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本文目录

1. 在投行内部做量化交易与独立出去做量化交易有何不同
2. 量化交易软件会偷用户策略吗
3. ...如何理解VNPY“精细化回测”全新量化交易方式

一、在投行内部做量化交易与独立出去做量化交易有何不同

这里我们只说量化交易，不讨论量化研究和量化定价这一块的业务。

量化交易是分两个阶段的。第一个阶段是2008年以前，或者说Dodd-Frank法案以前，投行内部林立着各样的很多对冲基金或者类对冲基金的实体，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投资银行的自营交易业务也很像对冲基金。在这一阶段，这些类对冲基金的实体和外面的对冲基金是没有啥区别的，业务很类似——赌方向、做部分对冲（Partial Hedging）、跨市场套利，也非常敢于承担风险。

当时在投行内做对冲基金类型的量化交易有着非常大的优势，因为两点——第一是银行有着非常良好的融资渠道，融资成本显著地低于当时的对冲基金，如果你尝试去组建过一个基金，你就知道资金成本对于一个对冲基金的影响多么大——巴菲特这么多年的成功是离不开长期1.6倍的财务杠杆和其低于中央银行存款准备金率的资金渠道的（详细内容参见AQR的论文——Buffet's Alpha）。炒股需要经常总结，积累，时间长了就什么都会了。为了提升自身炒股经验，新手前期可以私募风云网那个直播平台去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。

第二是银行有着一个灰色的信息流——客户的交易记录。这个交易信息，就是今天，也是非常有用的内部消息。几周前Bill Gross从PIMCO离开时，所有投行的Sales都疯了，不停地研究之前PIMCO在自己银行的仓位，然后分析那些债券最有可能最先被清盘，从而给其它客户交易建议。而当年文艺复兴多次更迭合作的投行，就是因为其大奖章基金的交易记录得不到妥善的保密，很多合作银行的自营交易桌跟着交易。

这两个优势造成了当时的自营交易极其暴利，而且管理层为了做大业绩，全力支持明星交易员放大杠杆——而实际上，金融危机期间很多的CEO都是靠着自营交易的暴利业绩从交易大厅升职到管理层的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。

这也造成了，为什么很多高盛离职的自营交易员在金融危机后，当银行不能做自营交易后出来自立门户开设对冲基金，却完全无法复制当年的业绩——因为他们是因为整个组织的强大而获得超额收益，当失去了资金优势和信息优势后，一切都成为了浮云。

2008年，准确说是2009年后，一切都变了。

首先是政府明令规定自营交易不让干了，于是各种投行旗下的基金，放入资管部的放入资管部（比如Goldman Sachs Global Alpha进入GSAM），独立营业的独立营业（比如PDT从摩根斯坦利分离），要不直接就关门大吉了（比如UBS、德银）。

还有一些硕果仅存的，一般是在股票交易部门，打着对冲为名，通过会计手法，维持着极小的自营规模，这种类似的团队很多投行都有。但是不成气候了，也不会造成任何系统性的风险——当然，各种马路传奇故事也销声匿迹了。

银行内部还有没有量化交易了，其实还有——那就是随着计算机技术进步的自动化做市交易。做市在国内这个概念刚刚出现——因为期权做市商制度的引入。但是在美国这个是从华尔街开始就有的交易体系了。简单来说，就是假设你经营一家买可乐的小店，你有两个主要的交易——一是从总经销商那里拿货，用的价格是Bid，二是分销给街边下象棋和夕阳下奔跑的孩子们，这是Ask。Bid是你的进价，Ask是你的出货价格，Bid一般小于Ask（除非你是搞慈善的）。你持续的维持报出这两个价格，同时根据你的存货来调整报价或者对应报价的数量——比如你的存货太多，大爷不出来下象棋了，你就降低Bid，这样很难进到货了，而保持Ask，等待有人来消耗你的库存。

这个过程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由于没有实际的总经销商供货，你的报价（Bid-Ask）是基于你对于对应资产的Fair Price的估计来决定的，通常是你算出来的均衡价格加减一个值构造成Bid-Ask组合。在很长的时间内，这个报价都是靠人来完成，这个过程是枯燥的，而且很容易出错——而对于期权类产品（非线性价格）也很难快速报价。我之前和期权交易员合作过很长时间，他们的工作不一定智力上很难，但是对于人得耐力绝对是一种挑战——因为在开市后他们要注意力高度集中的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，报价，报价，在这交易大厅报价......

