Geführt von einem Team der Generation der Nach-1999er hat PandaAI drei aufeinanderfolgende Finanzierungsrunden erfolgreich abgeschlossen.

Laut Investment Circle hat PandaAI, ein Unternehmen für KI-Handelsinfrastruktur, bekanntgegeben, dass es nacheinander drei Finanzierungsrunden – Seed-Runde, Angel-Runde und Angel+-Runde – abgeschlossen hat, mit einem kumulierten Finanzierungsbetrag von mehreren zehn Millionen Yuan. Die Angel-Runde und die Angel+-Runde wurden von L2F Lighthouse Founders' Fund angeführt.

Den Angaben zufolge werden die Mittel aus den drei Finanzierungsrunden hauptsächlich für die fortlaufende Forschung und Entwicklung des großen KI-Handelsmodells, der professionellen QuantSkills, der Multi-Agent-Kooperationsinfrastruktur und der Entwicklungsumgebung für Handelsagenten verwendet, um den Aufbau des technischen Systems von PandaAI OS, EVO und A2A zu beschleunigen. Gleichzeitig wird der globale Nutzermarkt weiter ausgebaut, um die skalierte Umsetzung von KI-Handelsfähigkeiten bei privaten Händlern, professionellen Investmentteams und Finanzinstituten voranzutreiben.

PandaAI mag der Öffentlichkeit unbekannt vorkommen. Der Leiter hinter dem Unternehmen ist Li Yuqi, der Schöpfer des quantitativen Finanzwissenschafts-IPs „Quantitativer Li Bu Bai“. Er hat seinen Bachelor- und Masterabschluss an der Columbia University absolviert und ist ein neuer Generation quantitativer Investoren und Praktiker für KI-Handel in China.

Der Gründer der Nachwuchsjahrgang 1999 will den KI-Handel neu definieren

Li Yuqi, geboren 1999, verfügt über einen Bachelor- und Master-Hintergrund in Finanzingenieurwesen an der Columbia University. Bereits im Alter von 20 Jahren begann er mit der Gründung eines quantitativen Private-Equity-Fonds. Heute ist er noch Partner eines quantitativen Private-Equity-Fonds und verwaltet ein Vermögen von über 1 Milliarde Yuan.

Darüber hinaus gründete Li Yuqi im Alter von 23 Jahren das quantitativen Finanzwissenschafts-IP „Quantitativer Li Bu Bai“, das über 200.000 Fans auf allen Plattformen hat. Er fördert die Verbreitung von Wissen über quantitatives Investieren kontinuierlich durch Inhalte, Kurse und Branchenveranstaltungen. Bis 2024 gründete er PandaAI in Eigenregie.

Im Team war Liu Bingjun, Mitbegründer und CTO, früher Systemarchitekt bei Hundsun Technologies und Accenture und hat an der Kernentwicklung des ersten chinesischen Online-Wertpapier-Konteneröffnungssystems teilgenommen. Er verfügt über Erfahrung in der Finanzsystemarchitektur, Handelsinfrastruktur und Umsetzung großer Projekte. Die anderen Kernmitglieder decken Bereiche wie quantitative Forschung, künstliche Intelligenz, Finanzdaten, Handelssysteme und Produktingenieurwesen ab und bilden einen vollständigen geschlossenen Kreislauf von der Papierforschung und Modellentwicklung bis zur Produktlieferung und Anwendung in echten Handelsszenarien.

Li Yuqi sagte offen, dass sein ursprüngliches Gründungsmotiv sehr einfach war: Nach dem Aufkommen der großen Modelle war sein erster Gedanke, ob Händler ein völlig anderes Werkzeug haben könnten. Anfangs versuchten er und sein Team, Coding Agents zu nutzen, um Händlern beim Schreiben von Strategien, Codes und Backtests zu helfen, aber später stellten sie fest, dass die Fähigkeit, Codes zu schreiben, nicht gleichbedeutend mit der Fähigkeit zum Handeln ist. „Ich habe erkannt, dass es sich nicht lohnt, ein weiteres Werkzeug zu entwickeln, sondern die gesamte Forschungskette des Handels neu zu organisieren.“

Wie allgemein bekannt ist, weist die traditionelle quantitative Forschung eine hohe Eintrittshürde auf. Selbst wenn Nutzer über reife Markturteile verfügen, ist es oft schwierig, Handelsideen in überprüfbare und ausführbare Strategien umzuwandeln, da sie nicht programmieren können, keine professionellen Daten haben, die Backtest-Umgebung komplex ist oder die Werkzeuge voneinander getrennt sind.

