，是需要電腦的精密計算。為了精益求精，曾啟邦後來到香港大學進修，繼續鑽研計價方面的知識，並自學機器學習（Machine Learning），嘗試把兩方面的專業結合而成。

其後，曾啟邦加入上海商業銀行，負責「坐盤」工作，即是由銀行打本，他主力管理組合。當時主力依靠「人腦」操盤，但曾啟邦自己利用電腦量化的方式計算，當年為投資組合帶來57%的回報。

離開投行自研Algo Trade

當時曾啟邦有一個想法，便是將這個交易策略自動化，由自動落盤，以至建立一個諮詢機械人（Robo Advisor）。於是，他於2018年毅然辭職，實踐夢想成立方博科技。能夠讓曾啟邦放棄投行的高薪厚職，全因Algorithm（Algo，演算法）已經讓他深深著迷，它能夠自動學習，可以從勝利之中尋找共通點。

2018年成立方博科技，曾啟邦起始投資超過200萬元資金，當中有一半用於買入歷史數據。「投資差不多係當時幾年嘅收入」，公司目前合共有4人營運，「大家都係Part-time咁做，如果Full-Time做仲犀利」。他坦言，目前公司已經收支平衡，甚至乎達到「負成本」，全因為已獲得科技園的資助，加上本身亦有私人基金贊助。

「倒果為因」　由過去的痕跡預測將來

相信一眾讀者對於Algo Trade如何「搵銀」更感興趣。曾啟邦研究的Robo Advisor，是利用「倒果為因」方法，以尋找短線買入的機會。「15日內升7%，呢個係『果』，就要搵返之前嘅『因』」。曾啟邦投資逾百萬元買入過去超過10年的數據，正正是要將數據注入Algo之中，讓其不停根據所需的參數進行演算，繼而找出「勝利方程式」。

「唔一定係10天線升穿20天線就要買入」，相反是反覆研究過去能夠在15日內上升7%的股票，「究竟升之前有咩Pattern呢？」而Robo Advisor設定為7%主要是因為每隻主板港股在一個月的短線波幅大約為8%至10%，故出現買入信號後追入賺7%已經大致賺取大部分波幅；而另一原因是希望方便用家，無須因應逐一個股已作出改變。

Algo Trade非大戶專利　「希望多啲人用」

目前曾啟邦研發的Robo Advisor，可供投資者付費訂閱，單月月費為1,328元，電腦會每日收市後便會自動發出買入或賣出信號。曾啟邦坦言，目前市場上很少個人做Algo Trade，大多數是機構投資者，因為需要很大量的數據，並需要對計算機科學十分熟悉的團隊或人才能夠做到。

「多數研發呢啲都係自己用，唔會同人講」，故此，他自研Robo Advisor的其中一個原因是，是希望更加多人能夠接觸得到這方面的專業，即使用家完全不懂箇中原理，但都仍能夠用得上或者當作參考。

冀與虛銀合作　向Algo Trade發展

談及到公司甚至整個Algo Trade的行業發展，曾啟邦坦言有一件事希望日後能夠做得到，便是與虛擬銀行合作。他指，目前Robo Advisor主要是給予投資建議，只需要證監會批出提供證券諮詢的「4號牌」；而「9號牌」即是以全權委託形式為客戶管理投資組合。他認為，虛擬銀行未來其中一個發展方向，是可以透過類似他研發的Robo Advisor，建立一個虛擬資產經理（Virtual Asset Manager），為投資者直接提供買入或賣出信號，用戶只需決定「買？唔買？」便可。

在程式交易的領域之中，曾啟邦認為香港相關人才缺少。「香港人才好少，面試多數係東南亞、新加坡、韓國人，但佢哋都係香港大學Data Science/Machine learning畢業，有呢科喎，但唔知點解唔係香港人。」曾啟邦估計，香港學生大部分傾向金融地產方面發展，認為金融行業能夠很快賺一筆錢。他坦言，本地這一類型的公司並不是缺乏資金聘請人才，而是適合的選擇不多，建議政府若有意推動行業發展，應向學生提供有關學科的學費資助，吸引更多人才入行。