《學習期貨策略的筒子收藏了》國內量化交易平臺

中低端平臺適合投資者進行趨勢、反趨勢等對行情和交易邏輯要求不高的策略，高端交易平臺適合機構投資者進行趨勢、套利、對衝、高頻等對行情和交易要求高、邏輯複雜度高的策略。

　　從廣義上講，量化交易是指投資者利用計算機技術、金融工程建模等手段將本身的金融操做用很明確的方式去定義和描述，用以協助投資者進行投資決策，而且嚴格按照所設定的規則去執行交易策略（買賣、價格、數量等）的交易方式。

　　按照數學模型的理念和對計算機技術的利用方式，量化交易能夠進一步細分爲自動化交易（Automatic Trading）、量化投資（Quantitative Investment）、程序化交易（Program Trading）、算法交易（Algorithm Trading）以及高頻交易（High Frequency Trading）。這五種量化交易方式的側重點各有不一樣，是量化交易技術發展到不一樣階段的產物，也是不一樣量化交易用戶羣的不一樣交易方式。

　　量化交易平臺是指能分別知足上述五種交易方式的平臺，要求其從交易系統的行情和基礎數據、交易和執行、策略研發和運營三個主要方面既要作到大而全，也要作到深而精。這對目前大中型金融機構的IT以及實際運營部門是很大的挑戰，同時也提供了發展機遇。

　　目前的量化交易平臺能夠從開發語言、技術架構、系統架構、策略方向、交易方式等幾個方面，分爲中低端和高端量化交易平臺。

　　中低端量化交易平臺

　　中低端平臺只支持複雜度不高的腳本語言實現策略邏輯，多數的實現只能在圖表上加載技術指標進行自動化交易、程序化交易等量化交易方式。

　　中低端平臺通常採用的技術架構是投資者使用平臺商提供的客戶端軟件，採用互聯網接入方式鏈接平臺商或者金融經紀公司提供的行情和基礎數據服務器，投資者在本地運行的策略觸發後，經過經紀公司的普通交易席位進行交易。因爲技術架構的限制，行情、交易有必定的延時。

　　受策略腳本解析和執行效率、技術架構的限制，中低端平臺對於多品種、多週期、多帳戶、多交易市場、多策略、複雜金融工具包等複雜系統架構的支持都有必定的限制。通常的系統實現流程爲：投資者的策略在本地接收市場數據後，根據策略簡單計算的觸發條件，進行簡單的帳戶持倉、資金計算和管理，進而下達買賣方向、數量、價格等指令，進行自動交易。

　　中低端平臺適合投資者進行趨勢、反趨勢等對行情和交易邏輯要求不高的策略，是目前市場上我的投資者應用最多的一類大衆化的量化交易平臺。

　　國內中低端量化交易平臺

　　國內應用的中低端量化交易平臺主要有文華贏智程序化交易、交易開拓者、金字塔決策交易系統、達錢&multicharts、安翼金融終端等。

　　1.文華贏智程序化交易平臺

　　文華贏智採用麥語言開發技術指標模型，產生買賣信號後驅動交易下單。在量化模型研發方面，贏智提供了國內股票和期貨的所有品種多週期的時間序列歷史行情數據和近期的TICK數據，同時提供了豐富的行情函數、帳戶和交易的部分函數和一些統計函數用於策略開發，還提供了豐富的策略回測報告項做爲策略績效評估的依據。在量化交易方面，贏智提供支持最多24個品種進行的多線程獨立的程序化交易，同時使用下單精細化組件，實現了部分算法交易的功能。因爲採用客戶端的技術架構，雖然贏智實現了高頻交易的功能模塊，可是在實際應用中，高頻交易建議託管在文華機房。現階段，贏智以其程序化實現簡單、性價比高等特色，在中低端量化交易平臺中佔有必定的優點。

　　2.交易開拓者程序化交易平臺

　　交易開拓者（TB）採用語法相似Pascal的TBL語言開發策略模型，根據帳戶持倉情況和圖表買賣信號驅動交易下單。在量化模型研發方面，TB提供了國內期貨多週期的歷史行情數據和近期的TICK數據；提供了較爲全面的行情數據函數、帳戶和交易函數、統計函數用於策略開發；提供了豐富策略回測報告項做爲策略績效評估的依據。在量化交易方面，單個TB終端支持20-30個單品種的圖表併發接收行情並交易，但因爲客戶端技術架構的限制，其對於高頻和更復雜策略的支持不足。現階段，TB市場推廣作得較好，合做的期貨公司較多，在中低端量化交易平臺的市場佔有率較高。

