量化愛好者需要什麼樣的交易平台？

01-29

我們一直在持續開發 https://www.joinquant.com ，想諮詢下知乎的各位量化達人、愛好者，目前大家的痛點有哪些方面？需要什麼樣的細節功能？

謝邀！

剛好把另一個答案下的回答挪過來。主要寫寫作為個人量化愛好者，需要平台提供什麼樣的幫助。

如果效果比較好，準備在這方面也多寫寫，形成一個系列，如果有更適合的問題，也可以把系列搬過去。

心目中好的量化平台應該做到的什麼？

筆者目前是一名個人量化交易愛好者，以前有一些主觀交易的經驗，有數學和金融的背景，在買方幹了兩年左右，14年7月判斷要來一波行情，就辭職出來，當了一個專職散戶。

我們這一類的量化愛好者，對金融市場有所了解，以前是主觀交易轉過來的。我之所以選擇量化，看重的還是量化的紀律性。克服貪婪和恐懼，僅從這點而言，量化交易有先天的優勢。

就
我這類人而言，數學背景有（學渣這麼說是不是大言不慚），演算法編程能力有，對金融和市場的經驗也算有，那麼唯一的短板在於偏計算機的編程能力，比如怎麼去
搞底層的介面，下單通信問題怎麼解決。學習一下當然是能學會的，但是感覺這樣學性價比較低。術業有專攻，有這個時間，不如多思考一下市場，多看看新聞。

當前的A股市場，由於這輪暴跌，程序化交易暫時受到嚴格的監管。但長遠來看，量化是一個趨勢，重新開放是遲早的事情。從另一個方面講，在A股T+1的限制下，程序化下單其實並不是那麼重要，完全可以程序化判斷，手動下單，打造一個半自動的系統。

因此，如果有一個好的一站式的解決平台，確實能方便很多。

所以，看到中國的量化交易網站有了蓬勃發展苗頭，其實我心裡還是很高興的。我跟其中的一些創始人也認識，對這種互聯網創業的精神非常的認可和佩服。

那麼這裡我也提提我關於策略開發流程標準化，尤其是回測流程標準化方面的一些思考和觀點。希望和各個平台能多交流，同時也和身為個人量化交易愛好者的同好們多交流。

拋磚引玉吧。

首先，量化的開發，其實是一個比較有專業性的東西，不能完全屬於C端。所以，為了滿足功能的完全性，對於便捷性肯定要有所犧牲，不能像互聯網小白產品那樣。

打個比方，市場相當於一個黃金產區，地底可能埋著金子，那麼量化策略相當於挖礦工具。那麼量化平台，其實相當於製造這類工具的車間，是為了製造一些生產資料（策略）而進行的。那麼這個車間複雜度必然無法降低到消費品的等級。

這點上希望開發者能把握一下。最好的情況，自然是上手簡單，想要進一步深入，也能提供豐富的工具。但如果不能同時滿足上述兩條，則需要優先滿足第二條，即功能全面性。複雜度高點也無所謂。

另
外一個原則，就是盡量讓用戶自決。也就是說，量化網站不要替用戶做出決定，比如回測的時候，強制用戶以收盤價，或者平均價來成交。可以提供一個參數，用戶
自己決定。另外，有些股票可能不會成交，例如上證指數。但是如果用戶在回測中願意使用上證指數作為標的物，也可以提供這方面的。總之，在合理性和靈活性的
抉擇上，儘可能的提供靈活性。而合理性的判斷，交給用戶。

對於開發一個策略的完整流程，步驟應該比較標準，很多人都提到過，也不重
復了，大概就是遵循：有一個idea（歷史數據統計，某些顯著的Alpha）-&>回測-&>實盤（模擬盤）這個過程。那麼對應的平台模塊呢，也
需要滿足這三個模塊去對應三個功能。這次重點說說回測這個模塊。

有關回測，個人認為，完整邏輯如下圖所示：

標準化的回測，就是在每個時間跨度下，將上述的流程進行一遍。這個時間跨度是給定的，可以按照分鐘，也可以按照交易日，也可以按照tick。

而在上述流程中，信號處理模塊和資金管理模塊，就是我們通常意義上所說的「策略」

這裡把策略定義一下：所謂的策略，就是一個函數，輸入的是各種信號，輸出的是倉位比例。這裡，我們暫時將討論範圍限定到傳統技術分析所需要的信號上，也就是市場的價格、成交量和時間三要素，並稱其為市場信號。

那麼，策略就是一個函數，記為S，則有

倉位比例=S(市場信號的集合，當前的倉位)

