2009年，资产管理巨头贝莱德集团（BlackRock）收购巴克莱全球投资公司（BGI）的交易宣布前夕，在BGI工作了五年的王政回到中国加入博时基金，从零开始搭建博时的量化交易平台。

同一时期的美国，索普已经从“计牌策略之父”变成了“量化对冲之父”，西蒙斯文艺复兴旗下的大奖章基金则在1989-2009的二十年间，拿到了平均年收益率35%的成绩。

西风东渐，金融危机后的海归团队在割韭菜的同时，也带动了国内量化交易的第一次爆发，林立的私募基金创造了将新技术应用于中国投资市场巨大的想象空间。

2013年，注册资本3亿元的通联数据在上海创立，时任万向控股副董事长的肖风成为董事长，他请来王政担任CEO为公司掌舵。

2016年，用纸和笔投资的时代就要过去，金融科技浪潮席卷全球，没有人能再和时代扳手腕。

 

科技改变华尔街

王政一直希望将先进的技术和专业的投资理念结合，推动投资行业做一些变革。在美国，他见证了彭博从一家媒体变成了最懂华尔街的金融数据服务公司。

在拿到普林斯顿大学物理学博士学位时，物理学家在金融圈的地位要比现在高的多，这在很大程度上得益于文艺复兴科技和他们创建的大奖章基金，身为数学家的创始人西蒙斯带领着一帮数学家和物理学家与市场博弈，1994年到2004年，大奖章基金中期的年化收益高达71.8%。

在90年代，金融行业对新技术和新数据的渴求相当迫切，在彭博工作期间，王政在一个由量化交易研究员与机器学习专家组成的小型团队，这个团队参与了彭博的技术平台最初的搭建工作，最典型的工作便是用算法在数据、文本信息里进行价值挖掘。

从彭博转而加入BGI，王政在将自然语言处理、机器学习应用于投资和研究方面有了更多的探索。

技术驱动着量化投资在2008年金融危机前迎来了黄金时代，最风光的基金经理一年能赚3亿美元。

很难说王政在那时就能预料到自己有一天会回到中国，毕竟巴菲特的传奇故事还没传到遥远的东方。2009年，华尔街的金融机构大多还在金融危机的余波中突围。那时也是华尔街精英的一波回国潮，海归团队将他们多年积累的工作经验与理论体系带回了中国。

随着2009年反弹行情的启动，量化投资在中国开始起步，同年除发行3只指数增强型基金外，还发行了4只主动量化基金 ，引领出一波量化投资浪潮。之后数年，量化基金的发行从未间断，整体呈现上升态势。

同年，时任博时基金总经理的肖风邀请王政回国担任量化投资总监，帮助他们做一个全新的技术平台，王政在华尔街的成熟经验让他在中国游刃有余。

散户、政策和监管让中国与华尔街依然保持着距离，但这不妨碍金融与技术开始新一轮融合，大数据、人工智能和云计算正在撕开一个新的时代。

 

“掘金”者转而“卖水”

从2007年开始，平均每年有16位基金经理从公募转向私募，这种趋势在2013年前后到达顶峰。这些基金经理遇到的问题是，公募基金的平台让他们获得了很多卖方服务和信息资源，不幸的是很多人在离开后才意识到这对投资业绩的重要性。

王政意识到这是一个新的市场机遇。和美国的机构玩家不同，他们可以让基金经理、研究员也能利用数据、技术、模型来解决投资管理问题，但要用一种更智能的技术。于是他放弃在资管行业良好的事业发展，转而从事金融科技的创业。

当时，AlphaGo的祖师爷，IBM的人工智能系统“沃森”引发了一轮人工智能的讨论热潮，2011年，它在美国智力问答节目《危险边缘》接连战胜了两位人类冠军，西蒙斯的信徒们意识到，用技术去做投资的时代不远了。

2013年，通联数据在上海诞生，肖风与王政分列董事长和CEO。不过，这家公司在过去四年间却一直低调运行。

按照王政的说法，在过去几年里，通联数据一直在做着基础数据到大数据的收集。相比万得和同花顺这样的产品，通联数据的数据来源更加多元化，更加互联网化，包括股票、基金、债券、研报、宏观、资讯、社交、电商等等，同时运用人工智能等技术提供更有附加值的研究和投资管理服务。这些工作几乎花完了万向集团3亿元的初期投入。

在底层数据库之上，王政又构建了针对为基金经理提供智能投研的萝卜投研，和一个众包的共享式的量化平台优矿。同时，他们的MOM/FOF管理平台和智能投顾业务也开始崭露头角，由于有之前大数据和人工智能算法的积累，这些产品的推出也受到机构的关注。

王政相信这些产品可以从根本上解决投资人刀耕火种式的研究工作，一个优秀的研究员可以同时盯着几十家公司，但机器可以做到几百、几千家。同样，机器也可以通过数据拼出一个粗略的模型，而且速度更快。

在决策环节，算法会模拟人类的思维方式，获取交易员和基金经理的需求，再依照这样的思路对大量数据进行提取、整理、分析，把精炼后的信息，或初步发现的逻辑线索呈现给用户。

王政自信自己的产品放在美国也有很强的竞争力，但在中国，他们有更多的机会。

同一时期，华尔街的新公司也在输出着方法论——Estimize，这家公司用众包模式预测上市公司在下一个季度的每股收益（EPS）和收入数据。机构分析师和独立研究员可以分享自己对上市公司的分析报告，网站再根据每个用户的预测结构表现给予权重，从而获得每个股票的整体预测数据。

Kensho则更加出名，用户只需要像在Google搜索答案一样来搜索金融市场问题。这些互联网公司更亲民，更开放，甚至更愿意快速做出改变——这让他们赢得了很多彭博核心用户群体之外的基层市场。

王政认为短时间内还不能指望用AI去做策略，但它可以进一步解决海量数据的快速处理，让处理过程足够准确，从而创造信息优势。比如在财务报表出来之前精确预测，把非结构的数据转化成结构化的数据，用快数据去预测慢数据。

 

打造“资管界Uber”

十多年里，彭博这样的金融信息服务商深刻的介入到华尔街的每个角落，初创公司只能用卫星图像和大宗商品航运这样的另类数据谋求生存空间。

在中国，彭博的中国学徒正在层出不穷的金融衍生品中创造变革。

这里面既包括传统的金融信息服务商，也包括一些创业型公司。恒生电子意识到了智能金融的大趋势，正在向智能化的概念靠近。文因互联和数库科技这样的初创公司也开始在这个领域小试牛刀。

包括王政在内的大多数人都相信，数据会成为未来投资、资管乃至更多业务的核心。2015年，中国量化基金的发行数量达到有史以来的高峰，共发行32只量化基金，在美国，主动投资正在被量化和被动投资吞噬，北美最大的对冲基金几乎全是量化基金。

和西蒙斯的时代如出一辙，数学家、物理学家和计算机学家似乎已经准备好再一次接管金融世界。

对于智能金融的未来，王政希望将通联数据打造成一个资管业的Uber，撮合社会上的资金与投资管理能力，基金经理和民间高人可以直接在平台上共享智慧，平台提供算法模型，高效实现供需双方的对接。这里的竞争没有华尔街成熟和激烈，大家可以受益于科技的进步，同时为公司带来价值。

越来越多高科技与金融从业者正相继进入智能金融领域，中国的资管行业遵循着先辈的足迹，一个由数据、科技掌控的新的华尔街正在孕育。

“巴菲特退休了，他的基金也结束了。西蒙斯2010年就退休了，但他的基金、他的公司和理念还在继续，这就是数据和算法的力量。”王政说。