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成本与资金的关系介绍课件
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随着信息化发展的深入，人类社会正从规模化生产见长的现代工业时代迈向创意经济时代。企业以更快的效率、更低的成本来实现创意价值，而成为企业核心竞争力的来源。要实现专注、创新、灵活的运营，需要简洁、快速、有效的响应。随锐科技所做的，正是贯通企业创意的交汇融合，彰显企业的创意价值。从2006年至今，随锐科技书写着创业公司的成长，彰显着科技的力量，经历着时代赋予个体的广阔舞台。随锐科技一路攻城掠地、势如破竹，并将以宏大的视野、想象与扎实的技术进步，成就自身与他人。作为以科技驱动发展的公司，随锐科技有着灵敏的科技嗅觉并坚持领先；作为行业的一员，他明了自身的担当；而作为创业公司，他见证着中国创业者的气魄与生机。忧患意识导向领先者，时刻把握政企用户需求，才能在科技赛道上持续领跑在既有成绩上永不止步，时刻存有危机意识，紧跟科技发展的趋势，让公司始终走在赛道上，争取发展机会，创造更多价值。对于企业而言，对行业和科技发展判断失误的事例比比皆是。随锐科技以史为鉴，静心思考，勾画出未来的科技图景，让世人看到互联网将如何进一步渗透到生活的各个领域，甚至颠覆现有形态。采访中，已在软件、互联网领域浸润多年的随锐科技创始人舒骋以他特有的洞察，向我们描绘了科技未来的魅力与张力。首先，“互联网公司”的概念将会消失。当下人们使用这一概念是因为互联网公司和非互联网公司之间存在着明显差别。然而，未来互联网将成为一种普遍形态，无所不在。它作为提高工作效率、提升管理水平的工具将嵌入到所有行业、企业及政府。第二，人工智能将以令人意想不到的速度与科技成果颠覆现有人类的工作形态。凡是依靠、考验人类大脑记忆能力、识别能力的工作，将会大量被机器人所取代，例如公司文员、安检员、快递员，银行柜员、餐厅传菜员及司机等职责。舒骋感慨到，他读硕士研究生时所攻读的学位专业就是人工智能领域。他毕业之际，中科院某一位老师给他忠告，未来不可将人工智能当成饭碗用，否则可能会饿死，更不能作为自己的事业方向，否则终其一生可能一事无成。如今二十多年过去了，人工智能科技臻于成熟，这将是科技领域的下一片蓝海，以巨大的市场潜力推进互联网的影响力，并推动社会变革。第三，未来的企业是由数据驱动的。数据将成为企业的新资产，而移动互联、云计算等科技进步也必将推动企业朝着这一模式发展。基于这样的基本判断，随锐科技要探讨的是：未来的政企需求是怎样的？可以确定的是，未来的组织管理中，距离将不再是问题。所有的组织将通过社交工具加视频的方式与个人紧密关联，沟通效率也会进一步提高。所以，随锐科技要做的，就是通过强大的科技实力解决开会问题，解决人与人之间的沟通问题。未来坚持通信云的技术与产品领先，融入人工智能、虚拟现实、增强现实技术，并树立开放共赢的行业标准众所周知，科技进步对于人类的沟通产生了巨大的影响。从电报、电话、手机再到智能手机，人类正在逐步征服空间的阻隔，而人类沟通的未来也充满无限可能。随锐科技时刻关注自身科技实力及未来走向，尤其对于近几年兴起的虚拟现实、增强现实技术有一定行业见解。舒骋认为，虚拟现实是人工智能体系的一部分，它不会是单一形态，而是人工智能平台上的一个工具。它不会成为一个独立的产业集群，而是配件集群，为通讯平台、为机器人平台服务。随锐科技一直强调自主品牌、自主创新，用科技产品驱动公司发展。