Große Modelle verändern jedoch die Kostenkurven vieler dieser Fähigkeiten. Daher positioniert Li Yuqi PandaAI als neuen Anbieter von Handelsinfrastruktur im KI-Zeitalter. „Wir hoffen, dass eine Handelsidee von der Entstehung über den Datenabruf, die Faktorextraktion, die Strategieentwicklung, die Backtest-Überprüfung und die Agent-Kooperation bis zur endgültigen Handelsausführung schrittweise zu einem vollständigen KI-Workflow organisiert wird.“

Daraufhin hat PandaAI einen visuellen KI-Workflow entwickelt, der in natürlicher Sprache interagieren kann. Es organisiert „Handelsidee – Faktorforschung – Strategiegenerierung – Backtest-Überprüfung – Risikobewertung – Handelsausführung“ in einem einzigen System. Nutzer können ihre Markturteile in natürlicher Sprache ausdrücken, und das System ruft Daten, Modelle, Codes, Backtests, Risikokontroll- und Handelswerkzeuge auf, um eine unklare Handelsidee schrittweise in einen strukturierten Forschungsprozess umzuwandeln.

Im KI-Workflow von PandaAI wird die komplexe Handelsforschung in Knoten wie Datenabruf, Faktorbildung, Codegenerierung, Strategie-Backtest, Parameteranpassung, Risikoanalyse und Handelsverbindung unterteilt. Nutzer können einsehen, welche Daten in jedem Schritt verwendet wurden, welche Verarbeitung stattgefunden hat und welche Ergebnisse erzielt wurden. Sie können auch vorhandene Prozesse jederzeit anpassen, ersetzen und wiederverwenden.

Das ist genau die zentrale Agent-Engineering-Fähigkeit hinter PandaAI. Derzeit hat PandaAI A2A-Multi-Agent-Produkte für KI-Handelsszenarien entwickelt – PandaAI EVO. Verschiedene Agenten übernehmen Aufgaben wie Datenverarbeitung, Faktorforschung, Strategiegenerierung, Backtest-Analyse, Risikobewertung und Handelsausführung und arbeiten über einen einheitlichen Workflow zusammen, um die Forschung abzuschließen.

Diese Agent-zu-Agent-Kooperation sorgt dafür, dass der KI-Handel nicht mehr nur von einem einzigen Modell beantwortet wird, sondern wie ein professionelles Team durch Arbeitsteilung, Überprüfung und Feedback gemeinsam die vollständige Handelsforschung abschließt. In diesem Prozess können mehrere Agenten ihre Denkpfade kontinuierlich auf der Grundlage des Feedbacks der anderen korrigieren, um eine Selbstentwicklung auf der Ebene der Denkfähigkeit zu erreichen, sodass die KI-Forschungsfähigkeit für den Handel mit der Zusammenarbeit stetig wächst.

Li Yuqi ist der Ansicht, dass die Marken in der Finanzbranche in der Vergangenheit oft sehr ernst und traditionell waren. Sie hoffen, dass PandaAI vom ersten Tag an etwas anderes repräsentiert: jung und technikgetrieben. „Rückblickend gesehen stimmt der Name ‚PandaAI‘ in gewissem Maße mit dem überein, was wir heute tun – wir hoffen, mit einem neuen technischen Paradigma in eine sehr alte Branche einzutreten.“

Drei Finanzierungsrunden in zwei Monaten, 100.000 Nutzer gesammelt

Die Kommerzialisierung ist heute die zentrale Herausforderung für jedes KI-Unternehmen.

Den Angaben zufolge hat PandaAI rund um die Handelsforschungsmethoden verschiedener Nutzer Kernprodukte wie OS, EVO und QUBE entwickelt, die durch QuantSkills mit einheitlichen professionellen Fähigkeiten unterstützt werden. Sie decken unterschiedliche Anforderungen ab, von der integrierten Forschung über die Strategieentwicklung in natürlicher Sprache bis zur tiefgehenden Investmentforschung und Multi-Agent-Kooperation.

Bisher hat PandaAI über 100.000 Nutzer im In- und Ausland gesammelt und arbeitet mit mehreren Wertpapierhäusern, Futures-Unternehmen, Fonds und professionellen Finanzinstituten an der industriellen Umsetzung von KI-Handelsfähigkeiten.

