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“喜爱数学，酷爱编程，逻辑清晰”，这是李佐凡留给我的最后印象。12 年前，李佐凡凭借着一股“初生牛犊不怕虎”的勇气进入量化投资，面对华尔街这群聪慧的人，丝毫没有透出胆小和慌乱。华尔街固有万千魅力，但对李佐凡而言，他更期待在中国施展拳脚，幻想把量化作为本人的一生事业来实现，从而为行业带来更多的效率价值。
一、以梦为马，坚守本心
非科班出身的李佐凡，进入金融行业并非误打误撞，而是他始终以来的幻想。2010 年，李佐凡从美国宾夕法尼亚大学计算机专业毕业后，去了华尔街资管之王 BlackRock（贝莱德）。他说，“那几年正好是对冲基金在美国最火的时候，身边很多敌人都找了华尔街对冲基金的工作。”
在缓和而自在的气氛中，李佐凡很快适应了这份工作。在工作中体现出超强的编程能力，既能灵便应答定价模型中的数学公式，也能在短时间内实现共事提出的各种需要。
李佐凡与 BlackRock 老板·上海
谈及抉择金融的起因，李佐凡示意父亲是学数学出身的经济学传授，从小在环境的影响下，对经济一点儿也不生疏。“在计算机程序中你能够发明一个全新的世界，这在金融畛域同样实用并能带来十分大的便当。”他是这样说的。
不仅如此，少年时期的李佐凡很喜爱挑战各种可能性。他从小就拿遍计算机、数学、物理、化学各种比赛奖项，一路被输送到上海交通大学 ACM 班。工作后，还抽空拿了纽约年度桥牌锦标赛冠军奖杯。
对于生存，李佐凡始终放弃着对桥牌和足球的这份酷爱；对于工作，李佐凡也始终连续着对量化的激情、认知和挑战。他感觉，“敲键盘就能够实现的一般性工作，兴许只用了本人 10% 的智商，而交易就不一样，能够让我的头脑高速运转。”2013 年，李佐凡决定回国做本人的量化事业。“相较于成熟市场，量化投资在中国仍然是一片广阔天地，大有可为。”他说道。
回国后的李佐凡，做过证券公司研究员，接触过私募、公募、券商，这些经验让他更加明确了本人的倒退方向。最终把眼光投向了更有科技感和挑战感的战场——算法交易，能够说是合乎他本心的抉择。
二、对技术的极致谋求
经验过“刀枪实战”的李佐凡，在算法交易畛域相对是一员资深骁将。现在负责非凸科技联结创始人兼 CTO，次要负责策略钻研。他常说，“当市场发生变化时，须要技术和钻研协同去解决。技术并非看起来像是游戏中的辅助角色，而是团队中取得胜利不可或缺的独立角色。”
来非凸科技，对李佐凡而言最大的吸引力在于非凸工程师文化。从上学到退出贝莱德，再到前面的自主守业，李佐凡始终在做本人感兴趣的事，也在尝试本人的可能性。他说，“当初非凸团队激励大家敢于尝试，勇于创新。在小而敏的团队里，能施展出我的更多价值。”
在工程师眼里，世界上最美的语言就是编程语言。近年来，非凸科技始终深耕技术，谋求极致，与此同时，对工程师的技术实力和技术耐性也要求极高。李佐凡示意，“非凸将 Rust 作为技术栈，而非 C ++，这很极客！对于领有量化工程师天花板的非凸来说，这极大地提高了开发效率。”
Rust 以其先进的平安并发能力而闻名，不仅领有 Java 的开发效率和代码平安，还领有 C /C++ 的高性能。非凸科技基于 Rust 生态构建的算法交易系统，达到了纳秒级别的延时优化，为客户带来了最大化的收益。“作为 Rust 量化先行者，咱们竭力推广 Rust 语言，乐于分享前沿技术，激励更多的人学习交换。”李佐凡说。
从策略钻研到实盘交易，每一个轻微的技术环节，都须要精心打磨。非凸科技始终心愿把性能做到最 TOP 的级别，对标的内容也都是现有开源代码中最好的那局部。李佐凡示意，“如果在技术层面出了错，可能一下子几十万或上百万没了，所以咱们必须做到极致，继续开发和迭代能力适应新的变动。”
三、对人才的严苛筛选
在顶尖技术的根底上，非凸科技偏向于搭建没有短板的投研团队。既有在量化深耕多年的业内精英，也有从互联网大厂过去的资深工程师；既有各类理工科或金融经济背景的新毕业生，也有在学术界钻研多年的相干领域专家。
晚期的量化人才，能力比拟复合，既要写代码、做模型、做策略，又要治理资金。然而，随着量化行业的倒退，对纵向能力的要求越来越高，比方钻研深度学习在量化畛域的利用，就要在这个畛域深耕上来。李佐凡示意，“第一聪慧，第二怠惰，具备这两个特质，能力在量化行业活下去。”
