有一些三方量化平臺，這些平臺一般都會提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)、研究、回測系統(tǒng)、有些還與一些券商進行深度合作，提供了量化模型的實盤接入的可能性。
在這些平臺開發(fā)者幫助文檔的介紹里，他們會公開使用的相關(guān)數(shù)據(jù)的API調(diào)用方式，還有一些簡易可用的封裝好的策略模型，里面有詳細注釋的策略代碼，對新手小白來說十分友好。而且很多的平臺還會有相應的視頻課件，或者直播課程，來教會大家以最快的速度熟悉并使用所在的平臺，開發(fā)自己的投資研究分析系統(tǒng)。當然這些平臺大體的架構(gòu)是比較死板的，不太靈活，而且在回測速度，策略內(nèi)容保密性上還有待加強。
如果是自己想在本地搞一套專屬于自己，更適合自己的量化投資研究系統(tǒng)，那么需要你需要先確定：
一、解決數(shù)據(jù)來源的問題
當然數(shù)據(jù)最初的來源就是交易所，量化交易的場內(nèi)交易數(shù)據(jù)集，其實就是一帳本，只不過采用電子化記帳的方式，有心的機構(gòu)將這些數(shù)據(jù)收集加工處理，并在取得授權(quán)的資質(zhì)條件下進行分發(fā)，用作歷史行情展示，量化交易計算研究等等。
數(shù)據(jù)服務商就是這類機構(gòu)，大型的機構(gòu)的數(shù)據(jù)分發(fā)質(zhì)量有所保證，但收費不便宜。好在會提供學生版本或試用版本,這類機構(gòu)有wind，choice，通聯(lián)數(shù)據(jù)等，最近幾年因為量化爆火之后，發(fā)展起來的，比如Tushrare,JData(聚寬的產(chǎn)品)等等。當然新浪與和訊股票等等老財經(jīng)門戶網(wǎng)站也是可以采用（BA）的，不過需要注意職業(yè)操守，網(wǎng)易有聽說提供了數(shù)據(jù)的下載服務，那么歷史行情的部份就完美解決了。還有很多適合自己策略的特色數(shù)據(jù)，就需要開發(fā)者自己大開腦洞，進行獲取了。
二、確定數(shù)據(jù)種類與本地化存儲的問題
在交易所分發(fā)出來的數(shù)據(jù)，按數(shù)據(jù)精細程度將行情服務劃分為?Level1和Level2?兩種服務（自己百科交易所數(shù)據(jù)服務種類），對我們做量化交易研究者來說，數(shù)據(jù)的種類最好整齊備，以股票舉例來說，除去一些股票的基本信息數(shù)據(jù)（比如股票代碼、所屬交易所、曾用名、發(fā)行時間等等）以外，還要包含行情數(shù)據(jù)，財務數(shù)據(jù)等。
三、搭建回測系統(tǒng)
包含數(shù)據(jù)可視化的界面，開發(fā)者需要深度準確的撰寫各類統(tǒng)計指標計算公式。目的就是為了建立一套策略好壞的客觀評價體系，為模擬盤或者實盤做準備。
搭建一個回測框架，是我們檢驗自己開發(fā)研究的交易模型是否可行的最小成本檢驗方式，除因為除去實盤驗證，只有通過回測，才可以將一些人為認定為有效的“因子”扔進客觀數(shù)據(jù)集內(nèi)進行打磨、檢驗了。
回測框架其實有很多是開源的，新手入坑千萬別想著自己悶頭搞，浪費時間不說，很多重要的回測框架知識點，你完全可以通過借鑒別人而獲得。需要注意的是，自寫徒手擼回測框架，一定要至少包含三個部份，回測執(zhí)行部份，回測報告輸出部份，交易模擬部份。
如果是自己想在本地搞一套專屬于自己，更適合自己的量化投資研究系統(tǒng)，那么需要你需要先確定：
一、解決數(shù)據(jù)來源的問題
當然數(shù)據(jù)最初的來源就是交易所，量化交易的場內(nèi)交易數(shù)據(jù)集，其實就是一帳本，只不過采用電子化記帳的方式，有心的機構(gòu)將這些數(shù)據(jù)收集加工處理，并在取得授權(quán)的資質(zhì)條件下進行分發(fā)，用作歷史行情展示，量化交易計算研究等等。