但
是，從實際操作上出發，對於策略S，我們又可以分為兩個函數，即信號處理函數，和資金管理函數。為什麼要分為兩個函數？一方面，從邏輯上而言，人們就是這
樣思考的：先找出市場信號，根據市場信號測算未來的收益率的分布函數，再根據未來收益率的分布函數推出資金管理比例。另外一方面，如果將策略函數S拆分成
兩個函數，則會產生中間變數（往往是未來收益率的分布），有：

中間變數=S1(市場信號的集合)

倉位比例=S2(中間變數，當前的倉位)

而對中間變數的考察和操作，也能更好對策略進行評估。

寫上面這麼一堆的意義在哪裡呢？目的是把用戶的需求抽象化，標準化，然後在此基礎上，來說明用戶需要什麼樣的服務。目前的量化平台網站大體上也是按照這麼一個流程開發的，只是沒有網站在用戶引導的時候，清楚的歸納一下，提出個標準化的東西罷了。

按
照這個標準，其實回測函數可以分為三部分，當然如果策略本身不複雜，寫到一個函數中也可以。同時希望平台也提供一下三個函數的回測模板，每個函數聚焦一個
功能上。比如信號的函數就是信號函數，處理完了再傳遞給資金管理的函數，然後再傳遞給交易成功與否的函數。這樣邏輯可能更清晰一些。

另外，我們需要的服務就是對每一步數據，能夠提供方便的保存，記錄和查看的功能。

也就是說，能方便的提供一個矩陣，將中間變數根據時間矩陣化，能導出到excel上。再此基礎上，如果能做到網頁上的數據可視化是加分項。

舉個例子，如果策略是5日金叉10日，並且成交量大於金叉前5天的平均值時買入，倉位佔比50%，10日均線死叉5日均線賣出，清倉。

那麼，我就需要將5日線和10日線金叉的信號全部記錄下來。首先，我要看看這個5日線金叉10日線的判斷在什麼日期發生了。同時，我需要將成交量大於前5天平均值的交易日也全部記錄下來，然後再比較這兩者同時發生的情況。

這個記錄下來是什麼意思呢，就是說我肉眼要看到，在這一天，確實有信號發出來了。可能的情況下，我還想驗證一下，這些信號發出的對不對，可能還需要跟原始數據比較一下。

在5日線金叉10日線這個策略中，可能矩陣不矩陣都沒關係，打出日誌也是能查的，但是如果策略複雜了，表格化對分析探討是非常有幫助的。

因此，這個的中間數據製表操作的簡化功能，是我認為目前網站可以稍微研究一下的功能，而對於用戶來說，確實能大大的方便開發進程。

當然，以上的指標工具，是在歷史數據精確的前提下提出的。如果數據都不精確，那麼皮之不存，毛之焉附。

在資金管理模塊中，自然也涉及到製表的功能，其實上面的圖中，畫著方框的三個模塊，都需要一個簡化的對中間變數製表的操作。

而對於最後一個模塊，交易成功判斷與否，這個跟模擬盤有極大的關係，我們以後再討論。有一個滑點的問題是需要提一句的：

滑點分為兩種，一種是市價單成交價格滑點，另外一種是限價單時間。兩種可以統稱為滑點。

在回測中，滑點的判斷應該完全交給用戶，滑不滑，滑多少，用戶說了算。而且，在進行回測的時候，需要給用戶一個功能，就是每調用一次回測函數，用戶都可以隨時更改滑點參數的設置，應付不同的市場狀況。

Ok，這些都是都是隨手寫寫，想到哪寫到哪，做個總結：

量化網站，在功能的完全性和易用性上，應該偏重功能的完全性。

策略上的許可權要完全讓渡給用戶，讓用戶完全掌控參數。合理性的判斷在用戶而不在網站。

回測流程標準化的初步提出，這個可以再完善。

策略的定義的初步提出，也可以再完善。

一個比較大的需求：回測過程中，中間變數製表（就是弄出一個橫行是時間的矩陣，並且方便導出）。

滑點要讓用戶可以每調用一次回測函數就定義一下，方便模擬不同時期的市場狀況。

歡迎探討交流補充！

我是專業程序員，量化交易愛好者。就我個人的感受而言，痛點主要還是在研究方面：

1. 高質量的數據，對個人而言，去收集，處理，維護大量歷史數據的成本比較高，所以如果量化平台能夠提供全面的，高精度的各種市場數據，應該會有很大吸引力。

2. 研究工具：除了回測功能以外，最好能提供基於python或者R的研究數據用的jupyter notebook

3. 研究方法：如果有各種指導如何進行金融數據的分析和研究的tutorial或者lecture，再加上活躍的社區，會更好。

個人覺得quantopian在第二和第三點都有很好的嘗試，而就第一點而言，國內似乎還沒發現有哪家平台能提供全面而又經濟的一站式數據服務（比如股指期貨的tick數據）。