目前，随锐科技已攻克多项技术难题，并形成一个“从终端到云、再到终端”的多媒体产品技术闭环，完整构筑了企业竞争力的护城河。人工智能、虚拟现实、增强现实是技术的下一个爆发点，随锐科技也将全力以赴。他们已经在美国旧金山、硅谷、台湾和北京等地布局了人工智能研发团队，将人工智能技术嵌入到视频通信云服务领域，进一步解决开会问题。未来将把机器人运用到通讯问题中，提供工业级通讯机器人服务，并延伸到与医疗、教育相关的机器人。同时，随锐科技将在身临其境的音视频体验、三维及全息立体视频通信、虚拟现实/增强现实环境视频通信云平台及体感通信控制等核心技术方面，加大产品研发投入和市场投入。舒骋表示，随锐科技计划在未来推出第一代通讯机器人载体，并进行商业化推广。另外，随锐科技认识到，通信云服务领域行业存在一个问题：亟需建立行业内开放标准联盟。舒骋设想，将来各项企业服务内容会像微信九宫格那样，客户根据自身所需进行自由组合、搭配。到那个时候，中国的企业互联网生态将会迎来爆炸性发展。而随锐科技，正是这一联盟的积极倡导者和推动者。在锻造自身优势的过程中为行业建设做出贡献，是随锐科技义不容辞的责任与担当。人才、创新、资本三位一体，是公司持续壮大的三驾马车2016年3月，随锐科技成功挂牌新三板。而随着新三板实施分层管理，随锐科技于6月份进入首批新三板创新层准入名单，在商业影响力、科技创新力及公司市值等方面，均在新三板及创新层名列前茅，在通信云领域的成就，尤其受到业内关注。舒骋表示，资本市场是为公司的产品、市场与市场占有率服务的。资本市场的强大路径，带给随锐团队十足的发展信心，找最好的人，做有力量的事情。他们也深知，只要高瞻远瞩做规划，认真踏实做研发，真正打造有竞争力的通信云的产品和技术，终会被伙伴及客户所认可。而被资本市场所认可，则是一个水到渠成的副产品。舒骋认为，人才对于一家科技公司来说至关重要。如今有了资本支持，再加上团队的理念与企业使命作为支撑，即使与国内外顶尖科技公司争夺人才，随锐科技也可以保有那份执着与沉稳。目前，随锐科技已聚集了国内最好的一批工程师，在人工智能方面也拥有了国际顶级人才。随锐科技坚持对客户、员工、股东负责。通过此次资本市场的顺利进展，随锐科技的股东对公司的信心愈发强大。同时，随锐科技实行员工持股制度，能够激发员工潜力、调动员工主动性，为自身和团队成长而奋斗。当被问及市值问题时，舒骋表示，市值并不是他一味在意的东西，他更注重的是市场占有率、技术创新力和为社会创造的价值。对于创业公司来说，资本的力量与意义影响深远。随锐科技具备专业科技实力以及行业成长潜力，有了多轮强大资本的注入，将进一步释放作为科技企业的产品影响力和行业覆盖力，树立起视频云行业标杆，引领通信云行业进步。结语创业无坦途，舒骋与随锐创始团队也曾遭遇诸多挑战。比如2008年金融海啸时，公司遭到外资股东撤走的冲击，一度陷入经营危机之中。怀疑、自责与不安定情绪向团队袭来。但舒骋说，随锐科技这两个创始人始终未乱。他们和团队在未来未定之下，随锐需要安静回归本心，重新调整道路。正如舒骋所最爱的王阳明《传习录》所言：“心即道，道即天。知心则知道、知天。”当忆及创业的初衷、身上所肩负的责任时，他和团队学会了勇敢、坦然面对。正是由于多年来在产业互联网体系的沉淀，对于企业互联网领域的视频通信云服务，舒骋有着自信和走在前端的魄力。“知之真切笃实处即是行，行之明觉精察处即是知。”舒骋认同知行合一的力量，与团队探索着视频云通信服务的未来。雄关漫漫，士气如虹。十年的成长回馈了内心的渴望，随锐科技将以大智慧与深执着，带领千锤百炼的随锐团队，续写未来几年千亿级公司的辉煌。
