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嘿，大家好，我是老华。今天想跟大家聊一聊，个人搞金融量化交易到底靠不靠谱？
那么首先，我们来看，在去年有一家很出名的公司叫Quantopian。它是专门做个人量化交易的，它在2011年成立，经营了9年以后关闭了。那么你可能想问，Quantopian都做不下去了，那么是不是意味着个人搞量化交易是不靠谱的呢？
Ok，我们首先看看我的理解。Quantopian它主要是做这样两件事情。它首先打造一个平台，使得个人交易者能够便利的做交易。但是当你的交易策略比较好的时候，他可以用你的策略去跑他们的程序，然后使得他们的基金收益更高。那么他们收益高了以后可以跟你分享他们的盈利。那么这个业务模式，我当时接触到的时候就觉得有问题。主要是什么问题呢？首先，你必须要在他的平台上做测试。那么也就是说，你的交易对他们来说是透明的。虽然他们说他不会看你的交易，也不会看你的交易策略，不会看你的代码，但是毕竟存储在别人的服务器上，还是不是特别放心。所以说，我想说他这一个是一个很大的问题，使得很多人如果想研发出更好的策略的话，他不会选择这样一个平台。那么毕竟他没有起到很好的保护作用，这也是我当时接触到Quantopian平台的时候并没有继续使用。其实现在也有很多类似的平台，也都有类似的问题，就是说，如果你必须要在它的服务器上做测试，那么这样一个平台还是不是特别敢用的。
那么如果说这种类似这样的平台，如果没法经营下去的话，是不是意味着个人做金融量化交易就不太靠谱了？那么我觉得，首先我们先了解一下什么是个人的金融量化交易。
首先，什么是量化交易？量化交易，我的理解，它其实是一个分析手段，它不是一个交易手段。也就是说，当我们在制定量化策略的时候，我们尽量是应该用一些数据支持的量化的，一些数理的手段去找到一些有效的策略。要回测，然后还要基于一定要基于数据的。也就是说，你的策略是能够反复有效的，这样策略才值得去作交易。那么首先量化是用来制定策略，但是它并不是说我们非得用自动化的交易方式。那种叫做自动化交易，并不一定是量化交易。自动化交易可以说是交易执行的部分，但是并不能说量化的策略就一定要用自动交易。也可以手动交易，如果交易的频率不是特别高的话。
还有最近有一个叫做Quantamental的兴起。Quantamental就是说，在基本面的分析的情况下，加入一些量化的因素。那么通过一些量化的方法也可以分析一些基本面。这是一些量化交易的一些新的方向。
那么个人做量化交易，它有什么独特性？因为相比较金融机构来说的话，个人其实也是有一些优势的做量化。首先，个人的话他本金比较小。本金比较小的话就意味着对市场的影响比较小。那么你交易的量多少，对市场的定价不并不会起到很大的影响。像这种情况下的话，你的策略就倾向于更加有效，不会因为容量的限制而变得无效。
那么个人还有一个好处是风险偏好。风险偏好可以根据自己的需求制定。还有盈利的期望也可以自定。不像机构，有些时候它必须要有平仓的要求。那么当股价下跌到一定程度，它必须要平仓之类的。像这种情况在个人这边就没有这么多的限制。还有时间方面也比较宽松。有些机构是在要求一定的时期内必须要达到什么样的收益率之类的，但是对个人投资来说的话并没有这方面的限制。业绩的要求也很宽松。对个人投资者来说的话，那么收益率并不是说有一个保证的，就是说有些机构的话会有一些保证或者类似的一些规定。那么这时候就会对投资策略有一些限制。那么这时候的心态还包括投资的策略都会有所调整。还有监管方面，当然是非常宽松的。对个人来说基本上没有什么监管。还有就是决策速度快。决策速度快是指一般来说，有些机构它如果作为一个重要的决定的话，它要经过很多的领导审批，很多的小组讨论之类的，往往并没有个人来快。