幾周前，萬得封了所有實盤量化交易埠，華寶興業的CTP也都關了，其他券商的埠也都在整頓當中。

就目前而言，我們需要

一個能用的埠

什麼都不需要，真正成功的交易系統都是自己做的，根本就不用平台

理想中的，當然是跟現實非常接近的，比如做一個完善的市場資料庫，然後把策略平台的介面給用戶，就像ctp或者恒生的c++介面一樣，給用戶更多的自己開發的空間，不一樣的是這可能是一個時間流動速度更快的平台，但是儘可能的模擬真實，能從外部平台拿到的實時數據，比如金證的level2實時行情，交易平台能夠模擬成實時的同樣的數據，做成一個更加真實市場模擬，比如我設置模擬盤從15年1月到7月，從交易平台上拿模擬的實時數據，本地的資料庫或者計算方法給出策略，然後返回給平台，平台藉此模擬實況。

你們照抄quantpian，完全不尊重版權，誰敢把策略放你們伺服器上？

1，社區冷清，問題得不到詳細回答，有些對於程序員來說很簡單的問題，如「如何獲取開盤價」就把我卡一天了，如果有人稍微指點一下，我很願意付錢打賞，或者用自己所學回報社區。

2，很多會寫代碼的，炒股業餘得離譜，逃脫不了虧損的命運，最終會離開網站

我算是一個低端用戶吧，懂點編程但是沒學過python。

前不久剛註冊了個賬戶，花了一天的時間，才把之前寫的一個很簡單的策略代碼挪過來，結果回測數據竟然不一樣！檢查了半天，才明白，可能是對停牌股票的數據處理方式不同。去查API文檔，上面寫不很不清楚。最後就不了了之了。

我的感受是對於低端用戶不友好，可能你們一開始定位就不是我這種人群吧。很多函數說明過於簡單，看的不明不白，很模糊的感覺，說明文檔就是像直接機器翻譯的，讀起來都費力。很多常用的指標沒有做介面函數，對於我這種沒基礎的新用戶，寫個EMA指標就花了好長時間，如果可以直接調用那就方便多了。

目前就想到這麼多，以後還會再試著用用。

我覺得量化交易和套利交易一起做效果會非常的好。

本身炒股不賺錢的別來量化了,送菜

還有這些網站上面一年年化四倍以下的策略現實裡面由於點差全部都會虧成翔

體驗了一下你的平台，各方面都滿足了基礎需求了，對接實盤作通了就更牛逼了~~自干五一枚~

因為我就是有個固定的交易系統，買點買賣點賣，然後就是手動下單，也是一樣的，一般的有什麼交易開拓者等等的軟體，不知道回答到點上沒有。

那麼問題來了，怎麼能超越Ricequant ， Uqer呢？我也有看一部分項目，投資股票和投資公司一樣，看本質，看團隊。我看你們的平台並沒有展現出你們的團隊來

其實量化平台細節很重要，細節包括很多，別光看 UI 界面酷炫的一塌糊塗，最終還是要看用戶體驗、平台各個方面的細節。我覺得這些方面， Zero 大神開發的 BotVS 量化平台就做的很好，做IT產品技術是核心競爭力。

速度！

首先，民間量化愛好者是不會有什麼出息的擺脫不了賠錢的宿命，失敗概率大於95%。其次，這種產品外國很多，根本成不了氣候，還不如搞量化新聞，論文等信息聚合更有吸引力。最後，你們的關於上面排序，民間股神先於金融精英先於BAT，呵呵，有趣。ps這是廣告

沒想到這麼多人關注量化，那我在多說兩句，主要體現在這些功能的差異。

組合構建：long_only、simple_long_only函數；因子的處理：去極值（winsorize）、中性化（neutralize）、標準化（standardize）（主要前兩項，後一項沒怎麼用過）；模擬歸因分析（每次點開都跳轉到其他域名應該是母公司支持的）；單因子分析框架（前端時間剛開還在熟悉中）；參數優化。

數據維度兩家暫時差不多了，常用的都有。高速並行計算跟風險評價聽人在優礦社區里提到過，但不知道怎麼申請，等我試用過再來更新。

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專業性，好的想法，回測速度快。

jq對新手很友好，但是我最後還是回到了優礦（http://uqer.io）就是這個原因。

研究了2個月沒有研究出好的思路，還是需要有人提供新的想法。

不可否認jq的策略跟新手引導都做的不錯，但投資畢竟是件專業的事情。

Uqer的專業性目前比jq高出很多，各有優點，做自己最擅長的事，用戶用腳投票吧。

隆重推薦我大紅璟平台，具體見官網，你值得擁有。