　　3.金字塔決策交易系統

　　金字塔決策交易系統（下稱金字塔）採用VB腳本語言開發策略模型，使用較複雜的帳戶函數和交易函數進行資金管理，既可使用圖表買賣點，也可以使用非圖表的交易判斷驅動交易下單。在量化模型研發方面，金字塔提供了國內股票和期貨的歷史行情數據和TICK數據，也可使用外盤數據；提供了更爲全面的行情數據函數、較多的帳戶和交易函數、統計函數用於策略開發，同時也支持外接統計數據庫和專業的統計分析軟件Lib庫作擴展；提供了較爲豐富策略回測報告項做爲策略績效評估的依據。在量化交易方面，除了支持圖表驅動的程序化交易外，也能夠進行籃子交易、算法交易和較複雜的對衝交易的實現，可是一樣受客戶端的技術架構限制，其對於高頻交易、全市場策略的交易等更復雜的策略支持不夠。現階段，金字塔合做的期貨公司逐漸增多，在中低端量化交易平臺的市場佔有率較高。

　　4.達錢&multicharts自動化交易

　　達錢&multicharts自動化交易系統（MC）採用power language開發策略模型，達錢提供行情和交易網關，multicharts實現策略開發和執行平臺。在量化模型研發方面，由達錢提供的一段時間內的國內期貨歷史行情和TICK行情。MC承襲了TradeStation的豐富的函數庫和策略庫，以及便捷的開發特色，提供了更爲完善的回測和績效評價體系，爲策略的研發提供了完善的評估。在量化交易方面，MC只支持程序化和自動化交易，對於高端的量化交易模式支持不夠。因爲MC進入國內不久，在中低端量化交易平臺的市場佔有率還不高。

　　5.安翼金融終端程序化交易

　　安翼金融終端（下稱安翼）採用技術指標的通用腳本語言開發交易模型，進行圖表驅動的自動化交易，是由某券商獨立開發的進行國內股票和期貨的自動化交易工具。目前安翼提供了國內股票和期貨的歷史行情，能夠進行相對簡單的圖表交易和股票、期貨的對衝交易，程序化交易工具無償使用。雖然安翼只能用該券商交易通道進行交易，但卻標誌着國內股票和期貨的量化交易已經提高到一個全面發展階段。

高端量化交易平臺

　　高端量化平臺除了支持複雜腳本語言實現策略邏輯外，均支持直接使用C++、JAVA等開發語言實現複雜的策略邏輯，通常爲了追求執行效率，不採用界面顯示圖表，而採用多進程、多線程方式進行自動化交易、程序化交易、算法交易，甚至爲了追求極致，使用硬件技術進行高頻交易等量化交易方式。

　　高端交易平臺一般採用的技術架構是使用服務器執行策略的架構，行情使用轉發路徑最少的極速、深度行情，交易通道採用專用、直連的交易通道進行交易。行情和交易的延時都要求儘量最低。

　　高端交易平臺定位於資產管理，在系統架構上嚴格區分策略研發和策略運營執行兩個階段。對於策略研發階段，須要多品種、多週期、多帳戶、多交易市場、多策略、複雜金融工程包的支持，以實現複雜的策略邏輯；對於策略運營執行階段，系統架構要保證各類風控、應急處理、交易方式和策略的平穩有效執行。系統的實現流程除了知足交易自己的要求外，還要知足機構自己的業務流程和規範，以及監管層的要求。

　　高端交易平臺適合機構投資者進行趨勢、套利、對衝、高頻等對行情和交易要求高、邏輯複雜度高的策略。隨着國內金融市場創新的提速，機構投資者對高端交易平臺的需求和潛在需求呈快速上升趨勢。

