在探索人工智能領域的浪潮中，針對個人消費者C端的AI解決方案的實際落腳點，似乎依舊沿著一條較為狹窄的路徑發展。

美國著名科技風投機構a16z最新的研究報告透露，當前市面上頗受歡迎的五十種C端AI產品，主要集中于視頻、音頻、圖像和文本處理的智能工具領域，這一趨勢反映出面向C端的應用依然有待進一步拓展和深化。

在此背景下，國內AI創新企業功夫源科技重磅推出「功夫量化」AI應用，這是針對金融行業的一次跨越性進擊。

它能夠在PB級金融數據海洋中，以秒級速度進行精準的信息搜尋，國內首款面向普通投資者的AI金融數據分析產品。

其核心競爭力在于它能夠對繁雜的數據進行深度篩選，洞悉背后的價值信息，并據此生成新的、有力的洞見，幫助用戶做投資決策。

在過去，進行這類復雜的金融分析通常要求分析師具備高級編程技能，并需要在專業金融數據庫上執行一系列開發工作。

而現在，借助功夫量化的AI技術，即使用戶不具備編程能力或使用專業工具的經驗也能輕松進行分析。

他們只需通過免費的小程序或桌面客戶端，以類似ChatGPT的問答形式，即可實時獲取所需的分析結果。

例如，用戶可以輕松查詢：

• 「今年3月每天收盤前30分鐘逐筆成交數量最多的股票」
• 「中國石油和上汽集團在今年1月3號開盤后10分鐘內每分鐘逐筆成交數之差」
• 「2024年寧德時代三十分鐘內漲幅超過1%的隨后五分鐘的漲跌幅度」

小程序版：手機端亦可輕松獲取TB級數據的AI測算，洞悉市場秘密

桌面客戶端：市面上唯一基于l2數據進行因子研究和因子生成的AI計算工具

這種能力讓普通投資者也能深入挖掘那些曾經只有專業數據分析師才能觸碰的深層信息，自由探索數據海洋中的線索，從而揭示新的投資和交易機會。

而這對于那些習慣于通過復雜算法和策略來尋求盈利的股票操盤手和期貨交易者來說，無疑將面臨工作形態與流程的變革——

過往，他們可能需要依賴IT開發者或數據分析師來實現復雜策略，如今，在AI的幫助下，他們能夠獨立完成這些任務，這大幅提升了工作效率，也為他們的決策提供了更直接、更精確的支撐。

產品一經推出，已經有金融從業者調侃并感嘆，又一波失業大潮要來了！

AI能力強，還需優質數據打底

目前，功夫量化已經為用戶提供了覆蓋國內全市場的金融市場Level2數據。這種數據的深度和廣度，使得用戶不僅能夠以更高精度分析市場動態，還能更精確地分析市場動態并制定相應的交易策略。

Level 2數據的稀缺性和價值體現在其提供比傳統市場數據更豐富的交易層面信息，包括訂單簿的所有買賣報價級別，這是洞察市場供需狀態、預測價格走勢并把握交易時機的關鍵因素。

在數據服務行業，Level 2數據往往價格不菲，通常超過10萬元人民幣，且對于終端用戶來說，其使用不僅停留在昂貴的獲取成本上，還包括了必要的存儲和計算基礎設施的搭建。

這一系列的技術和財務門檻，自然將許多個人用戶和小型機構排除在外，傳統上，只有資金雄厚的機構才能夠應對這樣的成本投入。

針對于此，功夫量化團隊所開發的全新無服務架構改變了這一局面，通過云計算平臺提供彈性算力服務，使得用戶無需前期投資即可實現數據的即時在線處理和分析。

通過這種創新模式，高成本的數據服務以更加親民的方式呈現給了C端用戶，同時保持專業級的數據處理能力。

不同用戶之間的計算任務完全隔離在各自的沙盒內，這不僅保障了數據安全，也確保了高并發環境下的優良用戶體驗。

功夫量化團隊的產品經理透露，除了現有的Level 2數據，今年內還將進行一系列的數據升級，包括添加基本面數據、另類數據等多種數據類型。

這些升級將幫助用戶在功夫量化產品內獲得更加完整的市場圖景。

金融版的特征工程，因子計算創新應用

在機器學習的應用過程中，特征工程是確保模型有效性的關鍵步驟。

在金融行業，這一概念對應著因子的提取和使用，這些因子常常是投資決策和量化策略的基石。

針對這種場景，功夫量化還特別推出了基于因子計算的AI Infra—高性能金融因子工廠，支持用戶通過功夫量化的先進無服務算力設施來自定義和部署因子計算任務，進而提高金融分析和交易策略的精準度。并通過開放式的API在其他系統內連接使用計算結果。

