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美国量化交易发展多年，已成主流交易方式之一。根据咨询机构Tabb Group数据，截至今年5月，美股交易量中有27%是由量化对冲基金完成，超过了传统资管公司、银行等机构。相比之下，国内量化交易起步晚，交易量很小。
在此背景下，聚宽从量化策略开发平台切入，提供量化数据和开发工具等服务，简化策略开发过程，以此吸引量化策略开发者。
聚宽搭建的量化平台包括四大模块：量化数据、策略开发、策略擂台和社区。其中策略开发包括回测和模拟实盘等，帮助开发者更高效率地研发、检验策略。策略擂台则展示了优秀的策略，相互比拼，用户可以免费订阅。
早期，聚宽的商业化思路是通过C端变现，具体模式是在聚集大量的量化策略开发者之后，发行基于这些策略的众包对冲基金。
聚宽CEO高斯蒙表示，“后来我们发现C端变现这条路需要时间。因为如果要以优秀的策略去融资，做资管公司，至少需要两三年的时间证明自己的资管能力。”基于此，聚宽开始了B端战略，在A轮融资之后探索B端变现，为券商、基金等金融机构提供量化策略开发和交易系统，收取系统研发费用。
券商是聚宽的主要服务对象，也是现金流的主要来源。目前，聚宽已经服务8家券商，包括广发证券、国泰君安、方正证券、华融证券、大同证券、第一创业等等。
对于私募，聚宽计划后续推出量化工具的增值服务，提供其它的金融数据，帮助中小私募募集资金等。
近期爱分析对高斯蒙进行了专访，节选精彩内容如下。
高斯蒙先后就职于百度、人民搜索，曾参与创立汽车大数据服务公司数创信息，有丰富的互联网系统开发经验。
国内量化交易刚起步，资管规模年增长40%
爱分析：国内量化交易资管规模有多大？
高斯蒙：目前总体的量化资管规模还很小，但是增速很快，估计每年增速约40%。
爱分析：国内金融机构对量化系统的需求有多大？
高斯蒙：今年预计有30家券商、100家私募、10家公募会有量化交易系统的需求，我们想占到60-70%的份额。除了券商、公募、私募，还有一些别的潜在客户，比如银行、保险等，只不过现在还没有去接触，精力不太够。其实银行、保险的需求应该会更强，因为资金量更大且稳定。
爱分析：如何看待聚宽的竞争者？
高斯蒙：跟我们一样做量化的第三方平台挺多的，有通联数据的优矿，深圳的米筐，现在京东金融、同花顺都有类似产品，还有一些小的创业公司，总体来说大家还处在一起把市场做大的阶段。
爱分析：2B层面，恒生会给聚宽造成很大的竞争压力？
高斯蒙：其实量化系统对产品、技术的要求还是非常高的，我们也有一定的先发优势。大环境下，这块目前还不是恒生的核心业务，它面临的竞争维度会更多，很难将主要精力集中在我们这个方向。这是一个新的市场，在销售上，它会有一些商务积累上的优势，而我们会提供更好的产品服务。
爱分析：美国有对标公司？
高斯蒙：2B层面没有。美国的券商牌照没有那么严格，要想生存就要差异化竞争，结果就是很多券商都有自己的技术能力。中国不太一样，牌照很关键，券商也处在技术转型期，相对而言更需要第三方公司的服务支撑。
2C层面，美国有个量化策略平台quantopian，为用户提供策略开发工具和融资服务。它现在体量不大，还没有往券商方面发展，但将来应该是会有这个方向。
爱分析：量化交易系统将来会云化吗？
高斯蒙：在机构端目前没有看到这个趋势。首先，券商肯定不需要，因为它不差钱，也有合规要求。中小私募也不会有这种需求，因为它们把数据、策略看得非常重，作为核心资产肯定是不会考虑云化的。
量化服务三模块：数据，投研，实盘
爱分析：聚宽给券商提供的量化系统包括哪些模块？
高斯蒙：主要包括三大模块，数据、投研、实盘。好的量化金融数据是基础，很多获取的数据都有缺失或者错误，需要纠正。投研平台包括回测、模拟交易等。实盘包括风控，算法交易、产品管理、组合管理等。
爱分析：量化金融数据怎么获取？
高斯蒙：其实券商的数据也是采购的，但是之前中国没有一家专门做量化数据库的公司，所以中国的量化数据还不够干净，经常会有一些缺失等错误，这是比较大的问题。
聚宽会从交易所获取数据，也会跟传统数据商采购，还有就是我们以前做过搜索，在网上爬了几十家网站相关的数据。我们平台的策略开发者也会找到很多数据的脏点问题，我们通过众包的方式，让数据的精度更加精准。
爱分析：各家在量化投研服务上有什么差异？
高斯蒙：很多功能性差别都是体现在细微处，比如回测精不精准，速度够不够块，有没有考虑到分红、股票代码变更、T+0的基金交易、复权交易等。这个其实是业务逻辑驱动的，看谁能做得更细。
爱分析：实盘要解决的问题有哪些？
高斯蒙：首先是要符合监管要求，不是谁都能直接连接交易市场。还有就是风控。
我们为券商提供服务，它们的底层系统有些是自己研发的，有些是第三方的，我们是在它们的交易系统之上搭建量化交易的业务系统。