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技术贴：如何利用人工智能实现资产配置
&&& 本文首发于微信公众号：阿尔法工场。文章内容属作者个人观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。
　　最近几年经过各种理财机构和专家的熏陶，普通人对于“资产配置”一词已经耳熟能详，甚至有点觉得是陈腔滥调了。
　　但其实很多人不知道资产配置的基本原理和具体运用。
　　其实这里包含了三部分：(1)市场分析、(2)配置理论应用、(3)再平衡方式（再平衡是指当资产组合因为市场波动而偏离了原有状态时，通过及时调整资产比例而实现组合的再平衡，耶鲁投资大师大卫.斯文森将资产配置再平衡形容为“天上掉下的馅饼”）, 而这三者形成了紧密的闭环， 就如同专业媒体常提到的耶鲁投资模式,。
　　其实就是构建了一套完整的机构投资流程和不受市场情绪左右的严谨的投资原则，包括投资目的的设定、资金的进出、资产负债的配比、资产类别的划分及配置、投资品种和投资工具的选择、风险控制、基金经理的选择等。
　　需要说明的是，在私人银行和财富管理界，资产配置是有严格要求的，必须以“大类资产配置”为基础，而不能以个股为基础。
　　所谓大类资产，是指股票、债券、地产、黄金等“大类别”的资产，这些资产之间具有分散性，是资产配置的基础。
　　无论资产配置的后台是人工还是电脑，这三部分都是必不可少的。
　　但随着大数据技术和机器学习技术的普及，资产配置开始走向智能化，这里就结合我们的经验给大家做一些分享，谈谈机器学习是如何在资产配置中使用的。
　　资产配置的理论选择
　　模型开发者可根据市场不同情况，利用不同的配置理论与再平衡方式，为投资人提供智能配置与调仓服务, 我们举三种常见的配置组合类型如下
　　(1) 懒人组合(1/N):
　　在这种组合方式里，假设4个投资标的,则每个配置25%,而懒人组合常搭配的调仓方式有三种：
　　(a)买入并持有策略(Buy-and-hold Strategy)
　　(b)恒定混合策略(Constant-mix Strategy)
　　(c)固定比例投资组合策略 CPPI(Constant proportion portfolioinsurance)
　　我们以方法(b)恒定混合策略为例, 看看当一定期间后该配比与原配置不同时, 触发调整进行再平衡是如何进行的。
　　首先，假设我们配置在股市、中国股市、债市、黄金各25%，并设定一个季度后做出调整。
25%　　一季度后假如我们发现、A股是上涨， 黄金、债市是下跌，如下图所示：
12%　　那么再平衡时，美股、A股需要调降至25%， 而债市与黄金则需增配至25%，尔后每季度调整，即完成再平衡流程，所以懒人投资法是不需要运用复杂的机器学习的方式。
　　(2) 风险平价组合(Risk Parity)：
　　风险平价是对投资组合中不同资产分配相同的风险权重的一种资产配置理念， 在一般情况下股票、商品投资的风险较高， 债券的风险较低，因此在配置时则会降低高风险资产配置，使其所贡献的风险相同。
　　在假设资产相关性相等的条件下，我们能把某一类资产i 藉由risk-parity计算后， 其配置权重表示如下, 但由于Risk-Parity 并不考虑收益, 只考量波动率(风险)，在实务应用中比较适合能提供良好收益的资产或产品。
　　因此普遍应用在Fund of funds (FOF)的配置模式, 当大家看完公式后, 是不是觉得你也能成为FOF 投资经理?