高性能金融因子工廠特點如下：

• 自定義因子計算：用戶可根據個人或機構的特定需求，自定義因子計算邏輯。為投資策略帶來了極大的靈活性和針對性，滿足每個市場參與者采用其獨到的視角和策略。
• 無服務算力設施：功夫量化的無服務架構允許用戶在虛擬化的隔離環境中運行因子計算任務，無需擔心底層硬件的維護和升級。這種云基礎設施支持高彈性和可擴展性，確保了計算資源的即時可用性和高效執行。
• 開放式API接口：通過開放式API，用戶可以輕松地將因子計算結果集成到其他系統中，無論是內部的交易系統還是外部的分析工具。這種高度的互操作性極大地增強了因子應用的靈活性和廣泛性。

以上三點共同構成了強大的運營壁壘，為用戶提供個性化、低維護和高度互聯的量化交易解決方案的同時，也為商業模式創新奠定了堅實基礎。

在特征工程領域，國外已經出現AI基礎設施獨角獸，例如Tecton就為機構用戶提供通用的數據特征管理基礎設施。

相比之下，功夫量化專注于金融行業，提供了更為定制化和行業特定的解決方案，包括專業數據、定制工作流集成、交易執行無縫銜接等特點。

同時通過功夫量化特有的產品設計，使得這些功能既能滿足專業投資機構的需求，也能完全開放給個人用戶自由使用。

AI加速，全能交易Agent即將到來

功夫量化的未來發展計劃表明，他們致力于將人工智能功能更全面地融入金融交易的各個環節，從數據分析到實盤交易。這種全鏈路的AI增強不僅將改變傳統的交易方式，還預示著AI在金融領域應用的新紀元。

不久后的功夫量化平臺將通過高級的用戶界面和自然語言處理技術，使用戶能夠直接與系統對話，描述他們的交易需求和目標。AI Agent將解析這些需求，自動執行以下步驟：

• 分析數據，識別關鍵因素
• 自動生成策略代碼
• 在高精度的回測系統上測試策略
• 可視化展示回測結果
• 自動篩選并推薦最佳交易策略

這種交互方式將極大地簡化用戶的操作流程，降低進入門檻，使金融交易更加智能化和個性化。

別具一格的技術創新型團隊

自2017年成立以來，功夫量化團隊始終保持一個精練而高效的團隊規模。

盡管團隊成員僅有三十人，但他們覆蓋了包括核心研發、產品設計、質量測試、運營管理以及商務等各個職能領域。

這種全面而緊湊的團隊配置使得功夫量化能夠靈活且高效地處理復雜的任務和項目，并且具備同時交付面向大型金融機構的專業軟件項目和面向C端用戶的大規模在線服務的能力。

功夫量化創始人董可人本科畢業于清華大學計算機系，并于利物浦大學計算機系取得博士學位，在多年以前就在知乎等知識平臺上憑借在量化交易領域的專業知識獲得過大量關注。

團隊內的其他成員也都非常穩定，創始成員們已經有近十年的合作經驗。

董可人是早期知乎上金融領域前十答主，也是國內最早的量化布道者

在傳統金融技術領域，多數團隊由于對穩定性和安全性的高需求，往往采用了較為保守的技術棧。

與此形成鮮明對比的是，功夫量化團隊展示了一種創新的技術實施策略和研發流程，這不僅使他們在技術前沿保持領先，同時也確保了產品的高性能和高穩定性。

功夫量化團隊在其開發流程中集成了如GitHub、Airtable、Zapier、Hookdeck等工具，這些工具支持高效的代碼管理、項目管理和自動化流程。

通過采用這些前沿技術與工具，有效縮短開發周期，并同時保持軟件質量和穩定性，這使得功夫量化能夠僅維持少量人力的情況下即可同時支持專業軟件交付和運營大規模在線服務。

One More Thing：開源項目

由于行業內高強度的競爭屬性，金融業的交易者除了關注策略能力，也非常關注交易執行環節的系統性能，需要盡可能的降低交易信號執行時的系統延遲，才能確保自己獲得更好的交易機會。

功夫量化在業內一直以來都以極致的低延遲系統性能為知名，不僅在性能上表現出色，更是開源理念的推行者和貫徹者。

除了提供系統核心組件的開源代碼，功夫量化團隊還打造了完整的在線開源站點（www.libkungfu.cc），提供詳細的文檔、版本管理、預編譯的安裝包下載等多項支持。

功夫量化開源站提供了詳細的版本追蹤、文檔和產品下載信息

在GitHub上提供的開源倉庫，已經收收獲3K+加星：

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

盡管高性能的交易核心系統有很高的商業價值，但功夫量化團隊采取了一種在金融科技領域相對少見的開放策略，并采用了開放性極高的Apache License 2.0協議，不會限制用戶基于代碼進行商業開發。

據了解，在競爭激烈的量化私募行業，已經有相當多的公司基于功夫量化的開源產品來打造自己的核心系統，其中也不乏大型頭部機構。

功夫量化提供的SDK和插件化包管理機制極大地簡化了開發人員創建定制交易終端產品的過程。這種高度模塊化的設計使得開發者可以輕松集成AI、數據服務、因子計算等功能，而不必從零開始構建。

通過功夫量化提供的API，用戶只需少量的開發工作，就能實現跨平臺、帶有圖形界面的自定義產品，并且支持Python、JavaScript、C++等多種開發語言，靈活度爆表。