數(shù)據(jù)服務商就是這類機構(gòu)，大型的機構(gòu)的數(shù)據(jù)分發(fā)質(zhì)量有所保證，但收費不便宜。好在會提供學生版本或試用版本,這類機構(gòu)有wind，choice，通聯(lián)數(shù)據(jù)等，最近幾年因為量化爆火之后，發(fā)展起來的，比如Tushrare,JData(聚寬的產(chǎn)品)等等。當然新浪與和訊股票等等老財經(jīng)門戶網(wǎng)站也是可以采用（BA）的，不過需要注意職業(yè)操守，網(wǎng)易有聽說提供了數(shù)據(jù)的下載服務，那么歷史行情的部份就完美解決了。還有很多適合自己策略的特色數(shù)據(jù)，就需要開發(fā)者自己大開腦洞，進行獲取了。
二、確定數(shù)據(jù)種類與本地化存儲的問題
在交易所分發(fā)出來的數(shù)據(jù)，按數(shù)據(jù)精細程度將行情服務劃分為?Level1和Level2?兩種服務（自己百科交易所數(shù)據(jù)服務種類），對我們做量化交易研究者來說，數(shù)據(jù)的種類最好整齊備，以股票舉例來說，除去一些股票的基本信息數(shù)據(jù)（比如股票代碼、所屬交易所、曾用名、發(fā)行時間等等）以外，還要包含行情數(shù)據(jù)，財務數(shù)據(jù)等。
三、搭建回測系統(tǒng)
包含數(shù)據(jù)可視化的界面，開發(fā)者需要深度準確的撰寫各類統(tǒng)計指標計算公式。目的就是為了建立一套策略好壞的客觀評價體系，為模擬盤或者實盤做準備。
搭建一個回測框架，是我們檢驗自己開發(fā)研究的交易模型是否可行的最小成本檢驗方式，除因為除去實盤驗證，只有通過回測，才可以將一些人為認定為有效的“因子”扔進客觀數(shù)據(jù)集內(nèi)進行打磨、檢驗了。
回測框架其實有很多是開源的，新手入坑千萬別想著自己悶頭搞，浪費時間不說，很多重要的回測框架知識點，你完全可以通過借鑒別人而獲得。需要注意的是，自寫徒手擼回測框架，一定要至少包含三個部份，回測執(zhí)行部份，回測報告輸出部份，交易模擬部份。
關(guān)于CQF的含金量，可以戳下下方了解：
四、針對所交易市場構(gòu)建交易策略，撰寫交易策略代碼
這部份沒什么可以說的，主要是通過代碼調(diào)用股票或者期貨市場的品種數(shù)據(jù)，在某個周期頻率bar下，通過自定義的算法，或是模型所規(guī)定的運行規(guī)則，形成一完整交易信號，包含進場（交易開倉，調(diào)倉買入）、出場信號（交易平倉、止盈、止損）
五、進行回測，查看并輸出樣本報告，進行梯度研究分析
這一部份我主要講一下，回測報各中會用到的的一些我覺得還比較有意義的統(tǒng)計指標，以及參照分析的原則與意義。
策略收益率：這部份沒得說，必須參考，基金經(jīng)理每年排名拼的也是有這個。
年化收益率：對收益率按照策略的運行時間，進行年化平均。
夏普比率：反應的每承提一個下行風險，可以獲得多少個超額收益的部份，這個是一個綜合性的參考指標，很多基金運作人士張口談論的也就是這個指標。
最大回撤值/比率：反應的是極端風險發(fā)生時，的最大虧損部份
勝率：這里的一般用作為單筆交易開平的勝率統(tǒng)計用，對一些偏向較高交易頻率的策略來說，是比較重要的參考
盈虧比：單一盈虧比一般不單獨使用，需要結(jié)合交易頻率的高低，還有勝率等指標結(jié)實合來判定，盈虧比可以反應出投資交易盈利下，所冒的風險。
收益風險比（收益回撤比）：這個也是一個用來衡量策略綜合表現(xiàn)的指標之一，反映出策略控制風險與獲得收益補償?shù)哪芰?，可以結(jié)合最大回撤與年化收益率等指標，綜合打分。
IC信息系數(shù)：在每一個橫截面上的因子數(shù)值，與收益率之間的相關(guān)系數(shù)，反應出相關(guān)性強弱。
信息比率：單位風險下所帶來的超額收益大小，比率高說明超額收益高。
其它指標等等。
六、對模型進行變量、參數(shù)固化，形成有效因子，形成可上線測試的模型
這部份推薦本地化進行，對計算機性能以及自己所開發(fā)運算結(jié)構(gòu)的要求較高，還有策略本身的運算結(jié)構(gòu)是否是冗余的，重復無關(guān)的，是否笨重占用較大計算機資源的。
還有自身的策略變量參數(shù)的尋找，是否是具備智能化處理的方式，不然自己每一個因子部份的參數(shù)確定，一大堆指標數(shù)據(jù)堆在你眼前，你還在手動人為肉眼尋找，我擔心你內(nèi)出血。炒個股交個易而已，為什么要把自己折騰如此。