其实个人做交易其实还是有很多独特的优势的，甚至也包括作为一些成本方面也是很大优势的。比如说同样一个数据产品卖给个人的价格一般来说是非常低的。这里指个人是直非专业的交易者，像一般的散户都属于个人。像个人交易者很多方面的服务，金融方面服务数据平台，一些一些交易费用的话，交易费用可能稍微会高一点，但是一般来说的话对个人来说基本上是费用是很低的。更不用考虑一个大的机构，它如果需要租房人力还是很贵。所以说个人在这方面是有很多独特的好处的。
那么相比较机构来说的话，个人也是有一些负面的因素。我们看看大概有哪些，这里列了一些但是并不全。首先是现在流行的说人工智能可能对金融交易有用。就是说人工智能它到底有多大的用途，其实现在也并没有很明确的。有书籍或者介绍说人工智能它对尤其是对于股价的预测之类的，是不是真的是有好多，这个是不一定的。因为人工智能它有些时候会有一个过度拟合的问题。这个问题尤其是在金融数据中，当信号比较小的时候，其实可能直观的感受是可能带来的优势并不是那么大。或许人工智能在别的方面跟金融相关的别的方面，风险控制或者是客户服务这方面可能会用处更大一点，但是对于预测股价之类的不一定说用处那么大。而且即使人工智能有用的话，其实现在好多个人的话也是有能力，甚至用一些云计算的方法去做一些人工智能方面的计算，甚至研发一些策略都是可行的。就是说现在整个趋势是这样，个人能够做的事情越来越多了。说很多事情的门槛越来越低，包括一些大型的计算都是可以在云上完成，你不需要去买设备，可以做一些比较，按照你的需求租一些像亚马逊云可能还有阿里云之类的都可以做一些这方面的分析。
机构的优势在于它可能资金比较充裕，它可以买一些更贵的数据。比如说一个叫另类数据叫alternative data。另类数据的话一般来说是可能普遍认为，是可能能够带来交易的一些优势的地方。但是具体有没有优势，其实你没有试过也不一定知道。但是这种数据一般来说比较难以获得，也有一些数据商提供，但是价格相对来说还比较贵。这种数据的话也不一定说就一定有用。而且我认为在未来的话，可能这种数据也会慢慢的使得个人交易者能够用得上。
还有一种机构能做的，现在经常说的是超高频的交易。一般来说都是毫秒级的甚至更低。像这种超高频的交易的话，个人是很难做的，基本上是不太可能。像这种一般是机构会购买很贵的设备，他们去基本上是通过这种速度来达到一定的优势。然后在这种情况下个人一般是不会去做的。
刚才我比较了个人的优势，还有一些负面的因素。但是负面的因素的话，大多数来说的话，都是我们可以作为散户，作为个人的量化投资者可以避免的。比如说像高频交易很难做，我们可以不用去做。就这种超高频的并不是指那种快频的，比如说每小时每分钟甚至是每秒，这种的话其实个人也都是可以做的。但是这种的话就不能算是高频交易，也不能算是超高频交易。一般来说的高频交易是指低于一秒的那种级别的交易。还有另类数据的话，慢慢的我觉得会有。人工智能的话，其实个人也是可以做的。
另外来说的话，机构对市场的要求其实还是比较大的。比如说如果有些市场它的流动性不足的话，那么机构一般来说可能他就不会参与了。或者有一些市场它的容量不够大，或者说它能够赚的钱不多的话，那么机构可能也就不参与了。在这种情况下我觉得我们个人的量化投资或者是投机也好，都是可以去做的。这些也都是机构不愿意赚的钱，那么个人可以去赚。
那么我想再谈一些正面的东西。其实正面的东西还是蛮多的。这里我列举了一些，大家可以看一看。首先我们可以考虑一下，就是说计算机现在门槛越来越低，计算的速度越来越高。这些对个人来说都是有好处。刚才我已经讲过了，比如说可以租一些云计算的一些并不是很贵，然后也可以运行一些比较大型的程序。还有一些量化交易常用的程序，Python的话它是一个通用程序，因为它的好处是不像一些专用的交易软件，你学一些特别特定的程序，但是那些程序的话只能用在特定的交易软件上。像Python这类程序的话，其实学了还是蛮好的，因为你不仅仅可以用它来做交易，还可以做一些其他的方面的东西，甚至可以做网页，可以编程，也可以做一些提高日常工作效率的一些小程序都是可以的。