于是，从简单的资产起，从交易所级别开始支持API交易了。什么是简单的资产，就是Vanilla类别的，比如个股、指数、外汇、国债等等。因此投行由于本来就是大量资产的做市商，开始把原来这套过程通过计算机来完成。后面大家发现计算机是完美胜任这项工作的，因为计算机能够高速计算库存来调整报价，还能报出很多复杂的单类型。因此从2000年开始个股、指数开始逐步被自动化做市来包揽，2005年后个股期权自动化做市大热，而2008年后外汇自动化做市也相当成熟了，2010年开始国债自动化做市也在美国兴起——这也是我目前在工作的内容。

那么对冲基金呢，除了传统的量化Alpha，他们难道不能也做这个业务吗？实际上，很多对冲基金的自动化做市业务比投行还要好——比如Citadel，比如KCG。但是区别何在？区别在于两点，第一是很多对冲基金不是专属做市商（Designated market maker）。DMM的特权是其有专属席位——在美国这样高度商业化的国家，DMM也是非常稀有的。原因在于，DMM是有责任的，那就是在各种大型金融危机中，当流动性极差的时候，DMM还是要持续的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐......在流动很差的时候这是非常危险的，因为大家丢给你的都是不好的资产，比如大跌的时候，都在卖，你的Bid反复被Hit，然后又没人来hit你的Ask，浮动亏损可以非常大。那么DMM的特权呢，DMM可以获得非常高比例的rebate，也就是说，佣金返点非常高。这是对于其承担的义务的回报。

第二就是绝大多是对冲基金不是Broker，也是你一般想买股票不会去找他们报价。在外汇和债券这类市场中，有两级市场，一个是B2C市场，也就是零售市场，里面基本都是Broker-Client，而第二级就是B2B市场，都是Broker-Broker。一般来说，B2B市场的Bid Ask Spread要低一些。一个形象的例子就是，我小时候去批发书的商店买书，一个商店有本习题集没有，于是老板去隔壁家拿了一本，卖给我，最后肯定这个老板要把一部分价格还给隔壁家，我付的价格和老板付给隔壁家的价格就是B2C到B2B市场的差价。

这里投行又耍流氓了，他们有着B2C市场的接入优势，因此只要客户量够大，基本都能把自动化做市实现盈利——因为根据大数法则，一定时间内，买卖双方的交易量应该是均衡的。

那么对冲基金靠什么——靠更好的策略。对冲基金如果要做高频做市的，基本在B2B市场参与，他们不是DMM，但是也自己去报价，然后靠着对于价格走向的准确判断，来调整报价，实现拿到多数对自己有利的单，或者持有更久符合预测方向的单，来达到盈利。这种不是DMM却自发去做做市商的行为，叫做Open Market Making。

Citadel是期权自动化做市的王者，顶峰时期一年的利润可以到1 Billion（2009），而整个市场那年的利润也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，没有客户流，也能靠做市赚钱的。

此外，做市业务之外，对冲基金还多了很多机会。因为很多业务银行做起来不划算——比如商品。考虑一个金融类公司，不能光讨论交易策略，宏观上你一定要思考资金成本等问题，这才是投资之道在投资之外。商品这些之前银行干了很多坏事的业务（详细参加高盛的铜交易和JP的风电交易）都被监管方克以了极高的资本罚金。这是Basel III里面的规定，也就是你拿着1元的股票和1元的监管资产过夜受到的处罚是完全不同的，具体算法参见Basel对于RWA（Risk Weighted Asset）计算的细则。这一系列监管，造成了对冲基金有了大量的新业务——因为投行退出。而大量银行的人才也流向了对冲基金。