　　國內高端量化交易平臺

　　國內應用的高端量化交易平臺主要有Progress Apama、龍軟DTS、國泰安量化投資平臺、天軟量化平臺、飛創STP、易盛程序化交易、盛立SPT平臺等。

　　1.Progress Apama

　　Apama採用EPL和JAVA語言開發或者定製策略模型，經過行情、資訊等驅動CEP引擎進行交易、風控等操做。在量化模型研發方面，Apama使用第三方的行情受權，提供了各市場行情接口和各類櫃檯交易接口的接入，能夠接入國內股票和期貨多週期的時間序列歷史行情數據和TICK數據；提供了豐富的金融工具包進行復雜策略開發；提供了便捷的studio開發工具，能夠進行復雜策略的快速開發和定製；提供了1萬倍加速測試進行策略回測，能夠方便地定製測試報告。在量化交易方面，Apama提供了150萬筆/秒的交易併發處理能力，進行高頻交易、算法交易。Apama高端的併發處理能力，使全市場的多品種併發套利、對衝等交易策略和實時風控策略能夠高速執行。現階段，Apama在國際投行的自營、資管、經紀業務中佔有很大的市場份額。從2012年開始，Apama逐步拓展國內的業務，幾家較大的證券和期貨公司已經開始正式上線推廣Apama和相關的量化交易應用。

　　2.龍軟DTS

　　DTS採用LUA腳本語言開發策略模型，經過平臺提供的歷史和實時行情、基本資料數據、宏觀數據的統計分析，實現投研和交易。在量化模型研發方面，DTS既可以使用平臺自有的數據源，也能夠接入第三方數據源。DTS還提供了一些金融工具包，進行復雜策略開發、回測和績效評價。在量化交易方面，DTS提供的能夠擴展的服務器端技術架構，保證了策略的高併發和高速執行，其在程序化交易、量化交易、算法交易、對衝和套利交易方面都有實際應用。

　　3.國泰安量化投資平臺

　　國泰安量化投資平臺分爲研究平臺（QIA-Lite）和交易平臺（QRC），採用matlab的toolbox的形式無縫兼容了matlab的研發環境，由交易平臺實現策略交易。在量化模型研發方面，國泰安投研平臺使用自有的行情源、基本面數據、高頻數據、量化因子數據庫，徹底兼容matlab全部的函數，實現了模型的研發和回測。在量化交易方面，其支持了國內主流證券和期貨的櫃檯，在股票和期貨的程序化交易、算法交易等方面都有實際應用。

　　4.天軟量化研究和交易平臺

　　天軟量化研究和交易平臺採用天軟特有的TSL語言開發策略模型，經過天軟的交易網關，實現量化交易的執行。在量化模型研發方面，採用高性能數據倉庫提供的歷史和TICK行情、基礎資料數據、宏觀數據等數據源，同時提供了7000種開源的函數庫，進行策略的研發、回測、績效分析。在量化交易方面，其基本實現了自動交易、程序化交易、算法交易等量化交易方式。

　　5.飛創STP

　　飛創量化交易平臺採用JAVA語言，經過可定製的模板開發策略模型，進行高頻交易。STP經過統一的開發和資管運營平臺，實現策略的研發、回測、風控和資管運營。因爲使用了高速的櫃檯交易接口，其主要面向高頻套利、程序化交易等交易模式的用戶。

　　6.易盛程序化交易平臺

　　易盛程序化交易既可採用相似Easy Language的語言開發策略模型，實現程序化交易和套利交易，也能夠根據易盛櫃檯提供的行情和交易API，採用C++開發外接應用的方式，實現期貨、股票的更復雜的量化交易。在量化模型研發方面，易盛程序化提供的EL開發模型，相似於中低端的量化交易平臺，但在行情的速度、交易和帳戶函數的實時性和精細化處理方面，達到了高端量化交易平臺的要求。在量化交易方面，易盛櫃檯的行情和交易速度具備必定的比較優點，量化交易平臺支撐的應用主要是期貨的程序化交易、自動交易、對衝和套利交易。

　　7.盛立SPT平臺

　　盛立金融軟件的SPT平臺，採用C++語言和定製的策略開發模板進行策略研發，採用獨立的運營和回測平臺進行模擬和真實交易。雖然SPT平臺在國內應用很少，但憑藉其100萬筆/秒的行情併發處理能力、交易的毫秒級別的延遲，在量化交易平臺中引人注目。SPT提供了一些策略模板，能夠很方便地實現程序化交易、套利和對衝交易、算法交易、高頻交易等。

　　現階段，除了上述幾個相對成熟且具備必定應用客戶的高端量化交易平臺外，也有較大金融機構使用像Sysbase CEP、StreamBase等高頻中間件來構建量化交易平臺。此外一些傳統的交易櫃檯廠商如金仕達、恆生等，也在逐步推出高端量化交易平臺。