　　但倘若要成为优秀的投资经理，就必须对波动率(风险)衡量做番苦工，传统的方式包括历史波动率模型(Exponential Weighted Moving Average，EWMA)、隐含波动率模型（Implied Volatility）、以及时间序列一系列模型(GARCH)。
　　随着机器学习的崛起，近期也发展出了基于大数据的深度学习模型来预测波动率。
　　比如来自斯坦福大学和Google的学者联合发表了论文“DeepLearning Stock Volatilities with Google Domestic Trends”，利用Google搜索趋势的数据和递归神经元的学习方式来预测股市波动率，其预测效果比传统线性模型或GARCH模型提升31%以上。
　　因此只要运用得当， 对于采用Risk-Parity的方式, 能提供更好的配置结果。
　　图1：Xiong, Nichola& Shen运用Deep Learning的学习方式示意图
(3) 马科维茨的均值方差-有效前沿组合或Black-Litterment模型修正:
模型主要寻找 “收益/风险”(单位风险下的收益)的优化配置组合, 因此优化方程
　　表达式如下：
图3：投资组合（绿点）及有效前沿（蓝线）
　　这条曲线越往右边投资组合风险越高，但相对收益也较高， 也符合一般对于高风险对应高收益的认知，既然有了这个特性， 我们便能将风险选择对应到不同客户属性的配置方案。
　　因此有效前沿组合便成了资产配置的理论基础。
　　构造资产配置组合的三大关键点
　　现在我们确定用马科维茨的均值方差――有效前沿理论为资产配置组合的基础。
　　从这我们可以衍生出三个构造模型的关键点：(1)如何预估风险、 (2)如何预估收益、(3)如何正确的分类用户属性。
　　（1）预估风险
　　对于第1点的处理, 可以使用我们上文已经提过到过的，Deep Learning的方式来改善风险预估的困难程度。
　　（2）预估收益
　　而对于第2点收益预估部份，运用机器学习好处有：输入资料形态限制较低；可作线性/非线性学习；自我演化、修正等等。
　　机器学习可以对模型因子做出有监督学习, 因子的选择可包含基本面、技术面、筹码面数据, 并做出市场收益的对应估计。
　　下图展示了美国股市运用决策树因子模型分析收益的案例。
决策树因子分析参考
X8: 半年线增长率 X4: 预期企业收增长率　　X10: 短期均线乖离 X7: 季线增长率　　图3：美国股市运用决策树因子分析案例
　　预估收益有多种办法。我们将几种不同的收益预估模型测算出来的资产收益，作为输入参数放入马科维茨的有效前沿模型或者Black-Litterment模型计算，并分析其对投资组合的影响，也就是投资收益的表现。
　　下面我们用三种方法来预估收益，一种是支持向量机回归模型（SVM），一种是线性回归模型，这两种模型的分析因子包括利率、市盈率、市净率、股息率、企业盈收、成交值、隐含波动率、MACD、KD等。
　　而第三种则是一般人最常用的，直接用过去几年市场的走势来预测未来市场。请看下图：
　　――灰色曲线：SVM Regression 用支持向量机（SVM）预测资产收益的组合表现。
　　――橙色曲线: Linear Regression 用线性回归预测资产收益的组合表现。
　　――蓝色曲线: 直接用过去三年平均收益率来预测资产收益的组合表现。
　　――涵盖市场: 美国、欧元区、、澳洲、拉丁美洲、新兴欧洲、亚洲除日本、中国、商品、 REITs、海外投资等级债、海外债与海外高收益债
　　――调整频率：月
SVM 长期均线与营收
SVM 美元指数与预期营收
图4：SVM Regression因子分析
图5：收益预估方式对收益曲线影响的比较
　　(3)客户属性分类
　　最后我们来看第3点也就是客户分类的机器学习部份，坦率说迄今为止金融机构对用户的数据掌握最多，可以通过记录消费者的消费喜好、收入状况、年龄阶段，推荐客户可能需要的贷款、融资等金融产品。
　　机器学习将用户数据收集后进行规整处理，转化为相同维度的特征向量，通过聚类，回归，关联等各种分类器。
　　RFM模型是用户价值研究中的经典模型，基于近度 (Recency)、频度(Frequency)和额度(Monetary)这3个指标对用户进行聚类， 找出具有潜在价值的用户， 从而辅助商业决策，提高营销效率、复购率与转化率。
　　但多属于单一金融产品营销，较适合于战术投资配置推荐，对于风险承受匹配于马科维茨的配置应用则尚未成熟。
　　因此一般仍以符合监管的主动风险划分方式, 再依据模型优化解帮助客户提供投资资产组合。
　　综上所述，我们不难发现机器学习对于资产配置组合的应用实践已经非常丰富，对于金融机构与资产管理公司来说，加强金融科技研发人才培育, 可能是未来几年的重要任务。　　
&&& 文章来源：微信公众号阿尔法工场
（责任编辑：郝运 HN064）
和讯网今天刊登了《技术贴：如何利用人工智能实现资产配置 》一文，关于此事的更多报道，请在和讯财经客户端上阅读。
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