高盛Marquee平台深度研究报告：Marquee：数字化服务平台，助力高盛再腾飞

liyixuan023724@gtjas.com 高盛于2014年推出了面向机构客户的一站式服务的数字化平台Marquee，聚焦 于满足机构客户对快速提升投研、交易和风险管理能力的需求。金融危机后美国股 相关报告 市长期慢牛，资管机构管理规模持续上升，资管机构希望借助程序交易来提升管理 数字金融服务《行业空间长坡厚雪，市场格局多强鼎立》 2022.06.05 效率，而建立程序交易体系需要更强大的投研、交易和风险管理能力，这驱动了高 盛通过整合内外部资源打造一站式综合服务平台Marquee来满足机构客户的需求。 Marquee覆盖机构客户交易周期全阶段，为其提供业务全流程赋能。在客户的交 易周期中，Marquee首先为客户提供市场数据分析和市场研究成果，然后进行销售 与预交易，并为客户构建资产投资组合，之后为客户提供交易执行的工具与服务， 待交易完成后再为客户提供交易后的管理服务，在每个业务环节中都追求打造极致 客户体验。 在科技驱动下，高盛机构业务盈利能力实现了持续提升。一方面，高盛管理的机构 客户资产规模、数量和市占率不断提升。2014年至2018年，高盛的股票和FICC 占全球市场的份额持续增加，从7.6%增加至9.4%。另一方面，虽然机构客户对于 综合服务的需求会受到短期宏观环境影响，这导致高盛机构业务收入增速波动较大， 但通过借助Marquee平台带来的降本增效，高盛机构业务盈利能力实现了持续提 升。2017年至2021年，高盛机构业务ROE快速回升至15.3%。 1.顺势而为，打造Marquee一站式响应机构客户新需求 1.1.Marquee：为机构客户提供一站式综合服务的数字化平台 Marquee是面向机构客户的一站式数字化服务平台，聚焦于满足机构 客户对提升投研、交易和风险管理能力的需求。2014年，随着Marquee 的推出，高盛为其机构客户提供了大量的专有见解和分析。凭借通过API 直接与客户的技术平台集成的能力，机构客户可以通过Marquee获取 高盛的市场洞察、分析工具、执行能力以及数据和开发等服务。 图1：Marquee平台的核心功能 高盛开发Marquee的历程也是高盛进行内部科技创新和开展外部科技 合作的历史。2014年，高盛基于公司的内部风险管理平台SecDB系统 和工作平台Financial Workbench打造了Marquee，之后和包括彭博、 MSCI、AWS、Qontigo等信息和技术服务商合作，不断进行平台功能 的升级迭代。 图2：Marquee的发展历程 Marquee是高盛通过前沿技术满足客户需求、打造在机构客户中的强 大影响力的一种表现形式，它可以帮助机构客户更好地驾驭市场，管理 风险，做出更明智的投资和交易决策。 图3：通过不同Marquee，高盛的机构客户可以轻松便捷获取一站式服务 1.2.Marquee的推出源于机构客户对提升投研、交易和风险管理能力 的需求 金融危机三年后美国股市进入长期牛市行情，吸引更多机构投资者配置 权益资产。2012年末至2021年末标普500实现了年均14%的复合增 长，权益类资产占比从2007年的33%提升至2021年的44%，债券类 资产和贷款占比从52%降低至44%。 图4：金融危机后美股进入长期牛市行情 图5：权益资产在机构投资者持有资产中占比提升 美国机构投资者的管理规模也迎来了快速增长期，机构管理人相比以往 需要更高效地管理资产，包括更快地响应市场变化、实现更高的交易效 率和更精确的预测，程序交易逐渐得到他们的青睐。以美国对冲基金为 例，2012-2021年美国对冲基金规模实现了10%的年均复合增速。由 于机构持有和交易的权益资产不断增多，机构投资者开始转向程序交易。 程序交易是指运用自动化的计算机程序，或运用人工智能，根据预设的算法，进行自动化的投资和买卖行为。