2023年数字金融服务行业高盛Marquee平台专题研究报告 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。

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。

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。

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%。

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%。

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。

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。

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。

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。

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。

Marquee 集多种服务于一体，并开发了 GS Markets、SIMON、 Marquee Trader、Trader Tracker、Strategy Studio 等多个应用程序， 在交易的前、中、后应用场景发挥作用，覆盖客户交易生命周期全阶段， 为机构客户业务全流程赋能。

GS Markets 提供实时信息和研究成果。不仅提供全球股票、商品、债 券、掉期利率以及超过 100 个外汇交叉提供实时价格，还提供来自内部 机构客户服务团队和研究团队的最新研究成果。 SIMON 打通结构化投资市场。2013 年，高盛推出了 SIMON，即结构 化投资市场和在线网络，为金融顾问提供了一个访问结构化产品的在线 平台。SIMON 提供来自多个发行商的产品，并创建了一种标准化的术 语，使这些复杂的产品更加透明，为销售这些产品的顾问提供了好处，也让购买它们的客户更清楚地了解它们的适用性，帮助客户了解结构化 投资并执行交易。它允许高盛在独立和区域性公司之间建立新的第三方 分销渠道。2017 年已有 18 家经纪公司签署 SIMON，即意味着通过 SIMON 可接触上千名投资顾问，以及其名下管理的约 2 万亿美元的客 户资产，有效扩大了高盛的商业影响力。

Marquee Trader 是外汇和商品电子执行平台。该应用程序同时应用于 外部客户和高盛内部销售人员，提供行业领先的流动性和高级执行能力、 强大的分析和实时市场洞察。 Trade Tracker 注重交易后管理。该应用程序可以帮助客户监视交易并 根据市场情况变化管理头寸，并从理论上分析新交易对现有风险敞口的 影响。客户可通过 Trader Tracker 获取详细的实时分析，以重组期权组 合。目前高盛内部主要将 Trader Tracker 用于股票期权，外部客户将其 较多用于外汇期权。

Strategy Studio 构建跨资产投资组合。Strategy Studio 允许客户使 用股票指数、固定收益指数和 GS baskets 快速建立和分析自定义投资 策略。同时还提供回测和其它高级功能，以每天监控和管理投资组合。

2.1. 为客户提供市场数据和研究成果

为满足研究分析师、风险管理员、证券投资经理、证券交易员和对冲基金经理了解投资策略，捕捉市场动态和数据的需求，Marquee 开发了 市场研究和数据服务。分为市场研究、市场洞察、市场监控、市场调查 和数据分析。 市场研究：客户可以在高盛图书馆看到由高盛全球投资研究分析师撰写 的大量研究报告；可以在精选亮点中看到每日和每周精选的重点研究内 容，包括播客、热门文章和即将发生的事件的信息。 市场洞察：客户可以阅读来自高盛的销售人员、交易员和策略师的趋势 见解，以及直接来自高盛销售、交易员和策略师的实时流媒体评论。

市场监控：客户在市场分析时，可以可视化高盛的专有数据（包括流量、 交易标记和流动性）以筛选对冲，也可以通过时间序列分析工具 PlotTool Pro 可视化数据图表；并可以实时跟踪和分析市场，跟踪市场 对中央银行公告、收益发布等宏观和微观事件的反应，并结合高盛的专 家的实时评论。 市场调查：Marquee 的 QuickPoll 是华尔街最大的机构调查之一，每 月参与并调查约千名投资者参与者的市场观点，并会详细调查市场和投 资者群体对股票、利率、外汇、新兴市场、商品和信贷市场等的认识。

数据分析：客户可以使用高盛交易员和策略员利用的数据和工具生成交 易思考并分析市场，可以使用时间序列分析工具进行分析，及制作个性化的图表。

2.2. 销售和预交易

为满足交易员、风险管理员、证券投资经理、操作员的交易前风险分析 的需求，Marquee 开发了风险分析服务，分为衍生品定价与风险管理、 股权风险分析和对冲工具。为满足销售员、投资顾问的销售需求，高盛 也打造了 SIMON（结构化投资市场和在线网络）等应用程序，客户可 以通过 SIMON 接触上千名投资顾问。SIMON 帮助客户了解结构化投 资并执行交易，令高盛在独立的区域性公司之间开通新的第三方分销渠 道。 衍生品定价与风险管理：高盛拥有管理衍生品风险的服务生态系统，高 盛交易员、策略师和风险经理内部使用相同的定价和建模工具， Marquee Structuring 提供不同的参数来优化客户独特的风险状况。

