现有部分PB业务中也存在诸多例如机构配资等灰色活动，券商的该类服务势必被监管层所遏制，因此也难以成为可持续优势。2015年以来PB业务所释放出的巨大红利，仍然在被多家试点券商竞相追逐。21世纪资本研究院调研多家机构需求后发现，和交易系统、后台服务的完善性以及券商的市场渠道开拓能力等先期优势不同，能否优化后台风控、交易环节的执行，能否在PB服务中引入针对性的算法交易功能，正在被更多券商及买方机构所看重。

新旧优势切换在即：在传统的PB业务争夺战中，渠道、技术两项因素扮演了不可或缺的作用。但就现阶段来说，上述两方面在竞争格局中，都在面临着一定的固化问题。一方面，渠道优势的建立需要较大的资金投入，而且考虑到存量格局改变难度较大的情况下，依托于股东、上市、资本金等多重优势的大型券商将会与中小券商拉开在渠道层面的差距，并保持优势地位。

另一方面，恒生电子等几大运营商对资管系统技术的把持，也将让不同券商的PB业务难以在技术层面拉开质的差距。此外，现有部分PB业务中也存在诸多例如机构配资等灰色活动，券商的该类服务势必被监管层所遏制，因此也难以成为可持续优势。

三因素支撑“算法”机会：所谓算法交易，是指依托对历史成交数据的数理分析，选择更利于委托人利益的方式来执行交易的模式。该模式最早也起源于2000年初的海外市场，其方法是通过对过往数据的量化分析计算，来系统的根据投资者需求，完成证券交易指令。其实以算法交易为代表的“新优势”有可能成为券商在PB领域的新发力点，至少有三大原因支撑。

原因之一：国内开发程度较低。但通过调研我们发现，在算法交易系统上，多数券商仍然选择和软件供应商进行合作开发。我们认为，这一模式并不代表算法交易在PB领域的未来。这是因为，对股票价格、成交量以及价量分析的把握是证券行业的擅长动作，而在这一过程中软件商的作用可能会更加被边缘化；并且其对交易执行的理解也难以同券商等证券经营机构相抗衡。

即便从海外成熟资本市场地区的经验看，大多数海外投行的算法交易团队也是自有团队为主，很少出现过度外包现象。我们认为，国内券商PB业务对算法交易的开发空白，为该领域留下了明显的竞争空间，而未来有实力的证券公司选择自主研发算法交易，也有可能成为一种竞争趋势。

原因之二：私募的繁荣预期。在监管完善的庇护下，国内的私募机构正处于加速扩张周期，而私募机构类型的丰富，也正在让市场策略变得更加繁荣。这一趋势下，交易执行的优化与完善，显然是各类复杂策略搭建的必要硬件，这也将为算法交易带来更多机会，例如在当前的统计套利、ETF套利等策略的量化对冲交易中，算法交易的重要性就可见一斑。与此同时，市场政策环境的改善也对算法交易的应用前景带来支撑。

原因之三：成本、风控优势。在成本、风险控制等经济维度上，算法交易也能够为私募机构带来相应的惠益。一方面，算法交易通过对交易执行的优化，能够在一定程度上对交易差价进行节省。以我们调研的北方某券商的算法系统为例，经过测算后，该算法能为1亿元的交易量节省8万元的交易成本。

另一方面，在近年来部分股票异常交易事件增多的大背景下，算法交易也能够在执行层面对尾部风险进行防范。例如通过在算法系统中引入实施风控、临时预警机制，能够在一定程度上对交易风险进行规避。

现有部分PB业务中也存在诸多例如机构配资等灰色活动，券商的该类服务势必被监管层所遏制，因此也难以成为可持续优势。2015年以来PB业务所释放出的巨大红利，仍然在被多家试点券商竞相追逐。21世纪资本研究院调研多家机构需求后发现，和交易系统、后台服务的完善性以及券商的市场渠道开拓能力等先期优势不同，能否优化后台风控、交易环节的执行，能否在PB服务中引入针对性的算法交易功能，正在被更多券商及买方机构所看重。

新旧优势切换在即：在传统的PB业务争夺战中，渠道、技术两项因素扮演了不可或缺的作用。但就现阶段来说，上述两方面在竞争格局中，都在面临着一定的固化问题。一方面，渠道优势的建立需要较大的资金投入，而且考虑到存量格局改变难度较大的情况下，依托于股东、上市、资本金等多重优势的大型券商将会与中小券商拉开在渠道层面的差距，并保持优势地位。

另一方面，恒生电子等几大运营商对资管系统技术的把持，也将让不同券商的PB业务难以在技术层面拉开质的差距。此外，现有部分PB业务中也存在诸多例如机构配资等灰色活动，券商的该类服务势必被监管层所遏制，因此也难以成为可持续优势。

三因素支撑“算法”机会：所谓算法交易，是指依托对历史成交数据的数理分析，选择更利于委托人利益的方式来执行交易的模式。该模式最早也起源于2000年初的海外市场，其方法是通过对过往数据的量化分析计算，来系统的根据投资者需求，完成证券交易指令。其实以算法交易为代表的“新优势”有可能成为券商在PB领域的新发力点，至少有三大原因支撑。

原因之一：国内开发程度较低。但通过调研我们发现，在算法交易系统上，多数券商仍然选择和软件供应商进行合作开发。我们认为，这一模式并不代表算法交易在PB领域的未来。这是因为，对股票价格、成交量以及价量分析的把握是证券行业的擅长动作，而在这一过程中软件商的作用可能会更加被边缘化；并且其对交易执行的理解也难以同券商等证券经营机构相抗衡。

即便从海外成熟资本市场地区的经验看，大多数海外投行的算法交易团队也是自有团队为主，很少出现过度外包现象。我们认为，国内券商PB业务对算法交易的开发空白，为该领域留下了明显的竞争空间，而未来有实力的证券公司选择自主研发算法交易，也有可能成为一种竞争趋势。

原因之二：私募的繁荣预期。在监管完善的庇护下，国内的私募机构正处于加速扩张周期，而私募机构类型的丰富，也正在让市场策略变得更加繁荣。这一趋势下，交易执行的优化与完善，显然是各类复杂策略搭建的必要硬件，这也将为算法交易带来更多机会，例如在当前的统计套利、ETF套利等策略的量化对冲交易中，算法交易的重要性就可见一斑。与此同时，市场政策环境的改善也对算法交易的应用前景带来支撑。

原因之三：成本、风控优势。在成本、风险控制等经济维度上，算法交易也能够为私募机构带来相应的惠益。一方面，算法交易通过对交易执行的优化，能够在一定程度上对交易差价进行节省。以我们调研的北方某券商的算法系统为例，经过测算后，该算法能为1亿元的交易量节省8万元的交易成本。

另一方面，在近年来部分股票异常交易事件增多的大背景下，算法交易也能够在执行层面对尾部风险进行防范。例如通过在算法系统中引入实施风控、临时预警机制，能够在一定程度上对交易风险进行规避。