程序交易往往根据指定的市场的 技术资料和财务比率（例如市盈率、市净率、移动平均线）等，自动由 电脑操作买卖行为。借助程序交易，机构投资者可以实现分散投资风险， 提高交易效率，以及获取特定收益形态的需求。在美股交易中，程序交 易占比逐渐提升，从2006年的30%增长至2021年的70%-80%。 图6：对冲基金规模持续增长 图7：程序交易兴起在美股交易中占比提升 表1：程序交易对于资管机构而言具有诸多优点 对于投资机构而言，建立内部的程序交易体系并不简单，相比以往的投 资经理主观决策，机构内部需要全方位加强投研、交易风险管理的能力。 程序交易体系的建立需要资管机构对整个市场情况，对具体品种的供需 基本面、技术面以及其他各方面都有充足的了解，需要机构有更强的投 研能力。程序交易往往同时针对不同的标的进行订单生成和交易执行， 并且通常以很高的频率进行大量交易，将不同的策略编码到交易算法中， 需要资管机构能够及时地制定并调整交易策略。除此之外，程序交易往 往带有严格的止损措施，以获得比主观交易更小的资金回撤比例，减小 投资者的风险敞口，对资管机构的风险管理能力也提出了更高要求。 1.3.高盛基于自营业务技术积累打造Marquee，整合外部资源推动其 持续更新迭代 高盛Marquee平台的早期技术沉淀来自于高盛原有的自营业务，后来 通过打造开放的科技生态，整合外部资源推动Marquee持续更新迭代， 更好地满足机构客户的需求。20世纪90年代初，高盛的“strats”团 队（量化金融、工程和技术领域的多学科专家团队）开发了一个开创性 的综合风险管理平台——SecDB，它能够聚合整个公司的交易风险，高 盛内部的交易员可以使用SecDB分析和监控潜在的交易风险，对证券 进行定价。1995年，高盛推出了GS Financial Workbench，员工可以用其下载研究报告、访问收益和估值模型、执行交易、监控账户、构建 和查看演示文稿、计算衍生产品价格和查看市场数据，这助力高盛的自 营业务迎来了蓬勃发展期。 图8：2000年以后高盛交易和本金投资业务条线收入占比持续提升 然而在金融危机中，2008年高盛转型为银行控股公司，由此开启了投 资银行的改制和混业经营时代。转型成为银行控股公司后，高盛可设立 商业银行分支机构吸收存款，还可以与其他商业银行一样永久享受从美 联储获得紧急贷款的权利，这些便利条件对高盛顺利度过短期危机至关 重要，但代价是高盛将要和其他商业银行一样接受美联储更加严格的监 管。 2010年《多德-弗兰克法案》出台，改法案加强了金融衍生品交易的监 管，限制银行自营及衍生品交易。该法案中的“沃尔克规则”禁止银行利用参加联邦存款保险的存款，进行自营交易、投资对冲基金或者私募 基金，银行需要将自营交易与商业银行业务分离，并在内部建立更严格 的合规程序，以确保规则的遵守和实施，这导致高盛开展自营业务受限。 在此背景下，高盛调整业务发展战略，制订了重点发展以FICC和权益 产品为核心的客需型机构业务的战略。同年，高盛调整了业务组织架构， 围绕客户需求将业务重新划分为投资银行、机构客户服务，投资借贷和 投资管理四大板块，原先分散在不同业务条线的机构业务得到了集中整 合。 图9：高盛2010年分拆交易与本金投资业务，将交易与资产管理与证券服务线下的证券服务业务整合为独立的机构客户服务线， 在服务机构客户的过程中，高盛发现原有的技术可以用于对冲基金等机 构客户内部程序交易体系的建立，于是在2010年，高盛为提高客户黏 性，获取更多的机构客户，就将一些原有的自营业务的工具开放给客户 使用。高盛也将曾经严格保密的技术开放在GitHub上，将部分技术开源，每个拥有GitHub账户的人都有机会修改公司的代码行，从而降低 技术开发的成本，并吸引更多的量化交易者。