日前，国泰君安正式发布STS(Smart Trading System)智能交易算法基准，通过自研算法设置严选门槛，实现以效果进行质量评定新模式，在交易算法服务方面再次开创证券行业先河。

首创行业先河

STS智能交易算法基准正式发布

　　据悉，STS是国泰君安为量化交易客户推出的集极智交易、策略定制、融资融券、投资研究于一体的智能交易服务体系。2019年，国泰君安依靠强大的IT基础设施，率先推出STS智能交易服务品牌，强调以“快”为核心，以“智”取胜，旨在全面提升客户交易体验和交易服务质量。

　　在交易服务过程中，投入巨资打造算法总线，引入不同第三方算法并在平台上展示供客户选择和使用，已成为目前众多券商提升财富管理竞争力的共同选择。但由于证券系统和第三方在算法部署、运行、维护、优化、升级等方面均需要较高的技术和人力成本，因此需要通过与客户约定提高佣金的方式进行费用补偿。而对于有些无法辨识算法真正优劣的客户来说，即使支付了高昂的时间代价也并未降低预期的交易执行成本。

　　为解决上述问题，国泰君安STS在多个方面进行了创新性尝试。首先，通过自研算法评估体系设置严选门槛，在为客户提供服务之前先对算法进行严格“体检”以保障算法服务质量；其次，凭借强大的研究能力与丰富的交易服务经验，结合境外行业惯例，以客户优先为原则，自行建立了STS TWAP/VWAP计算逻辑及基准，确保了算法的绩效评价结果客观公正；第三， STS算法服务实现了行业首创的按效果进行质量评定的模式，未达标算法不得提高客户佣金价格水平，实现了真正的为客户创造价值。

抓住交易痛点

打造效果评定质量新模式

　　伴随着财富管理转型过程中机构经纪占比的逐渐增加，作为主阵地的量化交易服务成为了业务和收入增长的决胜关键。对于量化策略交易而言，高换仓率下的高换手率的特点让交易执行成本变得尤为重要。据不完全统计，现阶段多数基金管理人换仓交易的隐性成本年化高达5%-10%。

　　此外，机构投资者特别是中小规模基金管理人在优化降低隐性交易成本时也面临多难的选择。自建团队需要高昂的人力成本和技术投入且效果不可预测，同时隐性成本是否降低不仅难以事先分析而且其绩效客观性亦难把握。更为重要的是，没有管理规模的支撑，自建交易隐性成本的解决方案并不能有效解决问题，相反使用券商提供的交易算法服务则成为优先选择。

　　当前市场上提供交易算法的厂商鱼龙混杂，几乎所有算法商均声称自身算法能战胜基准2—5Bps.但实际来看，在衡量隐性交易成本或算法绩效时，行业目前并没有统一标准，通常是算法商自行提供的计算逻辑及公式而定。

　　事实上，只有对母单、子单、策略启动时间、不同买卖方向的量价计算方式、执行完成度等诸多细节上制定统一、公平的标准，才能生成真实及客观的绩效基准。相比普通中小机构投资者而言，大型专业投资机构在建立自身实时绩效评价体系方面更具优势。

　　作为将执行算法作为核心基础服务的大型券商，国泰君安STS服务通过建立公平、统一的券商绩效基准，实现券商量化交易服务由卖方向买方的角色转变，不仅将利益最大化的让予客户，也利于促进行业算法服务的高质量发展。

　　国泰君安表示，STS智能交易算法基准的发布，不仅开创了行业按效果进行质量评定的新模式，成功打造了行业新标杆，未来还将改变行业良莠不齐的生态，大力提升行业交易服务的智能化水平，真正为客户带来巨大收益。(CIS)

（文章来源：中国基金报）