新华有约之微言大义第002期--云计算与大数据时代的量化投资
云计算与大数据时代的量化投资
　　量化投资元年之后，相对于有限的资产管理机构和产品需求，人才和策略出现了阶段性过剩。另一方面，有一个庞大的客户群体，希望可以通过证券期货账户参与到自身财富管理的过程中，但他们又没有太多的时间去打理。市场需要一个策略提供者和需要租用策略模型的理财者对接的平台，使他们可以交易；理财者租用模型后，也需要一个功能强大的模型使用环境，保证策略的正常运行，这就是云计算时代的量化投资，所谓的“云交易”。
云计算、大数据和量化投资本身都是专业术语，然后又要讲云计算和大数据时代的量化投资，这个听着是有些枯燥的。但是，想到投资理财和我们每个人息息相关，又想到早在1997年，量化分析驱动的“深蓝”电脑居然打败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，这些专业术语离大家的生活其实并不遥远。
这些专业概念是什么意思？简单的说，云计算就是把很多电脑放在一起产生巨大的计算资源，大数据就是关于一个问题我们拥有各个方面体量非常庞杂的数据。以淘宝网为例，大家都知道双十一的时候，淘宝上的交易非常火爆，对于所有人所有交易记录的组合，就是一个具体的大数据。当我们想知道哪个时间段的交易最火爆的时候，数据的体量过大而无法用个人电脑进行分析，这时候计算机服务器阵列组成的云可以提供足够的运算能力，我们最终应用所谓的云计算，分析了上述数据，得到了我们想要的结论。
什么是量化投资？
什么是量化投资呢？其实，就如同中医和西医的区别，中医靠经验，讲究“望、闻、问、切、听”，西医靠指标，通过一系列的检查数据综合判断病情。量化投资无非就是用指标和公式驱动投资和交易。还是举淘宝的例子，卖家需要考虑安排今年双十一的客服配备和商品物流安排，如果卖家根据去年的经验判断，“中午的时候买家比较多”从而在中午增倍客服，并预约好物流，这就是定性投资。如果卖家使用云计算对自己去年双十一的销售大数据进行了建模分析，发现“11：25至12：15，12：45—13：30”的时段交易最活跃，并因此倍增客服、预约物流，这就是量化投资。
&2010年我国推出了股指期货，第一次有了可以做空市场的工具，从而为设计基于算法的复杂策略提供了基础，因此2010年我们叫做对冲基金和量化投资元年。随着股指期货的推出，有四种和量化投资相关的产品蓬勃发展。第一种是做多股票、做空股指期货的阿尔法对冲型产品；第二种是利用股指期货可以日内多次买卖交易的特点，用技术分析和程序化交易股指期货，所谓的程序化CTA产品；第三种是在极短的时间里，用复杂算法高频率交易股指期货，所谓的高频交易产品；第四种是，对股指期货和其现货ETF/股票进行价差买卖操作。当然，这些高端的量化工具需要大量的计算机和科研投入，因此主要掌握在专业机构手中。量化投资出现的意义是，科技和工程力量进入了理财行业，老百姓不仅可以选择跟大盘随波逐流的公募基金，也可以选择所谓的绝对收益理财产品。
云计算时代的量化投资
量化投资元年之后，很多对此感兴趣的相关专业人士都加入到量化投资策略的开发阵营中，相对于有限的资产管理机构和产品需求，人才和策略出现了阶段性过剩，需要出路。另外一方面，有一个庞大的客户群体，他们对直接购买理财产品不感兴趣，希望可以通过证券期货账户参与到自身财富管理的过程中，但他们又没有太多的时间去打理自己的账户。市场需要一个策略提供者和需要租用策略模型的理财者对接的平台，使他们可以交易；理财者租用模型后，也需要一个功能强大的模型使用环境，保证策略的正常运行，这就是云计算时代的量化投资，所谓的“云交易”。微量网正是上述云交易一个具体的大众应用。
在一个创新和变革的时代中，信息技术、工程技术、互联网、物联网甚至万联网已经改变了人们的衣食住行，改变了我们的生活。如今，这些技术也开始逐渐渗透到智力博弈的巅峰行业——财富管理行业。上个世纪的科幻片中，那些笨头笨脑的机器人如同天方夜谭，在快速发展的时代中，那些形象现在已经成了古董。租个机器人去投资理财，已经成为了现实，但会像最近电影上那样，出现一个和人完全一样，还具有自进化能力的“机器人”吗？当然，量化投资的思想来源终归是人，云计算和大数据时代的量化投资，将投资的想象力又向前推进了一步，简化了我们的生活，满足了我们的需求。这让大家看到了科技进步的某种希望。
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央行互联网金融博士后，美国芝加哥大学访问学者，北京大学光华管理学院统计学博士。
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& & & 量化投资
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论坛法律顾问：王进律师对于量化投资，个人可以将模型（程序）接入交易平台吗？
