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国内为宽客（量化投资者）提供服务的平台很多，但是各个平台之间的差异还是比较大，下面我们从用户使用中比较关心的四个角度比较一些国内量化平台的特点，为宽客们选择量化平台提供一些参考意见。 一、本地部署 和 线上平台 量化平台根据用户使用的场景，可以分为两类：本地部署和线上平台，这样区分的主要原因是在平台策略的安全性考虑，毕竟对宽客来说，非常重要的是我们研发的策略的安全性，如果花费大量时间和精力研发的出来的量化策略被人盗走了，那么这样的量化平台还是不敢用的。 当然针对是在本地部署还是线上平台，用户所处的场景不同选择也不同，对于使用的用户群体，大致分两种情况： 1. 对于专业的量化投资个人或团队，策略的生产，回测，运行、交易发生等，都必须在自己机器上。策略作为核心资产，不可能脱离自己的掌握。因此对他们来说，本地化部署是必然选项，虽然可能会增加成本。 2. 对于学生、刚接触量化的小白、或者是初期简单验证一下思路的宽客，这个群体愿意使用在线平台，这个时候不太在意策略的价值。一旦过了这个阶段，开始考虑策略安全的时候，就会寻找落地平台。 概括来说策略是策略师的核心资产。对于线上系统，策略的开发、存储、运行和管理都在线上。大部分非编译型语言编写的策略，还原为源程序是很容易的，有些语言本来就是源码方式运行；这个时候，安全性保证就只能依赖运营公司的道德（对内安全）和能力（对外安全）了。如果在线上实盘，交易的资金账号和密码也需要交给线上系统管理。 因此对宽客来说，主要是看看自己客观环境，如果允许本地化部署，那么安全性肯定比较高，如果字前期学习阶段，其实是否本地化部署也没那么重要，毕竟学习阶段的策略价值可能也不是特别高。 二、多语言 量化平台VS 单一语言策略编写语言支持 量化策略一定是通过某种程序语言来实现的，因此量化平台支持的语言对于宽客们来说就比较重要了。每个量化平台支持的语言差别是比较大的，比较早的平台一般都会构建自己的语言，比如MT4的MQL4语言，交易开拓者的TBL语言等，现在新出现的平台一般都把Python语言作为平台的标配语言。比如聚宽，优化，米筐，掘金等平台，都会把python作为基础语言。 但学习并能熟练应用一门编程语言不是一个容易的过程，需要投入大量的时间和精力。想象你本来很精通matlab,对语言、常用的库、算法、惯用法都了如指掌，策略思路很容易就能用matlab实现，现在你发现这些都没用了，需要新学习一门语言才能用这个平台，其中沮丧可想而知。因此很多平台在基础语言的基础上，会尽可能多的扩展语言，以方便用户的使用。 三、支持多市场跨品种交易和 和 仅支持单一市场 对于交易者来说，有可能你是一个仅做A股的交易者，但是很多交易者是跨市场的，股票，期货，外汇，指数等都有可能涉及，因此在选择量化平台的时候，这个因素也是要考虑进去的。要研究一下你选择的平台是否支持你想交易的市场。 四、是否能进行实盘交易。 目前在国内A股市场量化交易接口没有完全放开的情况下，很多平台是无法直接对接到实盘的，因此宽客在选择量化平台的时候，该平台是否支持实盘交易，也是我们要考察的点，不然我们花费了大量时间和精力学习和构建了量化策略，不能用于实盘，约翰斯一键比较悲催的事情。 总之，对于宽客来说，在选择量化平台的时候，根据自己的情况选择是否可以本地化部署，语言上选择自己可以尽快上手又功能比较好的语言，平台上和实盘上也是两个重要的考虑点。 |
