證券產品模式淺析（上）

如果從認知及行為的角度將人的證券交易行為進行抽象，可以得到這樣一個模型：

目標（動機）——信息（刺激）——決策（認知）——行動（行為）——反饋（修正）

簡單地說，一個人先是有了一個動機（當然會判斷這個動機是否可以滿足），其次會基於這個動機去尋找相關信息，然後基於信息和自己的認知進行決策，之後根據決策執行具體的行為，執行行為後會根據行為的後果反思並修正前面的流程（動機、刺激、認知、行為），當然人的實際證券交易行為比這個要複雜得多。

將人的證券交易行為模型與證券交易業務進行匹配，可以得到以下模型（後文將對此模型各環節進行定義說明）

ToC端證券產品的參與者可以按照營收模式簡單的劃分為「互聯網行業」和「券商行業」。收入來源中，除了「交易工具」屬於證券經紀業務，互聯網產品難以插手之外，其他利潤點基本一致。只是由於行業發展比較快政策未跟上，真正取得「證券投資諮詢業務」牌照且合法合規經營的互聯網公司不多，大多在裸奔。

另一方面，由於金融市場的當前階段和特質，參與金融市場的融資方與投資方存在天然的存在信息不對稱。C端的投資者難以從眾多客觀的數據中辨識出有效信息進行投資決策，也為產品（金融中介）的發展提供了機會。從市場趨勢來說，金融去杠杠本質上是控制風險讓價值回歸，長期來看也是有利於證券市場可持續發展的。

綜上所述，基本概括了證券產品近幾年的產品方向。

資產配置

用戶來使用證券產品購買服務進行交易的本質是為了個人或者家庭資產增值，比較典型的資產增值模型是「標準普爾家庭資產圖」。但在達到這一目標的過程中，投資者會因為各種原因，未能設定一個合理的投資目標或者合理的投資理念，一旦未來的投資生涯中產生虧損，進而對證券市場產生抵觸心理，導致客戶流失。證券業務的投教和適當性等等規章制度雖然也是為規避這個惡性循環而設定，考慮成本等因素在證券市場的參與者中，真正踐行這種理念的機構少之又少。

以「標準普爾家庭資產圖」為例，個人或者家庭完整的資產資產配置還涉及到了「銀行、信貸、保險」等其他金融領域，然而由於政策的限制，銀、券、保、信等不能混業經營，也給資產配置的發展帶來難度。對於市場的參與者來說，或者等待政策紅利，或者尋求監管空白，或者在集團下集齊相關牌照，打通投資體系。

從產品的角度，如何對不同用戶進行細分，挖掘不同類型用戶的投資目標及資產配置需求（如個人、情侶、家庭、機構等），了解用戶的實際資產，如何為不同投資目標的用戶軀體提供合適的資產配置的建議，如何將投資者教育與資產配置結合樹立合適的投資理念，將會是未來迭代的方向

信息與投資決策輔助工具

先講大信息概念，投資信息基本可以分為三類：行情類、資訊類、投資類、複合類。可以按照信息的處理階段將信息分為：未加工、半加工、深加工、可交易信號等。未加工數據為各類數據源，經過轉碼機處理後將數據進行可視化展示（也就是半加工數據）。在數據源的基礎上，對原始數據進行演算法及數據組合分析，便可以產生深加工數據，如CSMAR的各類行情衍生數據。任何衍生數據經過排列組合與產品可視化的設計和包裝均可形成選股產品。可交易信號本質上即可理解為「投資決策輔助工具」。深加工數據本身是客觀數據不帶有投資偏好，與投資理念和投資風格結合形成的投資標的股票池即「投資決策輔助工具」。

從整個信息的生命周期來看，要生產出各類信息產品首先需要優質、穩定的數據源。除了行情和資訊服務商外，能夠提供穩定數據的還有就是券商的交易數據以及用戶在使用產品時的行為數據，投資類信息因為行業所處階段以及UGC模式，尚未形成一個穩定的內容生態（如雪球、東方財富），產品的迭代也可相對放緩。

交易工具

交易可按交易場所劃分為場內、場外兩類；不論是場內還是場外，現有的交易業務是可以完成窮盡開發的。

對於投資者而言，交易是每輪投資的「最後一公里」。交易功能的基礎是穩定、可靠、高效。其次如何在不同交易業務交易規則的基礎上，提高用戶最後一公里的交易速度，才是交易後續的迭代方向（如一鍵打新、行情閃電下單、預埋條件單等）。因交易規則的複雜性和多變性，大多數用戶完成第一次下單的成本極高。從這點出發，以不同形態的產品完成投資者交易也是產品的優化點

因不同的交易業務有不同的投資特性和套利策略，可對不同類型的用戶進行識別，根據此用戶的潛在投資需求與風險偏好為其推薦其他合適的交易業務。而某些特定的交易業務如「國債逆回購」、「港股通」、「B股」，則可根據既定的套利策略來設計產品，如節假日來臨時，計算不同品種的國債逆回購收益率，結合用戶的資產總量與資金流動性需求推薦合適的國債逆回購產品。如設計AH股比價功能，當不同市場的價值產生偏差時，由價值回購原則，也可以為合適的投資者提供交易建議。

因大多數證券公司的交易後台都由恒生、金證提供，理解並重新定義交易的信息和流程也是提供差異化服務的競爭優勢點之一，但是由於投入巨大，產生的用戶體驗上的收益基本可忽略不計（實際上採購恒生和金證系統的成本也同樣很高）（如月交易流水功能，多條件查詢歷史委託成交等功能）。

如果說投資決策輔助工具是幫助投資者擇股、擇日，那麼交易則是完成了擇價、擇時、擇量。這也就意味著現有的交易業務是否可以在提供交易通道的基礎上，幫助用戶完成交易的「最後一公里」。一旦擇股、擇日、擇價、擇量、擇時全部完成，理論上一套量化交易模型也全部構建完畢。證券公司在為投資者提供服務的同事，也能以下設基金或者子公司的形式進行投資。

交易過程與結果分析

我們希望交易對於投資者來說是一個可持續發展，而非一輪又一輪被割韭菜的過程。對於投資者來說，一方面不是每一個投資者都有復盤意識，另一方面不是每個投資者都可以基於過程和結果，分析出一個相對合理的績效歸因。基於以上觀點，如何為投資者建立投資反思的意識，如何引導投資者客觀全面的看待和分析投資結果，如何根據分析結果修正投資目標和投資理念，是交易過程與結果分析的產品方向

本文（上）主要根據自己對證券市場的理解，將證券產品切分成了幾大環節。關於產品背後的體系及運營模式等內容將在證券產品模式淺析（下）中討論