高频数据这类的高频数据的话是指基本上是指tick data，就是说每一笔交易数据甚至交易的深度。像这些数据的话，现在基本上都很容易获得了。至少在美国有很多的数据商在提供这种数据并且价格也不贵。对于个人来说的话价格可能会更加便宜。像这种数据的话是在几年前可能10年前，或者是再近一点都不是特别的容易获得，或者说他们价格就特别贵。但是现在市场上有一个趋势，这种第三方的数据提供商越来越多，并且这个数据的价格也越来越低。并且还有一些数据商他提供租数据的服务，你不用把数据买下来，如果你用的话你可以租他的数据，当你租他数据的时候，那么价格相对来说就便宜点。你可以有很多种不同的数据，比如说你可以考虑到全市场不同的产品在一起投资，组合在一起做一些量化交易策略的时候，那么你如果每个市场的数据都买的话会非常贵。这时候的话你可以通过租的方法，那么它很多市场的数据都有，然后这样的话就可以大幅的降低个人做量化交易的成本。
另外还有一个就是我们解决了一个数据问题，还解决了测试平台的问题。这里我没有太多说测试平台，因为其实对于个人量化交易来说，测试平台一直都有的。包括很多很成熟的平台，以后我也可以给大家总结一下有哪些平台是常用的，各有什么优缺点之类的话题。像这些平台的话，其实回测的平台其实一直都不是特别缺。而且回测的平台的话，即使没有专用的交易平台，其实你也可以用Python，你也可以用R做一些数据分析。其实基本上你即使不做量化交易，你平时学到的一些数据分析的技巧之类的都可以拿来做回测。但是回测的话其实只是量化策略开发的一个比较小的部分，就是一开始的部分，帮你去验证一些策略在历史上是不是有用。但是其实量化交易策略真正的瓶颈它不是回测这一环，它真的瓶颈是当你有了回撤以后，你想要你的回测有效的策略，直接的在实盘上进行操作，跟交易商比较方便的联系在一起。这一块的话其实是有一定的瓶颈的。
那么这些瓶颈的话，其实以前是一直人们喜欢用的是叫盈透，叫interactive broker。所以盈透的话做了很多年也做得很成功，他在全世界不少国家也都有一些开设的分支机构。一般来说，量化交易者也包括个人量化交易者，一般会采用盈透来作为他的交易的工具。盈透一般来说相对来说还是认为是比较好的量化交易的一个平台，并且它涉及到很多不同的市场，可以提供一些不同的交易策略的一些组合。
那么最近一有一个新创的公司叫做Alpaca。驼羊草泥马就是一个很可爱的羊，它的一兴起的话，它也是一个新创公司的，还在很努力的在发展的。我觉得这家公司比较有意思，它提供了很多接口，它是一个面向程序员的一个平台，但是主要就是说它的界面不够友好，但是的话它是在API这一块在接口上在下很大的功夫，相当于跟很多不同的平台都有一些接口。并且个人方面的话，我个人感觉是相比较盈透来说的话，Alpaca的接口更容易使用。比如说你稍微会一些Python的编程的话，那么你可以很容易的用Alpaca连接到它的交易商，然后进行交易。并且Alpaca有很多还比较吸引人的地方，尤其对于个人量化交易就来说，比如说它的交易费是免的。关于费免的话，但是也并不是说就没有费用。大家都知道好多现在一些手机的炒股软件它免交易费，它其实他是把交易的流量卖到那边做市商，把你的这些交易的话在重新处理，他相当于是你在给他提供了一些肥料，让他去滋养他们。但是当然了这个是有不好的地方，但也取决于你是什么样的策略。如果你的策略对交易的执行要求特别高的话，那么可能这一块并不是特别适合。刚才说的盈透的话，它是有一些直接市场的一些入口，可以不通过把你的流量导入到做市商那边。那么这样的话对你交易的执行的质量可能会比较高。当然这也是看你是不是需要这种很高质量的交易。如果说你的交易的执行需要很快的速度，需要具有很高质量，那么可能盈透更适合，否则的话Alpaca也是可以胜任一些交易策略的。它的好处是你可以获得免费的高质量数据，基本上是美国的股市的数据，它现在还没有其他方面的一些金融产品。当然他现在也是新创公司，他在2020年的时候因为疫情的原因，现在有很多人还是坐在家里面，可能手上有一些闲钱，他就想通过股市然后赚点钱。所以说不同的市场，包括一些手机交易软件，当然也包括Alpaca在2020年的交易量都增加了很多，并且它还完成了一个A轮的融资，而且它现在业务正在向全世界扩张。也就是说未来不仅仅是美国，包括其他的国家也应该可以使用到它的API，然后进行股票或者其他一些金融资产或者是证券的一些交易。