纯无知地问。。。虽说对于个人搭一个交易模型不太现实，但是现在的交易终端提供程序接入吗？是否只有法人可以？求答疑。
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谢邀。可以的，需要跟软件提供商联系，一般都有程序员帮你实现。需要注意的是，保密性是一个问题。基本上做这种工作的程序员都知道很多客户的“秘密”，而且可以加以复制。只要他重写code，想证明盗窃相当的困难。一般的专业投资者都是自己写软件。但即使如此，你的broker仍然能看到你的下单（如果他们想的话。。。）。先帮客户下单然后自己跟着下单不算违法（不是front-running，而且很难找到证据）即使不这么做，也可以长期观察客户下单规律进行复制，但是一般比较sophisticated的客户都会使用多家broker进行比较，防止此类行为。说多了，答案是可以。
可以 看了上面几个回答都不全面 我来补充一下：量化投资可以做很多个市场，比如外汇、A股、美股、期货。下面分别来说：上面说的多数都是期货，期货建议用CTP协议，CTP是什么可以单开一个话题了。所有程序都要自己来写，也有少量第三方封装的sdk。如果用金字塔之类的软件，可以利用他们提供的api将自己的代码运行在他们的软件上，类似vb的语言吧，形象的比喻是类似在excel里写vba，有些软件还允许接入外部dll库调用增强扩展性。 当然对我这种linux用户来说有些主观不相信windows平台，所以还是推荐CTP；另外一点 也是不相信这些国内软件，据说有偷策略的，我不了解。A股，稍微复杂些，因为国内券商比较传统。有几个方案，一是用券商提供的交易接口，比如光大做的就不错（褒义的），二是用标准的FIX接口，这个也要自己去查什么是FIX了。国内的FIX在原有FIX上有部分扩展，具体可参考文档，有开源的包可用。三是用通用的接口，如金证、恒生的，因为券商使用是服务是采购自这些第三方厂商的，如果你有文档的话，券商那边可以接入。四 用股票软件内置的一些方法，类似金字塔，我没用过所以不大了解。外汇， 两种：broker接口或MT4的脚本， MT4是市场上非常流行的软件，具体还是自己去查吧，绝大多数broker支持MT4，你可以在软件里写自己的东西，用MQL脚本语言，第三方的代码资源也比较多。 另一种broker的接口个人觉得适合资金规模大的用户。 这里就不介绍一些小众的Java平台了。美股，和上面类似，不过建议使用broker的api，一般这种api既支持标准的FIX协议也有自己的协议。 两者都可以，效率和功能方面都不错。-----------------最后想插播条广告，我们公司在招聘
，想自己写模型的可以来我们公司学习学习。
可以，目前交易所提供了很多的接口，比如恒生，金仕达，CTP，飞创，飞马等。目前比较流行的是CTP，即综合交易平台，只要你有接口，并开好期货帐号，就可以交易。期货接口目前已经公开。你可以百度搜索。还有比较简单的基于easy langavage的，比如交易开拓者，金字塔，Multicharts，Apama，Magicquant等。不过需要收取一定的费用。
你这里有几个名词，我认为是三个不同的概念，所以觉得有点乱：1、搭一个交易模型，我理解你应该想表达的是交易系统，就是以策略为核心的执行系统，包括数据，策略，执行，风控，绩效等；2、交易终端终端应该是一个服务前端系统，一般意义的交易终端，服务器都会在服务商那边，本地做的主要是策略编写，数据获取下载，回溯；而papertrading，真实交易，成交回报等，会经过服务商服务器。3、交易平台，交易平台是一整套量化交易环境部署在使用者那边，包括前后台，数据，策略运行，执行交易，风控等。以上是我的个人理解，希望对你有帮助；-------------------------------------------------------------------------------另外关于策略模型接入平台：1、你要看你原来的编辑语言是什么，是否是在指标平台编写的。要不就找个能兼容指标的重新写一遍；要不就做通过程序开发，把你原先的策略转换到另一个交易平台；2、我建议直接用python开发，效率高，函数库丰富；3、程序选择：个人期货TB用的最多，语言是基于c#定制的，你可以看看；交易平台，DTS做了很多年，不过lura语音，坑爹。还有好多其他的，上海中期网站上有较全列表。-----------------------------------------------------------------------------你要想了解量化交易平台怎么回事，可以上了解一下。不过需要一定的编程基础。
Wind 量化投资平台 以万得数据为基础 支持matlab、R、Python、C++/C#，VBA等通用语言环境的量化投资工具。大奖章 网站