现在门径这么清晰，那么投行和对冲基金做量化交易的工作差别就很明显了——投行主要以自动化做市为中心的高频信号、客户流分析、报价博弈论等研究为主。而对冲基金主要是传统的量化Alpha、量化资产配置为主——当然还有公开市场自动化做市了。

希望可以帮助到你，祝投资愉快！

二、量化交易软件会偷用户策略吗

如果你使用的是线上量化交易平台，策略需要上传到他们家的服务器才能运转，假设你策略很NB，年化很高的，收益稳定，那么你的策略很可能就被平台盯上，如果平台没有自律和道德底线，你的策略很可能就被窃取。建议选择本地终端的平台，有扫单功能，这样确保你的策略的安全性。

三、...如何理解VNPY“精细化回测”全新量化交易方式

1、探索VNPY与SINOW模拟账户的差异：精细化回测的量化交易新纪元

2、欢迎来到VNPY的世界，一个专注于合规市场的量化交易平台，以其专利保护的"精细化回测"技术脱颖而出。官方网站 ，提供全系列的量化产品，尤其是VNPY For CTP柜台，作为主打，它为交易者提供免费下载，确保策略的高效开发和严格的保密性。

3、与市面上的其他回测架构相比，VNPY VirtualApi（仿真API）是一个独特的选择。它以第四类回测架构闻名，与商业软件的效率低和功能受限、在线平台的资源限制及原生API的移植难题形成鲜明对比。VNPY的仿真柜台专为有一定编程能力的交易者设计，策略迁移无需修改代码，确保了策略的无缝迁移。

4、合规是金融交易的核心，一个程序员朋友通过合规的CTP接口实现程序化交易并取得了成功。VNPY强调在合规环境中，如何利用C++、Python、JAVA、C#等编程语言开发系统，例如，对于初学者，SIMNOW模拟账户提供了实践步骤：首先在SIMNOW官网进行开发测试，之后通过VNPY CTP仿真柜台进行回测，最后实盘交易。

5、VNPY仿真柜台与SIMNOW相似，支持本地TICK数据和资金曲线，用户可以自定义滑点和手续费，兼容Python、Java等主流量化框架。其底层库设计简洁，几乎能覆盖所有CTP框架，这使得它成为专业开发者理想的工具。通过精细化回测，VNPY能够精确反映策略在不同环境下的效果，助力策略优化，从A方案到B方案的子策略改进，都得益于其TICK级的回测精度。

6、对于自编CTP程序，VNPY提供了高级功能，如与C++、Python、JAVA、C#等框架的兼容性，支持诸如VN.PY、PyCTP等API。不论是使用期货市场学习量化交易，还是在Windows 7及以上的环境下运行，VNPY都以其精细的回测技术，为策略开发带来卓越的体验。

7、VNPY仿真柜台的优点在于：回测精度高达100倍，性能出色且易于加速，兼容性极佳，支持多语言API框架。它的免费版本提供了期货仿真回测的基础功能，而高级版本则包括多合约同步回测和批处理功能，吸引更多用户关注。在量化投资的三大关键环节中，数据采集占60%，策略开发30%，VNPY的DataCollect工具和TICK数据采集能力为其成功奠定了坚实基础。

8、通过下载VNPY仿真柜台，开发者可以利用教程逐步学习编译和实盘使用，实盘转回测仅需替换.dll文件。VNPY的DEMO代码与CTP API的差异在于文件替换，以及资金曲线和分时数据的管理。VNPY For CTP的易用性与强大功能相结合，让回测过程变得轻而易举。

9、总的来说，VNPY以其精细化回测技术，为量化交易者提供了一站式解决方案，从数据采集、策略开发到回测验证，都展现了其专业性和优势。无论是新手还是经验丰富的交易者，VNPY都是推动合规市场中量化交易进步的有力工具。

10、版权信息: VNPY仿真柜台的版权由所有者持有。

关于量化交易平台 保密到此分享完毕，希望能帮助到您。