In dem Szenario für private Nutzer hilft PandaAI Forschern und Händlern bei der Datenanalyse, Faktorextraktion, Strategiegenerierung, Backtest-Überprüfung und Handelsrückschau, wodurch die technische Hürde für den Aufbau einer vollständigen quantitativen Forschungsumgebung gesenkt wird.

In professionellen Handelsszenarien können erfahrene Händler und Forschungsteams ihre eigenen Forschungsrahmen, Handelslogiken und professionellen Erfahrungen in aufrufbare und wiederverwendbare Agenten und QuantSkills umwandeln, sodass persönliche Erfahrungen schrittweise zu systemischen Fähigkeiten werden, die das Team kontinuierlich ansammeln kann.

Darüber hinaus kann PandaAI in institutionellen Szenarien mit den vorhandenen Daten, Investmentforschungs-, Risikokontroll- und Handelssystemen von Finanzinstituten kombiniert werden. Es bietet KI-Handelsmodelle, visuelle Workflows, Multi-Agent-Kooperation, Datendienste und Fähigkeiten zur privaten Bereitstellung, um die KI von einem peripheren Effizienzwerkzeug in echte Geschäftsprozesse zu überführen.

Gleichzeitig veranstaltet PandaAI rund um das Ökosystem für KI-Handelsfachkräfte und Entwickler kontinuierlich Faktorwettbewerbe, Universitäts-Workshops, quantitative Hackathons und globale KI-Handelswettbewerbe. Diese Wettbewerbe sind nicht nur Kanäle für das Nutzerwachstum, sondern bilden auch wichtige Szenarien für PandaAI, um die Produktfähigkeit zu überprüfen, hervorragende Forscher zu entdecken und Faktoren- und Strategie-Workflows zu sammeln.

Rückblickend auf den Finanzierungsverlauf von PandaAI sagte Li Yuqi, dass das Unternehmen im zweiten Halbjahr 2025 erstmals offiziell externe Finanzierungen aufgenommen hat und innerhalb der folgenden zwei Monate nacheinander die drei Runden Seed, Angel und Angel+ abgeschlossen hat.

Nach mehreren Finanzierungsgesprächen hat Li Yuqi tief erkannt, dass sich die Schwerpunkte der Investoren in jeder Runde ändern. „In gewissem Sinne entsprechen die drei Finanzierungsrunden von PandaAI drei Phasen: von dem Beweis, dass KI in den Handel einziehen kann, über den Beweis, dass KI den Handels-Workflow neu gestalten kann, bis zur Diskussion, ob KI-Handel neue Chancen auf der Infrastrukturebene schaffen wird.“

Wie Ji Xing, Managing Partner von L2F Lighthouse Founders' Fund, sagte: Die tiefste Veränderung, die KI für den Handel bringt, ist nicht, dass sie Menschen die Antwort gibt, „was man kaufen soll“, sondern die Produktionsweise von Alpha neu zu gestalten – die Erfahrungen und Urteile von Händlern in überprüfbare, wiederverwendbare und kontinuierlich iterative Forschungs-Workflows umzuwandeln. „Was uns bei PandaAI am meisten beeindruckt, ist, dass das Team nicht bei Marktanfragen oder Codegenerierung stehen geblieben ist, sondern bei der Faktorforschung angefangen hat, schrittweise Daten, Modelle, Backtests, Risikokontrolle und Ausführung zu verbinden und in echten Rückmeldungen Workflow-Daten zu sammeln, um eine neue Generation von KI-Handels-Betriebssystem für private Händler, professionelle Teams und Finanzinstitute aufzubauen.“

Ausblickend ist Li Yuqi der Ansicht, dass mit dem kontinuierlichen Rückgang der Kosten für Intelligenz die Handelsfähigkeit allmählich von einer geschlossenen Fähigkeit innerhalb weniger Institutionen zu einer grundlegenden Fähigkeit wird, die aufgerufen, kombiniert und kontinuierlich weiterentwickelt werden kann.

„Zu diesem Zeitpunkt wird der Markt möglicherweise nicht mehr einfach unterscheiden, ob Menschen oder KI handeln. Die wirklich wichtige Frage wird lauten: Wer Intelligenz besser organisieren kann. Wir hoffen, dass PandaAI schließlich die Infrastruktur wird, die diese Intelligenz trägt.“

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Investment Circle AI“, Autor: Liu Bo, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.