Sigma产品简介
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目录
- 概述
- 应用
- 产品特色:质量控制与开源
- 模块划分与指标体系
1. 概述
1.1 金融服务行业的趋势
随着竞争的加剧和互联网时代的到来,如今各券商之间的竞争已经从简单粗暴的“佣金战”,转变为更深层次的“服务战”。“服务战”的核心是提供有竞争力的个性化服务,比如投资分析、投资顾问、理财咨询等。
这些个性化服务的物质基础是客户的数据。一方面,利用数据进行分析可以更好地了解客户,从而更有针对性地提供服务。另一方面,数据本身也是一类非常重要的个性化服务。
1.2 Sigma
以原始现金流、持仓数据为出发点,结合市场公开数据,通过量化投资、机器学习的方法,结合10大类共计275+个量化指标,量化分析账户状况,Sigma向客户提供个性化的账户分析,并提供针对性的建议。
Sigma整体包括4大部分:
- 深度清洗:数据清洗、市值重估、现金流重估;
- 量化分析:对已清洗的数据进行量化分析;
- 质量监控:贯穿始终的质量监控;
- 展示与反馈:分析结果展示给客户并收集反馈;
2. 应用
Sigma具体呈现为2个产品:智能对账单、账户诊断。
2.1 智能对账单
提供以投资分析为视角的账户投资对账单。
根据指定时间段内客户的收益情况,量化客户的投资结果,包括:
- 收益状况展示
- 月度账单分析
- 收益来源归因
详情请查看智能对账单简介
2.2 账户诊断
账户诊断将在量化指标的基础上,给出投资能力的“诊断”。
- 分项衡量客户的投资能力
- 盈亏情况分析
- 操作特点总结及建议
详情请查看账户诊断简介
3. 产品特色:质量控制与开源
3.1 质量控制
每一个量化指标都有一个质量控制标签,来表示计算结果的准确性。事实上,对于一款数据产品,如果没有提供这种类似的质量控制标签,那么产品基本上属于不可用的状态,就像开发好但没有经过任何测试的APP一样。
3.2 开源
可扩展性强,极易进行二次开发。可以让数据开发人员聚焦于上层的指标开发,而不用受困于繁琐的数据清洗和业务梳理。
更多说明见产品特色:质量控制与开源
4. 模块划分与指标体系
4.1 模块划分
Sigma分为智能对账单和账户诊断两个大模块,每个大模块又可分为若干功能模块:
详细说明请见Sigma功能模块和系统架构
4.2 指标体系
根据量化指标的作用,可以将其分为十个大类,具体参看下图: