新开一家私募量化公司，最大的难点在哪里？ 如何注册私募基金公司

我恰好在一个初创量化公司呆了两年，经历了公司从无到有的过程，想从商业的角度来谈谈成立一家量化公司的难点。因为是在海外，所有数字用美元计，国内数字可能有些出入，但逻辑是一样的。先上结论：最大的难点在于怎么找到合适的人才并让他们有效率的一起工作。

从商业的角度来说，量化私募也跟其他任何一家公司一样，目标就是盈利。我想从收入、成本和风险三个角度来谈谈初创公司的难点。

量化基金的主要收入来源有二，一是管理费，二是利润分成。因为没有策略可以年年赚钱，所以一个比较稳定的状态是管理费可以覆盖成本，而根据商业模式的不同，一个量化交易公司的成本可以从一年4,5个million左右（只有几个初始成员，所有服务外包），到一年15个million左右（小但完整的投资研究IT团队，关键设备和服务in house）。

而要覆盖这么多成本，按2%的管理费算（已经高估了），也需要最少200-300 million左右的AUM才能生存，而需要达到这么大的AUM，个人认为有几个难点：

1）要有吸引力的故事，一般对冲基金可以通过投行的capital introduction的服务向潜在投资者宣传，但作为一个初创基金，没有任何历史记录，只能靠讲故事，所以要么是初创团队以前有很好的历史记录，要么是所在市场是一个新兴的不有效市场，当然两者兼备更好。而这说到底就是需要找到对的初始团队，要肯给钱+会画大饼。

2）要有足够的人脉去接触到关键资源。对于一个量化基金来说，所谓关键资源就是可靠的种子基金，还有可以接触到大量客户的优质平台。各举一个例子，可靠的种子基金可以是以前就认识创始人或者团队核心成员的大佬，比如好多明星基金经理自己开基金的时候很快就能募到很多钱，都是知道他以前业绩从而有信心的投资人。而接触到大量客户的平台可以是一些FOF，或者是第三方基金销售平台，因为有很多公司专注于基金的打包出售，如果能进入一家市场领先的平台，那么可以瞬间接触到非常广大的客户群体。

3）良好的初始表现。基金终究还是要靠业绩说话的，在成功募到第一笔种子基金开始运行后，头3-6个月的表现至关重要，因为有很多保守一些的投资者，例如一些养老金和共同基金，他们对track record有硬性要求，一般最短需要3-6个月，所以这个时候是他们第一次见到这个基金，虽然投资不是相亲，但第一印象的重要性同样很大。而老实说，没有任何人能保证头3-6个月表现一定好，所以有很大的运气成分在里面。

说完收入，再来谈谈成本。不是大笔钱砸下去就能砸出一个量化基金的，关键要花对地方，要找合适的人来花。我也从人力成本和其他成本两个角度谈一谈：

1）人力成本。基金唯一重要的资产就是人，量化基金可能还有一些代码，但更关键的还是写出代码的人。所以一般量化基金超过70%的成本都在员工的工资和奖金上。但这里有一些很微妙的问题，限于篇幅，只简略说说我的看法。作为一个初创公司，一般现金都不是很富裕的，所以要吸引和留住优秀的员工，一般有两个方法，一是把钱倾斜给几个核心员工，其他人尽可能的压榨，而这样做的后果就是会形成小圈子和保密文化，容易形成既得利益者，会有所谓关键人风险（key person risk），也即一旦有核心员工离职，会给公司带来很大损失，同时也会打消新员工的积极性。另一个方法是构造开放性环境，但初创公司又困于现金不足，这个时候可以考虑股权激励，但基金公司的股份毕竟不像科技公司那样有想象力。这其中的平衡非常微妙，是很需要经验的，非我辈可以置评。

2）其他成本。量化基金的另一大成本就是机器和数据。这一部分相对简单一些，如果钱多可以把一些关键的设备和流程建在自有的服务器上，如果钱少就都放在云端。而数据也可以用科学的方法进行衡量，引入这个数据是否可以给基金带来