Sigma产品简介



  • 目录

    1. 概述
    2. 应用
    3. 产品特色:质量控制与开源
    4. 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:

    1. 深度清洗:数据清洗、市值重估、现金流重估;
    2. 量化分析:对已清洗的数据进行量化分析;
    3. 质量监控:贯穿始终的质量监控;
    4. 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:

    0_1538042596228_功能模块模块图1.png

    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:

    0_1538042512072_sigma量化指标.png