目前，量化行业对人才的需要大于供应，李佐凡认为这是坏事。“量化行业倒退很快，须要你有很强的自我驱动力，取得新的认知；反之，如果不违心变动，就会被淘汰。”
除此之外，共事间的互相激发和单干同样至关重要，能够把每个人的劣势施展到最大化。在非凸，激励互相交换，提倡共享文化，除了经常性的分享会之外，还有信息共享平台，容许大家分享研究成果。“一方面应用起来快捷高效，另一方面激发大家乐于分享，彼此一直碰撞出新的思维火花，达到一加一大于二的成果。”李佐凡说。
非凸科技的治理格调扁平且高效，崇尚技术为王。同样有着 ACM 血统的李佐凡示意，“咱们喜爱抉择有比赛经验的人，这里半数以上的工程师拿过 ACM、CMO、NOI 等国内奖项。”这些工程师很有特点，通常都很自律，很倔强，很优良，愿付出，敢挑战。“问题越难，他们就越来劲。”他补充道。
四、一生量化事业
从量化投资到策略钻研，李佐凡的工作性质并没有产生实质扭转。他仍然聚焦数据挖掘，做模型，搞策略。他说，“从国外经验来看，量化其实是一个一生的职业，须要投入激情和执着。”
算法策略钻研给了李佐凡很强的反馈感和满足感。目前，算法交易服务次要由券商提供，每家大型券商都领有本人的独门算法能力。但格局并非如此，非凸科技这样的第三方算法交易服务公司，以算法交易执行切入到量化交易畛域，能够凭借技术和服务模式翻新取得先发劣势。
非凸智能算法是在被动算法的根底上进行了优化，在预设的交易工夫内，通过算法对价格走势的预测，以最优的价格主动实现交易，获取交易环节的超额收益。李佐凡说，“非凸最新一代的算法可跑赢市场支流算法 4 -6bp，这其中的秘诀，在于机器学习算法的一直迭代和 AI 技术的利用。”
随着 A 股市场有效性晋升，想要继续做出超额具备肯定挑战性。因为策略呈现了“同质化”，其“危险收益比”就会大幅升高。李佐凡示意，“这其实是对咱们提出了更高的要求：继续开发和丰盛底层因子，晋升策略迭代效率以及加深对市场的了解，另外在投资组合层面继续优化模型，开掘造就优秀人才。”
非凸科技对精密技术的要求十分高。高频交易策略捕获的是市场极为短暂的价格变动，巨量交易订单须要在毫秒级内由程序主动实现。“目前，非凸在建设独立业余机房，为研发人员提供更弱小的算力反对。”李佐凡补充道。
除此之外，非凸科技对“快”的要求也达到了极致。在李佐凡看来，这里的快，不仅包含计算机执行策略快、下单速度快，也包含其收集、解决数据造成投资策略及模型的速度快。他示意，“为了做到高性能低提早，咱们始终致力于最高效的代码和最前沿的硬件。”
五、聚焦算法交易
相比传统行业，量化总在新陈代谢。对量化充满热情的李佐凡，始终在做冲破，比方，在计算机体系结构上提早和吞吐的问题，在算力上性能和计算架构的问题，以及新的计算形式，新的数据处理形式，新的 AI 模型等。他说，“咱们没有比他人懂更多的货色，只是咱们跑得更快。”
非凸科技的算法在交易成功率、交易速度等外围指标上均体现优异，基于 Rust 生态打造的高效率、低提早、高牢靠、全内存高频交易平台，满足了客户在风控、交易、数据、零碎等多方面的交易需要。公司自成立以来，已为近百家券商、量化私募等大型金融机构提供了算法交易及执行专业化解决方案。
2022 年，非凸科技将持续从算法畛域延长到交易执行的更多场景需要，用计算机技术、人工智能以及系统化思维，构建交易执行全场景、全周期、全笼罩的智能化降级服务与利用。在笼罩更多业务后，量化交易规模将实现数倍增长，预计冲破 1 万亿。
凭借稳固的业绩与行业贡献度，建设机构间的口碑效应，是非凸科技始终以来的品牌指标。公司的外围竞争力在于钻研和技术，着力推动智能计算、存储、网络等硬件基础设施以及框架、数据等软性基础设施建设，继续打造自主翻新的国产化金融底层架构和技术能力。李佐凡示意，“至于规模多少，收益多少，这就是到了一个阶段，自然而然的指标。”
非凸科技用顶尖的科技、顶级的人才，最终目标是为了高效保障用户收益，让策略经得起验证。李佐凡说，“咱们心愿与行业同频呼吸，违心尝试，敢于试错，让中国本人的算法交易实现跨越式倒退。”