合约量化策略系统开发搭建

量化策略开发I8I开发259I系统3365是一个很容易让人迷失的领域，很多人在quant,quant trader,quant dev之间不停的跳来跳去，这点撸主自己也是一样的。其实说白了，还是没有搞清楚自己的定 位。量化交易是对个人的综合能力要求很高的：数学，统计，金融，计算机，交际（你总要拉投资吧？）。如果你在大机构，或者一个很成熟的团队，那么恭喜，你不用考虑这个问题。但是以国内的量化交易发展水平来看，还是高手在民间，很简单，因为赚钱机会多，资金多，模型容易开发，那么这种时候肯定是自己干来钱快。举个栗子，比如我们做，券商自营的收益率可能跟我做的差不多，但是僧多，粥就少。

搭建基于Python的量化开发环境，首先安装anaconda，anaconda是一个开源的python包管理器，是一个可对python开发组件进行综合管理的有效平台。anaconda中本身包含了python的内核，安装完anaconda后，就自带了python。anaconda本身还自带了功能强大的科学计算包，包括numpy，pandas，matplotlib等。关于anaconda的安装，文章比较多了，就不再赘述。

题主应该是想继续在量化交易这条路上走下去，但是不知道应该提升自己哪个方面，是IT?数学？还是别的？因为跟量化交易相关的东西实在太多了。撸主自己去年也问过问题，但是被某位大神一句话打脸：

“你踢足球，需要会做球鞋吗？”

所以说，想要提升技能要找准定 位，找准定 位就有很多方法啦。简单的来说：

如果把量化交易当成职业，那么现在加入一个团队，然后你很自然的会知道自己要提高什么。

如果想从交易上赚到钱，那还是好好学习怎么交易吧。。。量化不量化，其实没个毛关系。

郭睿:


这个问题，在术的层面上大家已经答的很好了，所用到的知识无非就是数学（统计居多）、计算机编程（matlab\python）、二级市场的庞杂的交易知识和理念（行为金融、技术面分析、基本面分析等）。

量化是对金融交易的有效辅助，是用算法和模型帮助人处理大量复杂的信息，并在相当长的时间内严格遵守人制定的交易纪律。是定性投资和定量投资的一种结合，所以本质仍然是金融，仍然是对【金融表象、经济内核和人性的认识】，如果不能在核心层面融汇贯通，多也只能做个外表光鲜的量化码农。

我主要想来谈一些“道”的层面的内容，有句老话叫“明此道术势，大业终可攀”，知道为什么做，向哪个方向做比知道怎么做更重要。

策略能不能做出来，能不能做好，是要看运气的。

当然，只有足够努力才可能有运气。

量化这个领域，就像是一个金字塔，真正能走到塔尖的人少之又少，在顶点区间的人基本上可以靠自己的几套策略（本质上是几个发现，几种联系）而得到很多。

下面的人会不断的往上爬，坏处是竞争确实存在，而且你根本不知道自己做的策略是不是能够做出来，你的总监或者经理只会在思想上指导你，而不会把自己的策略告诉你，这点大家应该可以理解，看家的行规不能破。

好处是，【每个人的背景和指导思想不一样，开发策略的路径不一样】，这就好比都要登天，但每个人一个自己的梯子，不用担心互相，无非只是担心你的梯子搭的对不对，够不够长。

来讲讲我的两个同事，我觉得是非常是非常具有代表性的。

同事一，30岁，国内优质211大学本科，中国知名财经学院计量经济学博士，留学美国，正统的科班出身，是很多量化童鞋的模板。

同事二，33岁，本科211，地方性名校，立志金融报国，先后就职于国内知名的衍生品交易公司，很早就开始在市场上摸爬滚打。

同事一坚决的信奉科学主意。非常的严谨和有逻辑，他开发策略的逻辑有几个关键词【拿来、优化、简单不复杂】。举个例子，通过大量的阅读国内外研报、论文等等，就是简单的呈现结果一定要好，但是有明显的缺陷，再去改进这个缺陷。坚决不去使用或者研究看似复杂的模型，因为他信奉简洁的才是。

他的指导思想就是两个主体：

1、计量金融学：核心是确定因果关系（用模型可以精准确定）

2、行为金融学：试图找到定价过程中由于人的因素所导致的错误。

就这两条，可以这么说，他开发策略的逻辑和过程就像是在搭积木，一层一层的向上，虽然过程很慢，但是每一层都严谨，有据，部分之间不会存在错误。

在美国，很多知名的对冲基金都是由数学、经济等等方面的教授在运营，他们的策略逻辑就跟他一样，step by step，但要求每一步都坚实。可以说这是一种牺牲了速度，但是精准的开发方式。

同事二以市场为导向，有非常好的市场感觉和判断力，在交易市场上摸爬滚打多年的他，总是有很多天马行空的想象，会去主动发掘和开发很多新鲜的策略，用快的速度开发出啦，不断矫正。可以说就是市场驱动。他的做法就是大量的阅读，大量的行业交流，大量的测试，终找到好的策略。

事实上，同事二是我们的研究总监，指导全盘的策略开发工作。而同事一是我们研发的中流砥柱，海外策略开发的核心人员。

二人非常互补，配合很默契，所以你可以看出，需要什么样的基础知识大同小异，而且在量化的领域中这真的不是问题的核心。

核心是【依据自己的经验和教育体系，找到自己策略开发的主线，持之以恒的去做】。想通这一点，我想在很多细节上就不会那么纠结，我很赞同这句话“毕竟我是来踢球的，为什么要会做球鞋呢？”

总结一句，策略开发如登山，好在每人都有自己的梯子，找到自己的主线，持之以恒的攀登吧。