量化云聯(lián)合創(chuàng)始人經(jīng)堯：量化投資技術(shù)創(chuàng)新

1月16日，由中國信息通信研究院主辦，中國銀行業(yè)協(xié)會(huì)、中國支付清算協(xié)會(huì)、中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)共同支持，數(shù)據(jù)中心聯(lián)盟、天津融寶支付網(wǎng)絡(luò)有限公司、互聯(lián)網(wǎng)金融科技委員會(huì)聯(lián)合承辦的“2018中國金融科技產(chǎn)業(yè)峰會(huì)”在(北京)中國千禧大酒店隆重召開。峰會(huì)旨在梳理分析金融科技產(chǎn)業(yè)的生態(tài)脈絡(luò)，推動(dòng)金融科技產(chǎn)業(yè)交流與合作，助力金融行業(yè)完成新一輪產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

本次峰會(huì)為期兩天，期間廣泛邀請(qǐng)了國家相關(guān)部委領(lǐng)導(dǎo)、知名研究機(jī)構(gòu)學(xué)者、金融機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人、科技企業(yè)管理者、技術(shù)專家等政、產(chǎn)、學(xué)、研各界同仁，聚焦金融科技產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展趨勢(shì)，共議金融科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展之路。

高盈量化云科技(深圳)有限公司(簡稱量化云)聯(lián)合創(chuàng)始人經(jīng)堯在會(huì)上發(fā)表了題為“量化投資技術(shù)創(chuàng)新”的演講，以下是演講全文：

很高興今天與大家交流關(guān)于量化投資的心得。接下來的時(shí)間，我將跟大家分享量化投資在市場(chǎng)上的應(yīng)用，主要涉及兩大板塊：量化交易平臺(tái)和量化交易策略。在過去，量化交易大多都是機(jī)構(gòu)在用，我相信在未來會(huì)有越來越多的散戶能把它的強(qiáng)大魅力挖掘出來。

講一講量化交易平臺(tái)的迭代過程，我把它定義為1.0時(shí)代、2.0時(shí)代、3.0時(shí)代。首先講講1.0時(shí)代，它是量化交易平臺(tái)的初始階段，主要有幾個(gè)共性——第一，它支持一些簡單的語言腳本，對(duì)復(fù)雜的邏輯策略是較難實(shí)現(xiàn)的;第二，大部分平臺(tái)都提供了數(shù)據(jù)行情交易統(tǒng)計(jì)的函數(shù)接口，供專業(yè)的人員使用;第三，大部分的國內(nèi)平臺(tái)只提供國內(nèi)的股票，期貨歷史行情和tick數(shù)據(jù);第四，對(duì)策略的支持不足，另外受硬件和軟件的響應(yīng)速度影響，在行情交易方面有一定的延時(shí)。

進(jìn)入到交易平臺(tái)2.0時(shí)代，我認(rèn)為它具備兩個(gè)主要特點(diǎn)——第一，支持復(fù)雜的腳本語言;第二，支持c++、java開發(fā)語言，不僅采用圖表，還采用多線程進(jìn)程的方式，以及剛才提到的部分平臺(tái)已經(jīng)提供硬件支持，甚至支持高頻交易。

其他方面，包括行情交易的高并發(fā)低延時(shí)以及全策略研發(fā)，都做得相對(duì)重組化，其風(fēng)控體系也比較全面。

值得一提的是，量化交易平臺(tái)的2.0時(shí)代，大部分人在多品種、多周期、多帳戶以及多交易市場(chǎng)、多策略等維度都開始了部署。再一個(gè)就是模塊的分類，包含研發(fā)模塊和交易模塊，對(duì)使用者來說，研發(fā)模塊強(qiáng)大的數(shù)據(jù)入口、回測(cè)功能、因子庫建立等都是很大的需求點(diǎn);交易模塊方面則提供微秒級(jí)交易速度，能夠輕易達(dá)成每秒鐘百萬級(jí)的交易量。

交易平臺(tái)的3.0時(shí)代，也是我們量化云現(xiàn)在在做的一件事。它除了具備2.0時(shí)代的基本特征，作為一個(gè)新時(shí)代產(chǎn)品迭代，3.0時(shí)代還能滿足更多細(xì)化需求。我根據(jù)量化云的量化產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)了三個(gè)維度的創(chuàng)新因素。

第一，策略研發(fā)有了普通版和專業(yè)版的區(qū)分。普通版適用于想進(jìn)入量化投資領(lǐng)域或者用這個(gè)理念做交易的普通人，不是專業(yè)的量化工程師或策略工程師，而是更低層級(jí)的需求，只需要簡單策略滿足初步需求;專業(yè)版則要求對(duì)風(fēng)控層面實(shí)行多維的把控，在研發(fā)上需要投入更為復(fù)雜的工作內(nèi)容。

第二，策略的應(yīng)用性更廣泛，覆蓋了金融全品種。量化策略在金融產(chǎn)品上的應(yīng)用，除了國內(nèi)的金融產(chǎn)品，還有諸如港股、美股甚至全球所有的金融品種都會(huì)有需求。量化云做的是跨期和跨產(chǎn)品的業(yè)務(wù)模式，未來還會(huì)在跨市場(chǎng)方面持續(xù)深耕，盈利空間亟待挖掘。

