清华系发布全新金融AI，数秒完成金融数据大海捞针！金融民工直呼要失业

【导读】专业数据分析师要危了！国产首款金融数据分析AI诞生，数秒即可完成PB级金融数据「海底捞针」，普通用户无需编程就能搞定数据分析。

在探索人工智能领域的浪潮中，针对个人消费者C端的AI解决方案的实际落脚点，似乎依旧沿着一条较为狭窄的路径发展。

美国著名科技风投机构a16z最新的研究报告透露，当前市面上颇受欢迎的五十种C端AI产品，主要集中于视频、音频、图像和文本处理的智能工具领域，这一趋势反映出面向C端的应用依然有待进一步拓展和深化。

在此背景下，国内AI创新企业功夫源科技重磅推出「功夫量化」AI应用，这是针对金融行业的一次跨越性进击。

它能够在PB级金融数据海洋中，以秒级速度进行精准的信息搜寻，国内首款面向普通投资者的AI金融数据分析产品。

其核心竞争力在于它能够对繁杂的数据进行深度筛选，洞悉背后的价值信息，并据此生成新的、有力的洞见，帮助用户做投资决策。

在过去，进行这类复杂的金融分析通常要求分析师具备高级编程技能，并需要在专业金融数据库上执行一系列开发工作。

而现在，借助功夫量化的AI技术，即使用户不具备编程能力或使用专业工具的经验也能轻松进行分析。

他们只需通过免费的小程序或桌面客户端，以类似ChatGPT的问答形式，即可实时获取所需的分析结果。

例如，用户可以轻松查询：

• 「今年3月每天收盘前30分钟逐笔成交数量最多的股票」

• 「中国石油和上汽集团在今年1月3号开盘后10分钟内每分钟逐笔成交数之差」

• 「2024年宁德时代三十分钟内涨幅超过1%的随后五分钟的涨跌幅度」

小程序版：手机端亦可轻松获取TB级数据的AI测算，洞悉市场秘密

桌面客户端：市面上唯一基于l2数据进行因子研究和因子生成的AI计算工具

这种能力让普通投资者也能深入挖掘那些曾经只有专业数据分析师才能触碰的深层信息，自由探索数据海洋中的线索，从而揭示新的投资和交易机会。

而这对于那些习惯于通过复杂算法和策略来寻求盈利的股票操盘手和期货交易者来说，无疑将面临工作形态与流程的变革——

过往，他们可能需要依赖IT开发者或数据分析师来实现复杂策略，如今，在AI的帮助下，他们能够独立完成这些任务，这大幅提升了工作效率，也为他们的决策提供了更直接、更精确的支撑。

产品一经推出，已经有金融从业者调侃并感叹，又一波失业大潮要来了！

AI能力强，还需优质数据打底

目前，功夫量化已经为用户提供了覆盖国内全市场的金融市场Level2数据。这种数据的深度和广度，使得用户不仅能够以更高精度分析市场动态，还能更精确地分析市场动态并制定相应的交易策略。

Level 2数据的稀缺性和价值体现在其提供比传统市场数据更丰富的交易层面信息，包括订单簿的所有买卖报价级别，这是洞察市场供需状态、预测价格走势并把握交易时机的关键因素。

在数据服务行业，Level 2数据往往价格不菲，通常超过10万元人民币，且对于终端用户来说，其使用不仅停留在昂贵的获取成本上，还包括了必要的存储和计算基础设施的搭建。

这一系列的技术和财务门槛，自然将许多个人用户和小型机构排除在外，传统上，只有资金雄厚的机构才能够应对这样的成本投入。

针对于此，功夫量化团队所开发的全新无服务架构改变了这一局面，通过云计算平台提供弹性算力服务，使得用户无需前期投资即可实现数据的即时在线处理和分析。

通过这种创新模式，高成本的数据服务以更加亲民的方式呈现给了C端用户，同时保持专业级的数据处理能力。

不同用户之间的计算任务完全隔离在各自的沙盒内，这不仅保障了数据安全，也确保了高并发环境下的优良用户体验。

功夫量化团队的产品经理透露，除了现有的Level 2数据，今年内还将进行一系列的数据升级，包括添加基本面数据、另类数据等多种数据类型。

这些升级将帮助用户在功夫量化产品内获得更加完整的市场图景。

金融版的特征工程，因子计算创新应用

在机器学习的应用过程中，特征工程是确保模型有效性的关键步骤。

在金融行业，这一概念对应着因子的提取和使用，这些因子常常是投资决策和量化策略的基石。

针对这种场景，功夫量化还特别推出了基于因子计算的AI Infra—高性能金融因子工厂，支持用户通过功夫量化的先进无服务算力设施来自定义和部署因子计算任务，进而提高金融分析和交易策略的精准度。并通过开放式的API在其他系统内连接使用计算结果。

高性能金融因子工厂特点如下：

• 自定义因子计算：用户可根据个人或机构的特定需求，自定义因子计算逻辑。为投资策略带来了极大的灵活性和针对性，满足每个市场参与者采用其独到的视角和策略。

• 无服务算力设施：功夫量化的无服务架构允许用户在虚拟化的隔离环境中运行因子计算任务，无需担心底层硬件的维护和升级。这种云基础设施支持高弹性和可扩展性，确保了计算资源的即时可用性和高效执行。

