国内外量化平台发展现状析
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原标题：《国内外量化平台简介》，来源：万联金工公众号
最近，京东量化平台下线的消息引发了量化圈的热烈讨论。近几年来，国内各类量化平台如雨后春笋般涌现，如聚宽、掘金、微量网等等，各有千秋。然而，由于产品同质化和变现困难等原因，此类平台至今难以实现盈利，在消耗大量资金仍看不到变现希望后，许多平台纷纷下线。本文简单讨论一下此类量化平台。
一、国外的量化平台
国外最著名的此类量化平台当属Quantopian和WorldQuant的WebSim平台。它们的相同点都是使用Python作为编程语言，支持回测、优化、甚至实盘交易；对于表现较好的策略，公司甚至会提供实盘交易资金，策略提供者可以获得盈利的提成，如Quantopian是10%。
Quantopian一般要求研究员提供较完整的策略，可以直接交易的，而WordlQuant只要求研究员提供预测因子，然后由WorldQuant的内部研究人员对因子进行整合，据说WorldQuant内部已经有数百万量级的因子库，支持上百亿美元的股票投资组合。通过这种方式，WorldQuant可以大幅降低研究成本，比如研究人员的固定薪酬，而只需要根据实际业绩给予盈利提成。
目前来看，WorldQuant模式较为成功，而Quantopian仍在创业阶段，具体发展还需要时间检验。
二、国内的量化平台
国内来说，情况跟Quantopian更为类似，很多平台甚至可以看成Quantopian的中文版。然而，跟美国股票市场相比，国内股票市场有一些不利于量化交易的因素，主要包括：
1.T+1的限制。美国股票市场可以日内频繁交易，但国内只能T+1，交易次数大为降低，减少了程序化交易的必要性；
2.程序化接口限制。2015年8月之后，股票市场不允许第三方互联网接入，这大大限制了普通投资者使用程序化交易。因此，国内的此类平台，更多通过短信、微信来提醒用户下单，使用体验不是很好；、
3.高昂的交易成本。美国股票市场交易成本极低，基本按每笔下单收费，与成交额无关；但国内需要收取千分之一的印花税和万分之三左右的交易手续费，总体成本远高于美国市场，这也限制了股票程序化交易的发展。
因此，不难看出，国内量化平台在股票市场上面临很多不利因素。在期货市场上，程序化交易更为普遍，不少平台也支持期货的程序化交易，甚至允许用户出售自己的策略给其它用户使用，平台可以协助全自动交易。用户可以在上面开发自己的策略，并出售给其它用户使用。网有专门的策略开发语言和云服务器来交易策略，为投资者节省了不少硬件成本。
但此类平台也面临一些问题：
1.策略限制。此类平台只能使用平台自己的分钟K线数据，使用平台自己的语言，降低了客户开发策略的灵活度，对于类似于机器学习预测模型的策略难以开发；
2.交易限制。此类平台普遍采用easyLanguage等语言，而且从自己的服务器读取数据，而不是直接通过CTP读取，因此效率会低一些；
3.研究效率。量化策略很大一部分工作用于参数优化，特别是规则型策略，经常使用网格优化，每个参数取几个值，然后几个参数一起几百组参数来优化。如果使用此类量化平台计算时间会非常漫长。个人建议可以另外进行策略研究，然后通过此类平台自动化下单交易。
三、发展思路探讨
对于股票量化交易，一些平台支持C++编写，可以把程序编译后放至券商服务器来交易，从而规避第三方互联网接入的限制，这类业务一般与券商合作赚取手续费分成，降低了投资者的固定支出。
此外，随着交易所对行情数据管理日趋严格，不少之前在淘宝销售行情数据的提供商纷纷被迫下线，这类较为正规的量化平台也开始销售历史行情数据来获得收入，对下载流量限制也较为宽松，可以一年内分批下载，落地保存。
不少量化平台甚至自己招募量化研究员开发策略，然后使用自营资金交易获利。这样一方面对平台也起到了宣传作用，另一方面也利于自己开展其他服务类业务。例如有的平台培养了专门的量化研究团队，使用自有资金进行交易，从周获利，从而降低平台变现的压力。
四、总结
不难看出，量化平台的发展虽然出现了一些瓶颈，但潜力尚存，只要积极思考，勇于尝试，坚持不懈，以后也可以有大的发展。
来源：万联金工
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