第三，對(duì)各接口以及各平臺(tái)的兼容性必須越來越強(qiáng)大。量化云交易系統(tǒng)可以分為八大模塊，包括接口、引擎、數(shù)據(jù)、研發(fā)、模擬交易、實(shí)盤交易、定制化模塊、本地化部署等。把這八個(gè)模塊組合起來，量化云會(huì)做三大平臺(tái)，包含一個(gè)研究平臺(tái)、一個(gè)交易平臺(tái)和一個(gè)風(fēng)控平臺(tái)。這三大平臺(tái)均會(huì)把開放性做到極致，力爭(zhēng)給市場(chǎng)和業(yè)界帶來極度順暢的量化交易體驗(yàn)。立足開放性和體驗(yàn)感，我們重點(diǎn)做了一個(gè)基于python的零門檻策略編輯生成器，整合了可視化的參數(shù)優(yōu)化功能。用戶可根據(jù)自己的需求，在編輯器的操作頁面進(jìn)行編程回測(cè)，下方是可視化的界面，顯示散點(diǎn)分布圖的盈利情況、虧損情況以及凈值曲線等等，類似這樣的細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)，可以讓廣大的普通投資者輕松享受量化投資的定制化服務(wù)。

講完量化云備戰(zhàn)3.0時(shí)代的三個(gè)創(chuàng)新維度，我們?cè)賮碇v講風(fēng)控。量化交易平臺(tái)到了3.0時(shí)代，驚人的響應(yīng)速度把量化交易推向了毫秒、微秒的級(jí)別，結(jié)合我們前面談到的開放性和兼容性，3.0時(shí)代的風(fēng)控要從三個(gè)端口進(jìn)行嚴(yán)格把控。第一個(gè)是策略端，優(yōu)質(zhì)的量化策略有嚴(yán)格而精確的止盈止損邏輯;第二個(gè)是系統(tǒng)端，保證多策略運(yùn)行時(shí)，其內(nèi)部策略能實(shí)現(xiàn)平衡與互補(bǔ);第三個(gè)是帳戶端，它能保障交易過程不踩紅線，對(duì)持倉比例、持倉量等參數(shù)進(jìn)行科學(xué)管理。

交易平臺(tái)在迭代，那么交易策略有沒有迭代呢?我認(rèn)為是有的。

還是歸納為三個(gè)階段。第一階段，在我看來是一個(gè)程序化的啟蒙時(shí)代，把好的主觀交易經(jīng)驗(yàn)編成程序，讓它自動(dòng)跑起來，再嵌入算法，實(shí)現(xiàn)初級(jí)的量化交易，這是交易策略1.0時(shí)代;我們現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入交易策略的2.0時(shí)代，大數(shù)據(jù)介入、人工智能介入，機(jī)器學(xué)習(xí)、語音識(shí)別、圖像處理等等智能化功能相繼介入，使得交易策略變成了高階的智能化交易解決方案;但交易策略的3.0時(shí)代還有待我們?nèi)ラ_拓，現(xiàn)在很多機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始部署3.0的交易策略雛形了，不過還停留再相對(duì)粗淺的階段。2.0和3.0的分界點(diǎn)就在深度機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化，當(dāng)捕捉維度越來越龐大，數(shù)據(jù)處理能力越來越精進(jìn)的時(shí)候，交易策略的3.0時(shí)代會(huì)顛覆我們所有人的想象。

2.0時(shí)代，國外有幾家公司做得很有特色。比如英國倫敦的Castilium，做了大量的基金經(jīng)理和交易的復(fù)盤，把他們的決策過程放到因子庫里面生成很多策略供投資者使用;又比如Capitalico，做了一個(gè)很有意思的事情，他們把很多成熟交易員的技術(shù)分析圖拍下來，每當(dāng)交易中出現(xiàn)這種類似情況的時(shí)候，一個(gè)成熟的交易員的下單邏輯就會(huì)被啟用，通過云數(shù)據(jù)去尋找匹配的圖形出來，自動(dòng)操作買漲或買跌，這相當(dāng)于有一個(gè)成熟的基金經(jīng)理人幫你操盤，但是你是看不見這個(gè)“人”的。在這方面各家都有不一樣的打法。

交易策略3.0時(shí)代有兩個(gè)很強(qiáng)的特質(zhì)。

一個(gè)是大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析以及關(guān)聯(lián)性因子的增強(qiáng)，好比很多上市公司會(huì)做財(cái)報(bào)分析、大數(shù)據(jù)分析等等，這與公司股價(jià)有比較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，那么過程中它會(huì)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提出分析需求。舉個(gè)例子，在2.0時(shí)代，很多人會(huì)通過分析蘋果公司的財(cái)務(wù)報(bào)告、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及鮮明的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)蘋果的漲跌，但是3.0時(shí)代，通過深度機(jī)器學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化的技術(shù)，系統(tǒng)會(huì)抓取更多看似相關(guān)性不強(qiáng)的因子，納入到評(píng)估蘋果公司未來漲跌的模型里，并給予一定的權(quán)重比例，這就豐富了交易模型的維度和準(zhǔn)確度。

另一個(gè)很強(qiáng)的特質(zhì)是AI交易員的適者生存。舉個(gè)例子，Sentient在算法生成了很多種專業(yè)程序，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法生成很多虛擬的交易員。之前的嘉賓有講過，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)東西比較難以琢磨，因算法不確定，這是公認(rèn)的技術(shù)難點(diǎn)。但在我看來，我們可以從時(shí)效性評(píng)估，比如一千萬個(gè)虛擬交易員或者策略在跑，我們可以通過一段時(shí)間內(nèi)各個(gè)虛擬交易員交易的效果來評(píng)估各個(gè)策略的好壞，從而反向跟蹤或追溯該策略的合理性，那些效果好的策略都是從市場(chǎng)變化中存活下來的。這也就是AI交易的適者生存法則。

我今天的分享就到這里，希望之后我們能有更多的交流機(jī)會(huì)，謝謝大家!

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