股权风险分析：客户可以进行投资组合风险建模和绩效分析，并有两种 数据加密的方式上传到 Marquee，保障数据隐私安全。 对冲工具：客户可以使用 Marquee 的因子和绩效对冲解决方案控制 风险，包括要素对冲，绩效对冲和自动货币对冲。

2.3. 构建资产投资组合

为满足研究分析师、交易员、风险管理人员和证券投资经理的资产投资 组合和篮子解决方案需求，Marquee 开发了指数解决方案服务，分为 定制篮子，旗舰篮子和系统交易策略。 定制篮子：客户可以使用直观且易于使用的篮子管理产品创建和重新平 衡篮子，确定篮子和投资组合中的关键绩效驱动因素，将篮子发布到 Marquee 或其他数据供应商。

旗舰篮子：旨在为机构客户提供高流动性和可交易性，捕获传统指数未 针对的宏观驱动因素的产品，提供一套现成的定制篮子，用于监控、跟 踪和交易不同的主题或访问市场的细分市场。 系统交易策略：提供广泛的指数分析和回测产品，客户可以使用高盛的 系统交易策略产品按方法交易目标并设置风险控制。客户可以研究和回 测指数产品，运行指数分析，通过网络或 API 调整风险或策略，并可 以编程方式访问 STS 数据。

2.4. 交易执行

为满足交易员、风险管理员、证券投资经理、操作员、销售员和营销员 的执行和分析订单和交易需求，Marquee 开发了执行服务，分为商品 交易，外汇交易和自动货币对冲。

商品交易：客户可以通过 Marquee 访问高盛的商品本金流动性，利 用高盛专有的交易算法，在代理的基础上在交易订单簿上交易期货，并 使用 Marquee 增强的流动性屏幕简化工作流程。 外汇交易：客户可以使用 Marquee 的外汇执行综合平台 Marquee Trader 进行电子外汇交易，可以使用高盛专有的策略与算法，并实时可 视化算法性能。 自动货币对冲：系统并全自动地实现客户货币对冲目标的全面解决方案， 通过被动货币覆盖 (PCO) 保持洞察力、透明度和控制力。

2.5. 交易后管理

为满足机构客户对冲基金风险管理、投资组合监控、流动性维持和业务 建立的需求，Marquee 开发了机构经纪管理服务，包括现金管理、定 位管理、报告查看器和贸易管理。 现金管理：客户可以在透明的监督下快速无缝地转移现金，可以同时启 动多个传出电汇、收款和现金日记账。

定位管理：客户可通过 Prime Services 上的定位管理获得卖空定位的 电子访问。报告查看器：客户可以与团队创建、保存和共享报告文件夹以获得个性 化体验，查看、打印和下载个人和批量报告以供记录。 贸易管理：客户可以输入交易、查看匹配状态、进行交易修改并监控日 内活动，访问增强的贸易数据。

3.1. Marquee 平台推出后，机构客户资产规模和市占率双双提升

Marquee 一方面为机构客户及时分发最新投研成果、交易策略、市场 数据和分析，加强与客户信息联络；另一方面实现了全球股票和 FICC （包括债券、外汇、商品和衍生品等）全产品链的程序化交易，并能够 根据市场变化为机构客户自动执行交易、定位最优价格、快速处理订单、 实时调整仓位及风险管理等一站式服务，大幅提升客户体验。在高盛通 过 Marquee 更好满足机构客户需求的背景下，高盛的机构客户资产规 模和市占率双双提升。 高盛推出 Marquee 后，2014 年至 2021 年高盛机构客户的资产持续提 升，从 2014 年的 4120 亿美元提升至 2021 年的 8240 亿美元，且机构 客户资产占总资产的比例超 30%。

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%，全球排名稳定在第 2 名。

到 2019 年，Marquee 每月平均有 15000 个独立客户，处理超过 70000 个交易。随着 Marquee 平台自身的不断演进，高盛拿下“大单”的能 力也在持续增强。在 100 家头部的机构客户中，高盛服务的客户数量从2019 年的 52 个，增加至 2021 年的 72 个。

3.2. 机构业务收入增速虽受宏观环境影响时有波动，但盈利能力持续快 速提升

机构客户从事交易投资等需求往往也受到市场宏观行情左右，短期内宏 观环境带来的影响往往是显著的，而科技的作用并不能够得到直观的显 示，一到两年很难去评估衡量科技的价值，但是如果拉长时间可以清晰 地看到科技真正起到了降本增效的作用。高盛过去五年的机构业务总收 入增速虽然波动较大，但是高盛的机构业务 ROE 却在持续提升。在这 个过程中，高盛 Marquee 的平台开发团队功不可没，通过打造这个平 台高盛实现了机构业务商业模式的迭代升级，从而实现能够以效率更高 的方式来满足客户需求。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）