參數(shù)的固化，有效因子的尋求這一系列的過程，在不斷更換樣本時間截面的做法背景下，我推薦適可而止，國內(nèi)市場成立年份也有限，應該將自己的策略放在更小的交易周期、更近的交易時間維度上去進行計算，這樣的樣本數(shù)據(jù)才足夠豐富，也會在實盤時更加有效。但應隨時防止過擬合式的計算行為。
七、模擬盤測試
這部份，我不建議自己開發(fā)一套模擬交易所市場的仿真交易系統(tǒng)，可以采用一些三方平臺的交易環(huán)境，只需要將信號給與他們即可，得到你們想要的實時結(jié)果即可。
八、實盤測試
這部份更多的是考慮你自己資金的實力，還有對策略保密性、還有策略內(nèi)容是否需要更高級別的計算資源。
一般來說，我是推薦直接將策略在本地開發(fā)完成之后，使用券商自帶的PB資管量化系統(tǒng)進行交易的，比如券商QMT迅投系列，恒生系列等等。
這部份沒什么可以說的，主要是通過代碼調(diào)用股票或者期貨市場的品種數(shù)據(jù)，在某個周期頻率bar下，通過自定義的算法，或是模型所規(guī)定的運行規(guī)則，形成一完整交易信號，包含進場（交易開倉，調(diào)倉買入）、出場信號（交易平倉、止盈、止損）
五、進行回測，查看并輸出樣本報告，進行梯度研究分析
這一部份我主要講一下，回測報各中會用到的的一些我覺得還比較有意義的統(tǒng)計指標，以及參照分析的原則與意義。
策略收益率：這部份沒得說，必須參考，基金經(jīng)理每年排名拼的也是有這個。
年化收益率：對收益率按照策略的運行時間，進行年化平均。
夏普比率：反應的每承提一個下行風險，可以獲得多少個超額收益的部份，這個是一個綜合性的參考指標，很多基金運作人士張口談論的也就是這個指標。
最大回撤值/比率：反應的是極端風險發(fā)生時，的最大虧損部份
勝率：這里的一般用作為單筆交易開平的勝率統(tǒng)計用，對一些偏向較高交易頻率的策略來說，是比較重要的參考
盈虧比：單一盈虧比一般不單獨使用，需要結(jié)合交易頻率的高低，還有勝率等指標結(jié)實合來判定，盈虧比可以反應出投資交易盈利下，所冒的風險。
收益風險比（收益回撤比）：這個也是一個用來衡量策略綜合表現(xiàn)的指標之一，反映出策略控制風險與獲得收益補償?shù)哪芰?，可以結(jié)合最大回撤與年化收益率等指標，綜合打分。
IC信息系數(shù)：在每一個橫截面上的因子數(shù)值，與收益率之間的相關(guān)系數(shù)，反應出相關(guān)性強弱。
信息比率：單位風險下所帶來的超額收益大小，比率高說明超額收益高。
其它指標等等。
六、對模型進行變量、參數(shù)固化，形成有效因子，形成可上線測試的模型
這部份推薦本地化進行，對計算機性能以及自己所開發(fā)運算結(jié)構(gòu)的要求較高，還有策略本身的運算結(jié)構(gòu)是否是冗余的，重復無關(guān)的，是否笨重占用較大計算機資源的。
還有自身的策略變量參數(shù)的尋找，是否是具備智能化處理的方式，不然自己每一個因子部份的參數(shù)確定，一大堆指標數(shù)據(jù)堆在你眼前，你還在手動人為肉眼尋找，我擔心你內(nèi)出血。炒個股交個易而已，為什么要把自己折騰如此。
參數(shù)的固化，有效因子的尋求這一系列的過程，在不斷更換樣本時間截面的做法背景下，我推薦適可而止，國內(nèi)市場成立年份也有限，應該將自己的策略放在更小的交易周期、更近的交易時間維度上去進行計算，這樣的樣本數(shù)據(jù)才足夠豐富，也會在實盤時更加有效。但應隨時防止過擬合式的計算行為。
七、模擬盤測試
這部份，我不建議自己開發(fā)一套模擬交易所市場的仿真交易系統(tǒng)，可以采用一些三方平臺的交易環(huán)境，只需要將信號給與他們即可，得到你們想要的實時結(jié)果即可。
八、實盤測試
這部份更多的是考慮你自己資金的實力，還有對策略保密性、還有策略內(nèi)容是否需要更高級別的計算資源。
一般來說，我是推薦直接將策略在本地開發(fā)完成之后，使用券商自帶的PB資管量化系統(tǒng)進行交易的，比如券商QMT迅投系列，恒生系列等等。
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