原標題：《國內外量化平臺簡介》，來源：萬聯金工公眾號

最近，京東量化平臺下線的訊息引發了量化圈的熱烈討論。近幾年來，國內各類量化平臺如雨後春筍般湧現，如聚寬、掘金、微量網等等，各有千秋。然而，由於產品同質化和變現困難等原因，此類平臺至今難以實現盈利，在消耗大量資金仍看不到變現希望後，許多平臺紛紛下線。本文簡單討論一下此類量化平臺。

一、國外的量化平臺

國外最著名的此類量化平臺當屬Quantopian和WorldQuant的WebSim平臺。它們的相同點都是使用Python作為程式語言，支援回測、優化、甚至實盤交易；對於表現較好的策略，公司甚至會提供實盤交易資金，策略提供者可以獲得盈利的提成，如Quantopian是10%。

       Quantopian一般要求研究員提供較完整的策略，可以直接交易的，而WordlQuant只要求研究員提供預測因子，然後由WorldQuant的內部研究人員對因子進行整合，據說WorldQuant內部已經有數百萬量級的因子庫，支援上百億美元的股票投資組合。通過這種方式，WorldQuant可以大幅降低研究成本，比如研究人員的固定薪酬，而只需要根據實際業績給予盈利提成。

目前來看，WorldQuant模式較為成功，而Quantopian仍在創業階段，具體發展還需要時間檢驗。

二、國內的量化平臺

國內來說，情況跟Quantopian更為類似，很多平臺甚至可以看成Quantopian的中文版。然而，跟美國股票市場相比，國內股票市場有一些不利於量化交易的因素，主要包括：

1.T+1的限制。美國股票市場可以日內頻繁交易，但國內只能T+1，交易次數大為降低，減少了程式化交易的必要性；

2.程式化介面限制。2015年8月之後，股票市場不允許第三方網際網路接入，這大大限制了普通投資者使用程式化交易。因此，國內的此類平臺，更多通過簡訊、微信來提醒使用者下單，使用體驗不是很好；、

3.高昂的交易成本。美國股票市場交易成本極低，基本按每筆下單收費，與成交額無關；但國內需要收取千分之一的印花稅和萬分之三左右的交易手續費，總體成本遠高於美國市場，這也限制了股票程式化交易的發展。

因此，不難看出，國內量化平臺在股票市場上面臨很多不利因素。在期貨市場上，程式化交易更為普遍，不少平臺也支援期貨的程式化交易，甚至允許使用者出售自己的策略給其它使用者使用，平臺可以協助全自動交易。使用者可以在上面開發自己的策略，並出售給其它使用者使用。網有專門的策略開發語言和雲伺服器來交易策略，為投資者節省了不少硬體成本。

 但此類平臺也面臨一些問題：

1.策略限制。此類平臺只能使用平臺自己的分鐘K線資料，使用平臺自己的語言，降低了客戶開發策略的靈活度，對於類似於機器學習預測模型的策略難以開發；

2.交易限制。此類平臺普遍採用easyLanguage等語言，而且從自己的伺服器讀取資料，而不是直接通過CTP讀取，因此效率會低一些；

3.研究效率。量化策略很大一部分工作用於引數優化，特別是規則型策略，經常使用網格優化，每個引數取幾個值，然後幾個引數一起幾百組引數來優化。如果使用此類量化平臺計算時間會非常漫長。個人建議可以另外進行策略研究，然後通過此類平臺自動化下單交易。

三、發展思路探討

對於股票量化交易，一些平臺支援C++編寫，可以把程式編譯後放至券商伺服器來交易，從而規避第三方網際網路接入的限制，這類業務一般與券商合作賺取手續費分成，降低了投資者的固定支出。

此外，隨著交易所對行情資料管理日趨嚴格，不少之前在淘寶銷售行情資料的提供商紛紛被迫下線，這類較為正規的量化平臺也開始銷售歷史行情資料來獲得收入，對下載流量限制也較為寬鬆，可以一年內分批下載，落地儲存。

 不少量化平臺甚至自己招募量化研究員開發策略，然後使用自營資金交易獲利。這樣一方面對平臺也起到了宣傳作用，另一方面也利於自己開展其他服務類業務。例如有的平臺培養了專門的量化研究團隊，使用自有資金進行交易，從周獲利，從而降低平臺變現的壓力。

四、總結

不難看出，量化平臺的發展雖然出現了一些瓶頸，但潛力尚存，只要積極思考，勇於嘗試，堅持不懈，以後也可以有大的發展。

來源：萬聯金工

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