• 开放式API接口：通过开放式API，用户可以轻松地将因子计算结果集成到其他系统中，无论是内部的交易系统还是外部的分析工具。这种高度的互操作性极大地增强了因子应用的灵活性和广泛性。

以上三点共同构成了强大的运营壁垒，为用户提供个性化、低维护和高度互联的量化交易解决方案的同时，也为商业模式创新奠定了坚实基础。

在特征工程领域，国外已经出现AI基础设施独角兽，例如Tecton就为机构用户提供通用的数据特征管理基础设施。

相比之下，功夫量化专注于金融行业，提供了更为定制化和行业特定的解决方案，包括专业数据、定制工作流集成、交易执行无缝衔接等特点。

同时通过功夫量化特有的产品设计，使得这些功能既能满足专业投资机构的需求，也能完全开放给个人用户自由使用。

AI加速，全能交易Agent即将到来

功夫量化的未来发展计划表明，他们致力于将人工智能功能更全面地融入金融交易的各个环节，从数据分析到实盘交易。这种全链路的AI增强不仅将改变传统的交易方式，还预示着AI在金融领域应用的新纪元。

不久后的功夫量化平台将通过高级的用户界面和自然语言处理技术，使用户能够直接与系统对话，描述他们的交易需求和目标。AI Agent将解析这些需求，自动执行以下步骤：

• 分析数据，识别关键因素

• 自动生成策略代码

• 在高精度的回测系统上测试策略

• 可视化展示回测结果

• 自动筛选并推荐最佳交易策略

这种交互方式将极大地简化用户的操作流程，降低进入门槛，使金融交易更加智能化和个性化。

别具一格的技术创新型团队

自2017年成立以来，功夫量化团队始终保持一个精练而高效的团队规模。

尽管团队成员仅有三十人，但他们覆盖了包括核心研发、产品设计、质量测试、运营管理以及商务等各个职能领域。

这种全面而紧凑的团队配置使得功夫量化能够灵活且高效地处理复杂的任务和项目，并且具备同时交付面向大型金融机构的专业软件项目和面向C端用户的大规模在线服务的能力。

功夫量化创始人董可人本科毕业于清华大学计算机系，并于利物浦大学计算机系取得博士学位，在多年以前就在知乎等知识平台上凭借在量化交易领域的专业知识获得过大量关注。

团队内的其他成员也都非常稳定，创始成员们已经有近十年的合作经验。

董可人是早期知乎上金融领域前十答主，也是国内最早的量化布道者

在传统金融技术领域，多数团队由于对稳定性和安全性的高需求，往往采用了较为保守的技术栈。

与此形成鲜明对比的是，功夫量化团队展示了一种创新的技术实施策略和研发流程，这不仅使他们在技术前沿保持领先，同时也确保了产品的高性能和高稳定性。

功夫量化团队在其开发流程中集成了如GitHub、Airtable、Zapier、Hookdeck等工具，这些工具支持高效的代码管理、项目管理和自动化流程。

通过采用这些前沿技术与工具，有效缩短开发周期，并同时保持软件质量和稳定性，这使得功夫量化能够仅维持少量人力的情况下即可同时支持专业软件交付和运营大规模在线服务。

One More Thing：开源项目

由于行业内高强度的竞争属性，金融业的交易者除了关注策略能力，也非常关注交易执行环节的系统性能，需要尽可能的降低交易信号执行时的系统延迟，才能确保自己获得更好的交易机会。

功夫量化在业内一直以来都以极致的低延迟系统性能为知名，不仅在性能上表现出色，更是开源理念的推行者和贯彻者。

除了提供系统核心组件的开源代码，功夫量化团队还打造了完整的在线开源站点（www.libkungfu.cc），提供详细的文档、版本管理、预编译的安装包下载等多项支持。

功夫量化开源站提供了详细的版本追踪、文档和产品下载信息

在GitHub上提供的开源仓库，已经收收获3K+加星：

项目地址：https://github.com/kungfu-origin/kungfu

尽管高性能的交易核心系统有很高的商业价值，但功夫量化团队采取了一种在金融科技领域相对少见的开放策略，并采用了开放性极高的Apache License 2.0协议，不会限制用户基于代码进行商业开发。

据了解，在竞争激烈的量化私募行业，已经有相当多的公司基于功夫量化的开源产品来打造自己的核心系统，其中也不乏大型头部机构。

功夫量化提供的SDK和插件化包管理机制极大地简化了开发人员创建定制交易终端产品的过程。这种高度模块化的设计使得开发者可以轻松集成AI、数据服务、因子计算等功能，而不必从零开始构建。

通过功夫量化提供的API，用户只需少量的开发工作，就能实现跨平台、带有图形界面的自定义产品，并且支持Python、JavaScript、C++等多种开发语言，灵活度爆表。

参考资料：

https://www.kungfu-trader.com

https://libkungfu.cc

https://github.com/kungfu-origin/kungfu