有这方面的平台，比如赢顺或者金字塔。但国内全自动程序化交易成功的案例不多(仅指日内)，主要是内盘日内的风控不好控制。另：不要那历史数据复盘那都是浮云
很多期货公司都可以用CTP股票，只有华宝证券对个人开放CTP
脱机式通达信程序化接口，可以在不运行券商下单软件情况下，直接进行程序化交易，下单速度可达到1秒钟几百单。功能包括下单，撤单，查询资金股份、当日委托、当日成交等，支持融资融券，可用于计算机自动程序化交易，供具有编程能力的股民使用。详见
期货的话可以考虑CTP，另外中金所有飞马接口，速度非常快国内交易平台性能比较
&&& 对于期货交易机构投资者特别是程序化交易者来说，交易平台的性能速度往往是决定成败的最关键因素之一。比别人更快一点，哪怕是一二毫秒的优势，不少投资者也愿意付出几十万一年不菲的系统投入成本。原因很简单，值得投入。
&&& 那么市场上决定交易性能速度的因素有哪些，而交易平台之间性能差别有几何呢？
决定交易性能的因素有几点：
&&& 1、交易服务器是否是靠近交易所中心机房？目前上期所主要是张江机房，期货公司也租赁建设了服务器托管中心。中金所新建机房是外高桥机房 ，张江数讯新建机房也开始投入使用。
&&& 2、期货公司托管机房条件如何？不同期货公司的机房条件略有差别，看投入情况，表现在服务器硬件，网络设备，带宽条件等。
&&& 3、网络环境如何？一是投资者公司到期货公司托管机房间是通过网络专线还是公网连接，二是如果是跨市场交易，如外盘、黄金白银T D，还要看连接间的网络条件。
&&&& 以上3点可以说是硬件环境，在大家都采用服务器托管模式下，各期货公司间的差别不是很大。于是再看交易平台之间的性能差别：国内交易平台，即柜台系统厂商主要有老牌的金仕达、恒生、上期的CTP、郑州的易盛、大连的飞创、中金所的飞马、飞鼠7家，其中CTP是程序化交易接入最普遍，大家比较速度性能也基本以此为准。中金所的飞马刚刚上市还不成熟，仅限于做中金所品种，有待观察。易盛、飞创、恒生、金仕达不以性能速度见长，程序化交易者少有接入应用。另外就是飞鼠平台，特别需要提一下，他们是一家新型 的技术交易平台厂商，类似CTP、易盛等同样以独立席位直连国内4个期货交易所，因其核心架构小的特点，同环境下相比CTP具有较明显的性能优势。以一家排名前列的某期货公司实盘测试数据来看，从行情触发到中金所拿到委托回报一个来回平均快0.8毫秒，上期所快1毫秒。对于程序化交易的投资机构来说，飞鼠这样的小平台可以独立采购独享应用，在交易环节报单可直接到交易所，CTP则需要报单轮排哦釉俜⒌浇灰姿？0.5-1毫秒的优势实际效果从成交量和滑点成本数据来看将显得比较明显。
来源：宽客俱乐部
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《我的量化日志》量化投资模型的建立方法
文章摘自：《博尔证券量化交易系统》：
（1）首先要建立股市信息统计分析的基础，从大量的数据中通过数据挖掘找出赚钱股票的内部联系。找出进入点和退出点的基本特征。有些比较简单的统计分析就可以发现规律，有些复杂的模型，需要用到数理统计的聚类分析等算法，最大信息熵，人工智能等多种理论。不过说实话，简单的模型大多不好用，因为这个世界聪明的人多，都能发现的模型，估计有效性就不够。这也是为什么有效的模型，使用的人越少，便越有效。
（2）量化投资模型进行历史数据的模拟验证。2个星期做到5%的收益，至少要达到所有历史数据（包含历史上的所有时期，不仅仅包含牛市数据，而且也要包含熊市数据。）有效率超过80%。这个是我对模型有效的最基本要求。当然，你也可以做出一个模型，每个星期赚10%。俺曾经尝试过这个模型，貌似很难有很高的成功率。对模型而言，我觉得交易稳健也很重要。所以，我降低了收益率，提高交易的成功率。实际上，稳健盈利的交易模型，给你交易带来最后实际的成功率，一般来说远远高于5%。
（3）如果你的量化投资模型在实验过程中盈利的成功率超过80%，你就可以进行实战模拟验证了。经过三个月实战模拟验证，再对操作中模型出现的问题进行校正。如果模型能让你10笔交易的胜率超过8笔以上，那你就可以加仓。
（4）在实战中监控量化投资模型。如果某一个阶段，连续发生模型3次交易失败的事情，就要停止操作，重新观察模型，分析模型失败的原因。重新回到步骤1，开始修正模型，再重新进行2-4的步骤。
博尔证券量化交易系统是国内首款专门服务于个人投资者的量化交易系统，采用国际最前沿的行为金融学研究成果和与当代数理模型结合，能够提前一周预测关键位置的涨跌概率。博尔证券量化交易系统完全贴近实战，买入机会提前预示，卖出机会提前预警，合理分配了人的脑力资源，让思考用在转折的关键时刻。点击使用立刻进入神奇的量化世界！
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（摘自：《我与博尔的故事》）
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