2014年6月30日高盛基 于SecDB和Financial Workbench系统正式推出Marquee，客户可 以获取之前只供高盛交易员和风险经理使用的定价数据、风险模型和专 有数据集的访问权限。通过将API集成到Marquee，客户还可以将高 盛分析的工具和自己数据以及系统联系起来。在数据方面，高盛除了可 以提供超过20年的跨资产类别历史数据和当前的市场数据外 ， Marquee的用户还可以获取高盛公司全球投资研究部的研究报告、证 券部交易员的交易分析、分析和图表工具以及执行服务。 更好地满足机构客户对提升投研、交易和风险管理能力的需求，高盛也 将第三方资源引入到平台上。2020年2月，高盛与彭博社合作，将彭 博社数据许可集成到Marquee上，高盛成为全球首家在平台内为客户 提供彭博数据的投资银行平台。Marquee的客户能够查看彭博参考和 定价数据。该数据可用作高盛服务和分析工具套件的一部分，为客户提 供高盛数据和彭博数据之间的无缝转换 。同时经彭博数据许可的 Marquee客户能够直接下载这些数据，从而提高效率并简化他们的数 据工作流程。 2021年5月，Marquee与MSCI的Risk Manager达成合作，为机构 客户提供更先进的投资组合构建和风险分析工具。高盛的机构客户可以 通过Marquee的API和GS Quant访问MSCI的风险因素模型，GS Quant提供了一个编程环境，以可扩展的方式与高盛的数据分析工具和MSCI的风险因素模型进行交互。同样，MSCI的客户可以通过Risk Manager访问高盛的波动性数据。通过这次合作，高盛与MSCI利用 技术和采用开放式架构，使客户能够简化投资组合设计、构建和风险管 理的工作流程，更精确地进行风险管理，为客户提供数据和风险方面卓 越的解决方案。 图10：高盛与MSCI达成合作共同服务机构客户 2021年11月，高盛与AWS公有云合作，一起推出了高盛金融数据云， 提高Marquee前台分析工具效率。高盛金融云将AWS公共云的优势： 行业领先的安全性、可靠性，和经过验证的全球基础设施，以及高盛150 年的金融市场专业知识结合起来，这种独特的协作重新定义了客户如何 在云中发现、组织和分析数据，使客户能够在私有和安全的环境中高效 利用高盛的专有数据。高盛和AWS之间的合作将大大减少投资公司开 发和维护基础数据集成技术的成本，高盛的机构客户将能够加快金融应用的上市时间，优化其资源以专注于投资组合回报，并加快创新速度。 高盛金融数据云的用户可以用更简化和更安全的方式访问财务数据。 2022年10月，高盛与Qontigo合作，将Axioma股票因子风险模型 套件嵌入高盛的生态系统中，通过高盛金融云提供Axioma投资组合， 来构建和风险分析解决方案。Marquee的机构客户可以使用Axioma 的风险模型和优化器功能，还可以使用扩展Axioma风险模型套件并 无缝集成到投资平台。客户还可以使用Axioma Portfolio Optimizer 测试投资策略、构建或重新平衡投资组合以及对冲风险。客户可以深入 了解他们的风险和回报驱动因素，并与强大的优化器相结合，获得更先 进的解决方案，帮助客户更有效地实施投资决策。 2.Marquee覆盖交易周期全阶段，为机构客户业务全流程赋 能 Marquee平台为机构客户提供可自动接入高盛SecDB的数据服务、 来自高盛专业人才的研究观点、追踪市场及量化风险的分析工具、采用 自动化流程和算法的交易工具，以实现投资交易的全流程、全周期运作。 高盛提出“客户交易生命周期”概念，在客户的交易周期中，Marquee 首先为客户提供市场数据分析和市场研究成果，然后进行销售与预交易， 并为客户提供交易执行的工具与服务，待交易完成后为客户提供交易后 的管理服务，最后为客户提供资产投资组合。 图11：客户交易生命周期全阶段 Marquee集多种服务于一体，并开