目前已经给广发提供了实盘交易系统，已经在上线最后阶段，用户将可以在广发的平台上使用聚宽的量化策略工具和交易系统。
转型B端求变现，券商是服务重点
爱分析：聚宽在A轮融资之后就开始了商业化，具体模式是什么？
高斯蒙：我们最早的商业模式就是想办法先把人圈过来，积累策略和开发者，然后把好的策略拿出来，自己发产品。
后来我们发现C端变现这条路需要更长的时间。因为如果要以优秀的策略去融资，做资管公司，至少需要两三年的时间证明自己的资管能力。对于创业公司，要得到认可还是比较困难，所以必须要有很强的造血能力。
我们现在主要是对B端券商进行服务，提供量化系统，现金流来的比较快。
爱分析：之前聚宽不做B端是因为定制化要求高？
高斯蒙：B端对定制化的要求确实高，对团队是一个挑战。一方面是因为初期团队规模不大，无法做好B端定制化支撑，一方面也是我们没有意识到这是一个比较大的市场。
爱分析：B端主要的服务对象有哪些？
高斯蒙：券商和私募，主要是券商，目前我们的合作券商有8家，还有一些正在洽谈。公募基金还在积极探索中。
券商跟私募的付费意愿不一样。私募会采购数据、回测、模拟实盘等系统，主要是自己用。券商主要是提供给客户去用，比如应用于智能投顾。
爱分析：在这之前有机构给券商提供量化系统？
高斯蒙：有，主要是针对期货交易，但是体验停留在十年前的水平，交互比较差。
爱分析：怎么收费？
高斯蒙：给券商的价格一般在百万量级，具体还得看模块，包括部署和培训等，然后每年会收取一定的维护费。
爱分析：针对私募，将来的变现方式有哪些？
高斯蒙：方式有很多，比如推出量化工具使用过程中的增值服务，提供其它的金融数据，帮他们募集资金等。现在的中小私募的资金需求很旺盛，但是募资效率比较低。比如很多资金方要求私募提供交割单等信息，私募对此很敏感。
对于我们而言，他们在平台上做策略回测，甚至实盘模拟、实盘交易等，都会有数据留下。我们不能直接获取、利用这些信息，但可以嵌入业绩分析等模块，当它想要融资的时候可以生成并提交分析报告，我们再以此为依据，帮助他们更便捷、高效地募集资金。
私募这块，我们目标定位是从中小私募切入，对于大私募还是有难度的，因为他们自己的实力就很强。
爱分析：除此之外，还有什么可能的变现途径？
高斯蒙：再往长远看，我们现在做的量化策略、私募等，可以成为战略储备，比如跟券商合作分成，平台现在积累的资源就可以快速转变成竞争优势，变现就比较容易了。
爱分析：2017年有什么目标？
高斯蒙：我们预期合同订单收入是两千万，一般首付在60-70%。我们主要收入来自券商，也可以给私募卖数据，但是这个量目前还很小。
为策略募集资金，留住优秀开发者
爱分析：中国做量化策略的用户群体有多大？
高斯蒙：整个市场上，会编程能够写策略的，股票和期货加起来有10万的月活跃用户。优矿、米筐、聚宽三个平台大约能覆盖到其中的3万活跃用户。
剩下的7万活跃用户有两种，一是对现有平台的工具使用不习惯，二是不知道有聚宽这样的平台。
爱分析：聚宽平台上的用户主要是程序员？
高斯蒙：对，还有金融机构从业者，比如券商、私募，有理工背景的炒股人士，还有一部分是学生。
爱分析：如何维持优秀策略开发者的黏性？
高斯蒙：平台上的很多策略开发者都有自己的主业，比如程序员、研究员、老师，策略开发只是他们的业余爱好。这部分人不会去开私募，因为私募的门槛比较高。他们更多是想开发一些好的策略，然后给资金方使用，自己获得一些收益。
这些人不会脱离平台，而是会找一个平台作为支撑。初期，我们靠的是比较好的工具性产品把这些人圈过来。他们进入到平台之后，我们发现优秀策略开发者的效率就更高。发现某些优秀的策略开发者之后，我们会对他进行跟踪观察，将来可以为他们提供资金对接等服务。
随着这些人在平台停留的时间越来越长，实践经验越来越丰富，策略水平越来越高，他们可能会考虑离开平台。所以在发展的过程中，我们会逐渐完善工具性产品，搭建更加完善的底层系统，形成策略库、函数库等，开发者跳到其它平台的成本就非常高。
爱分析：目前国内同类平台为策略募集资金的渠道有哪些？
高斯蒙：一种是通过线下的模式开发高净值客户，比如招一些资管公司的人来铺设渠道。还有就是找券商发产品，募集资金。
一般的策略交易都会搭载在券商体系上，如果券商觉得某个策略不错，也会协助发产品。券商很愿意帮助募集资金，因为可以拿提成。
另外还可以找FOF基金，渠道还是挺多的，关键是策略要足够好，经受得住市场检验。
爱分析：将来聚宽会帮助优秀策略开发者募集资金？
高斯蒙：我们有这个计划。刚开始的金额不会特别大，比如我们挑20个人，给每个人投资100万，总共也就2000万。这种募资就比较简单，我们自己就可以投一部分，然后找一些愿意参与的FOF基金，很快就可以募到足够的资金。这种模式要求的资金额度不大，推进难度比较小，想象空间还是挺大的。