首先我这里说了Alpaca这么多，但是我这个频道并没有得到Alpaca的资助。其实我这里只是觉得平台还不错，尤其是对于新手来说的话，入门相对来说比较简单。尤其是作为稍微懂一些程序的，比如说懂一些Python语言的话，Alpaca是一个比较好的选择。
另外我还观察到一些现象，比如说像类似于Robinhood的一些手机交易平台，你拿一个手机你就可以选股，你就可以直接在上面买卖，而且一般是零手续费。像这种的话吸引了大量的散户。像这种平台现在也比较多了。然后最近的Quantopian他已经关了，但是有传言说Quantopian要跟Robinhood合作。但是要知道Robinhood它是不做，它是传统上不做量化的，它基本上还是散户用手动交易的。但是如果说现在还不知道具体发展的情况是怎么样，如果Quantopian和Robinhood合作的话，那么是不是意味着他们俩也会做成一个又是可以手动交易，又是可以自动交易的这样一个平台？那么未来的话我想也会吸引一些现在还没有在做量化交易的一些散户，进入量化交易的这个阶段。那么未来会怎么样，我们还要再看。
还有学一些个人量化交易的一些方法的话，其实即使没有太多的好的策略，或者说没有太多的本金能赚到很多的钱，那么学习的过程本身也是对个人的发展是有好处的。像量化机构的话，它也是需要人才的。那么我相信这种个人的量化的经历，他个人未来去找一些机构方面的工作应该也都是有好处的。
所以说我觉得整个现在的时代，无论你看是量化交易也好，还是别的共享经济，或者是一些原来是只有大的公司大的机构才能做的一些事情，慢慢的瓶颈都在慢慢的消失，门槛在慢慢的降低。其实个体的效能正在崛起，整体上社会整个社会都是有这样的一个大趋势的。那么我觉得前几年其实状况还没有这么好，这两这些年发展的越来越适合个人做量化交易。无论是从平台数据交易费用之类的，基本上现在我个人认为已经没有瓶颈了。所谓的瓶颈你是不是真的是有好的策略，能够去在市场能够赚到钱的策略。当然可能在交易的交易商的选择上面可能也要注意一些，因为有些交易商可能的交易的质量，执行的质量并不是那么好，可能会影响到你的策略之类的。但是我觉得基本上对个人来说的话，应该是没有瓶颈的。至少是这种基础设施方面的瓶颈基本上是没有的。
那么剩下的也就是说，我们能够分析好数据，找到背后的规律，然后找到一些有效的策略，然后在市场中赚到在风险一定的情况下赚到合理的收入。
那么我这里基本上是把今天想要说的东西说完了。那么这里主要结论是什么？主要结论是虽然说有标志性意义的Quantopian社区关闭了，但是它是有原因的。它的主要原因是就像我说的，当然这是我自己的原因，可能不一定正确，但是我觉得作为一个个人的交易者来说的话，这方面的顾虑还是有的。所以说像这种类型的平台的话，基本上，至少是作为我的话，我不会去考虑。所以说我不知道是不是原因，有可能这也是为什么他们说他们的基金的收益并不是很好。所以说我想说这种顾虑如果不打消的话，并不能够真正的吸引到最好的策略来给他们的基金服务。所以说这是有可能是Quantopian关闭的一个原因。当然了，它虽然说很有标志性的意义，但是我我不认为我们个人搞量化交易的时代就结束了。相反是Quantopian其实还是在这将近10年中，还是培养了不少个人量化交易的，至少是有兴趣的人，他们在这个平台上学习，分享策略，分享一些课程都是很活跃，而且很活跃的一些个人量化交易者。我想其实是整个市场的氛围还是被带起来的，并且在这个方向上有不少的公司也在做这些事情，他们在不同的方向上在改进。所以说我觉得总体的一个趋势是个人搞量化交易是越来越可行了。那么能不能赚钱，其实还是取决于个人的能力，以及是不是能够有效的发现一些能够赚钱的策略。
好了，我基本上今天就要跟大家分享到这些。那么如果你觉得今天分享的内容有用的话，请你点赞留言转发。那么今天就到这里，我是老华，我们下次见，拜拜。