中国量化投资交易平台哪家好

1. 中国量化投资交易平台哪家好

国内的量化平台主要集中爆发在2015年后，量化IT搭建技术还没有非常成熟，还在探索发展阶段，相比国外量化交易还有很大的差距，比如算法交易、高频交易、机器学习等还相对落后。

一个成熟量化平台的标志是打通券商期货商的交易柜台进行实盘交易，一个健全的量化平台功能涵盖数据、回测、仿真、实盘支持，值得欣慰的是国内量化平台掘金量化、聚宽、米筐、讯投等多家量化平台的IT技术已经实现了一站式量化交易。

2. 国内主流的量化平台都有哪些？

3. 量化交易的应用

量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。1、统计套利。统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。2、算法交易。算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

4. 量化交易有什么用？

量化交易能有效地提高投资者的交易效率和交易纪律。大量化的交易数据是无法通过人工分析完成，而对于计算机的数据处理能力远胜于人工，计算机可以瞬间完成数据计算分析，执行投资者的交易计划。

5. 量化交易平台的挑战都有哪些？

量化交易平台的功能一般包含三大块：研究、模拟、实盘。转化到技术层面为：数据、回测、实盘、安全等等。
基于国内市场，我们遇到的挑战如下：
1：数据
数据包含两类，一类是行情数据，一类是财务、基本面、舆情、研报等其他数据。行情数据：
目前市面上分钟级的数据比较精准，可以用于中低频的交易回测；历史、实盘TICK级的Level-1、Level-2数据需要自己找渠道去获得，较容易找到的渠道很容易出现漏数据、不精确等情况，需要工程师专门结合了多家数据源进行核对修复。
2：回测
回测最难的在于如何确定成交量，同时要考虑复权、停牌、ST*等问题，这里面有很多细节
3：安全
安全在交易平台的开发中是重中之重，如何保证策略的安全性，不被外部、内部人员所窃取，分为2部分。
一部分是WEB安全，一部分是策略的编译安全。
因为量化交易平台是用户可编程的，我们京东量化选用的是PYTHON语言，因为有强大的科学计算库和高性能，导致用户可以调用很多系统级API，在这上面我们下了很大的功夫来保证用户的策略安全，做到理论级的策略隔离。

只能大概讲一下，这里面每一个部分都可以延伸出来成为一个话题。

6. 量化交易有什么类型？

贺明，现任宽潮智投FOF研究院院长，研究生学历。2002年进入金融交易行业，先后在国泰君安和上海中期期货工作。贺明老师研发的“分形量化交易”系统和这些配套的程序，完全可以在期货交易上实现全自动量化交易。

7. 量化交易平台的挑战有哪些

1、用户少、用户门槛高
2、国内数据质量不高
3、国内优质的策略相对国外不多
等等

但是，也是要认识到挑战便是机遇。
目前，国内给人耳目一新的便是Ricequant,从编程体验、数据、API来说，都能满足用户的研究、投资需求。现Ricequant量化已加入实时模拟 ( Paper Trading ) ，并在不久的将来加入实盘交易。国内的有一家平台，它的像素级的拷贝，圈内人也是人尽皆知的，不提也罢。

8. 目前市面上的量化交易平台做到了什么程度？

交易开拓者程序化交易平台根据账户状况和交易信号来推动交易订单，使用类似于Pascal TBL语言开发策略模型的语法。 TB为定量模型开发中的战略发展提供更为全面的账户和交易功能，市场数据功能和统计功能。 它提供了最近的国内TICK数据和多周期历史市场数据。 它还为战略绩效评估提供了基础。提供丰富的战略回溯报告项目。 就定量交易而言，单一的结核病终端支持同时接受报价和交易的20-30个单一物种图表，但由于客户技术架构，缺乏对高频率和更复杂政策的支持。 现阶段结核病在市场低端定量交易平台上有很多期货公司的合作份额较高。

天软量化研究和交易平台天软定量研究交易平台采用TSL独特的TSL语言发展战略模式，全天软交易网关，实行量化交易。在定量模型研究和开发方面，我们采用了高性能数据仓库所提供的历史和TICK市场，基础数据，宏观数据等数据源，并提供了7000个开源函数库，用于战略开发，回溯测试， 性能分析。 在量化交易中，基本实现了自动交易，程序交易，算法交易等定量交易。

安翼金融终端程序化交易
安易金融终端是国内期货和券商独立开发的股票自动化交易工具。 交易模型是使用通用脚本语言和技术指标进行图表驱动的自动交易。 在这个阶段，Ahn免费使用程序化交易工具，为国内期货和股票提供历史价格。 相对简单的股票，对冲期货和图表交易都可以进行。