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北漂 (第2/2页)
肃,“人工智能加金融决策系统,这个方向我研究过,有前景,但我投的不是情怀,是实打实的商业价值。你的团队虽然小,但背景g净,没有大公司出来的那些毛病,肯吃苦,这是优势。” 温什言没说话,等他继续。 “三千万,占GU15%。”周顺说得g脆,“分三期打款,第一期一千万,明天就可以签协议。但我有条件,你要在半年内做出可演示的初级产品,一年内拿到第一个客户,做得到吗?” 温什言闭上眼睛,深x1一口气。 三千万,这个数字对她现在的公司来说,是天文数字,15%的GU权,也不算苛刻。 “周先生,”她开口,声音有些哑,“您投我,是因为杜柏司吗?” 电话那头静了几秒。 然后周顺笑了,笑声很坦然:“温什言,我在投资圈混了十几年,还没沦落到要靠人情做生意的地步,我投你,是因为我看好你这个人,看好你这个团队,看好这个方向。杜柏司是杜柏司,你是你。你要是不信,现在就可以挂电话。” 温什言也笑了,笑自己多疑。 “好。”她说,“我接受,谢谢周先生。” “别谢我。”周顺说,“你要是做不出成绩,我会第一时间撤资,明天下午两点,国贸三期60层,我的办公室,带齐资料,我们面签。” “明白。” 挂了电话,温什言靠在椅背上,看着天花板。 面签过程很顺利。 周顺的办公室在国贸三期顶层,一整面落地窗,俯瞰整个CBD。 协议条款早就通过邮件确认过,两人各自签了字,握手,周顺的助理端来两杯咖啡。 “第一期款今天下午就会到账。”周顺端起咖啡,喝了一口,“温小姐,接下来什么打算?” 温什言从包里拿出一份新的计划书,推到他面前。 “这是我重新调整过的战略。”她说,语气冷静专业,“人工智能加金融,这个赛道太宽,我们必须聚焦,我选了三个细分方向,一是信贷风险评估,二是量化交易策略辅助,三是反洗钱监测。第一个方向竞争最激烈,但市场最大,第二个方向技术门槛最高,但利润最厚,第三个方向政策依赖X最强,但最稳定。” 周顺翻看着计划书,没说话。 “我选了第二个。”温什言继续说,“量化交易策略辅助,目前国内做这个的,要么是巨头旗下的团队,要么是几个海归博士攒的小作坊,巨头的问题是决策慢,创新不足,小作坊的问题是数据量不够,模型训练不充分。我们的优势是小,灵活。” 周顺抬起头,看着她:“你打算怎么获取数据?量化交易的数据可是核心机密,没人会轻易给。” “自己爬。”温什言说得g脆,“公开市场的历史数据,我们可以合法获取。实盘数据,我打算先从中小型私募入手,用我们的技术服务换他们的数据共享,这件事很难,但也不是完全没可能。” 周顺看了她几秒,忽然笑了,他把计划书合上。 “行,就按你说的做,需要什么资源,可以跟我提,但别指望我什么都帮你Ga0定。投资人的作用是给钱和指方向,具T怎么走,得靠你自己。” “明白。”温什言站起身,“周先生,那我先回去准备了。” 有了钱,事情推进得快了很多。 温什言用周顺给的第一期款,付了办公室一年的租金,又购置了必要的设备。贾可和范米搬进了新办公室,三个人花了两天时间打扫、布置,总算有了点公司的样子。 接下来是招人。 温什言在招聘网站上发了职位,要求写得很苛刻:985,211硕士以上学历,有机器学习或金融工程背景,至少参与过一个完整项目,能承受高强度工作,薪资开得b市场价高20%。 简历如雪片般飞来。 她花了三天时间面试,最后选了两个人。 一个是刘琛,二十八岁,北大计算机本硕,之前做过推荐算法工程师,因为不想继续做内容推荐,想转金融方向,主动降薪来的。 另一个是如静,二十七岁,人大金融工程硕士,CFA三级,在券商做过两年量化研究员,对交易策略有深刻理解,但受够了某企业的官僚作风,想出来闯一闯。 加上温什言、范米、贾可,团队五个人,齐了。 第一次全T会议,是在新办公室举行的,五个人围着那张从二手市场淘来的会议桌,桌上摆着温什言买的咖啡和点心。 温什言站在白板前,没说话,先在正中央写下一行字: “做别人没做过的事。” 然后她转身,看着四个团队成员。 “这是我们JAY科技的宗旨,从今天起,我们做的每一个决策,开发的每一个功能,都要问自己一个问题,这件事有没有别人做过?如果做过,我们能不能做得更好?如果没做过,我们敢不敢做?” 1 她顿了顿,目光扫过每个人的脸。 “我知道,在座的各位,都有更好的选择。去大厂,去券商,去基金,拿更高的薪水,过更安稳的生活。但你们选择了这里,选择了我,选择了JAY。为什么?” 没有人说话。 温什言笑了,她笑得好看,有不点名的野心。 “因为你们跟我一样,不甘心,不甘心活在别人的规则里,人工智能加金融,这个赛道听起来很高大上,但其实满地都是坑,我们要做的,不是跟在大佬后面捡剩饭,而是自己开辟一条新路。” 她拿起马克笔,在白板上画了一个三角形。 “我们的第一个产品,我把它叫做‘LUCKYEYSE’,核心功能是辅助量化交易员生成策略因子。” 贾可推了推眼镜:“温总,这个方向的技术难点很多,首先是数据预处理,金融数据噪声大,非平稳,如何处理是个问题。其次是模型选择,时间序列预测本身就难,还要考虑市场结构的时变X……” “我知道。”温什言打断他,“所以我们需要分工。贾可,你负责数据管道和基础架构。范米,你负责模型算法的核心开发。刘琛,你从推荐系统的角度,思考如何将因子推荐给交易员。如静,你从金融逻辑层面,验证因子的有效X,避免过拟合和逻辑错误。” 她看向最后一个人:“我负责整T架构和资源协调,另外,我也会参与核心算法的设计。” 1 “时间表呢?”范米问。 “一个月,做出第一个可演示的demo,做得到吗?” 四个人互相看了看。 然后,几乎同时点头。 “做得到。” 接下来的三周,办公室的灯几乎没熄过。 温什言把家搬到了公司附近,租了个一居室,每天最早来,最晚走,贾可和范米g脆买了折叠床,累了就在办公室睡,刘琛和如静虽然不住公司,但也是每天工作十四小时以上。 进度b想象中慢。 金融数据的预处理就耗了一周时间,AGU市场的数据质量参差不齐,停牌、复牌、分红、送转……各种事件需要一一处理,贾可写了三千多行代码,才把数据管道搭起来。
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