筆者目前是一名個人量化交易愛好者，以前有一些主觀交易的經驗，有數學和金融的背景，在買方干了兩年左右，14年7月判斷要來一波行情，就辭職出來，當了一個專職散戶。

我們這一類的量化愛好者，對金融市場有所了解，以前是主觀交易轉過來的。我之所以選擇量化，看重的還是量化的紀律性。克服貪婪和恐懼，僅從這點而言，量化交易有先天的優(yōu)勢。

就我這類人而言，數學背景有（學渣這么說是不是大言不慚），算法編程能力有，對金融和市場的經驗也算有，那么唯一的短板在于偏計算機的編程能力，比如怎么去搞底層的接口，下單通信問題怎么解決。學習一下當然是能學會的，但是感覺這樣學性價比較低。術業(yè)有專攻，有這個時間，不如多思考一下市場，多看看新聞。

當前的A股市場，由于這輪暴跌，程序化交易暫時受到嚴格的監(jiān)管。但長遠來看，量化是一個趨勢，重新開放是遲早的事情。從另一個方面講，在A股T+1的限制下，程序化下單其實并不是那么重要，完全可以程序化判斷，手動下單，打造一個半自動的系統(tǒng)。

因此，如果有一個好的一站式的解決平臺，確實能方便很多。

所以，看到中國的量化交易網站有了蓬勃發(fā)展苗頭，其實我心里還是很高興的。我跟其中的一些創(chuàng)始人也認識，對這種互聯網創(chuàng)業(yè)的精神非常的認可和佩服。

那么這里我也提提我關于策略開發(fā)流程標準化，尤其是回測流程標準化方面的一些思考和觀點。希望和各個平臺能多交流，同時也和身為個人量化交易愛好者的同好們多交流。

首先，量化的開發(fā)，其實是一個比較有專業(yè)性的東西，不能完全屬于C端。所以，為了滿足功能的完全性，對于便捷性肯定要有所犧牲，不能像互聯網小白產品那樣。打個比方，市場相當于一個黃金產區(qū)，地底可能埋著金子，那么量化策略相當于挖礦工具。那么量化平臺，其實相當于制造這類工具的車間，是為了制造一些生產資料（策略）而進行的。那么這個車間復雜度必然無法降低到消費品的等級。

這點上希望開發(fā)者能把握一下。最好的情況，自然是上手簡單，想要進一步深入，也能提供豐富的工具。但如果不能同時滿足上述兩條，則需要優(yōu)先滿足第二條，即功能全面性。復雜度高點也無所謂。另外一個原則，就是盡量讓用戶自決。也就是說，量化網站不要替用戶做出決定，比如回測的時候，強制用戶以收盤價，或者平均價來成交。可以提供一個參數，用戶自己決定。另外，有些股票可能不會成交，例如上證指數。但是如果用戶在回測中愿意使用上證指數作為標的物，也可以提供這方面的?？傊诤侠硇院挽`活性的抉擇上，盡可能的提供靈活性。而合理性的判斷，交給用戶。

對于開發(fā)一個策略的完整流程，步驟應該比較標準，很多人都提到過，也不重復了，大概就是遵循：有一個idea（歷史數據統(tǒng)計，某些顯著的Alpha）->回測->實盤（模擬盤）這個過程。那么對應的平臺模塊呢，也需要滿足這三個模塊去對應三個功能。這次重點說說回測這個模塊。有關回測，個人認為，完整邏輯如下圖所示：

標準化的回測，就是在每個時間跨度下，將上述的流程進行一遍。這個時間跨度是給定的，可以按照分鐘，也可以按照交易日，也可以按照tick。

而在上述流程中，信號處理模塊和資金管理模塊，就是我們通常意義上所說的“策略”這里把策略定義一下：所謂的策略，就是一個函數，輸入的是各種信號，輸出的是倉位比例。這里，我們暫時將討論范圍限定到傳統(tǒng)技術分析所需要的信號上，也就是市場的價格、成交量和時間三要素，并稱其為市場信號。

那么，策略就是一個函數，記為S，則有倉位比例=S(市場信號的集合，當前的倉位)。

但是，從實際操作上出發(fā)，對于策略S，我們又可以分為兩個函數，即信號處理函數，和資金管理函數。為什么要分為兩個函數？一方面，從邏輯上而言，人們就是這樣思考的：先找出市場信號，根據市場信號測算未來的收益率的分布函數，再根據未來收益率的分布函數推出資金管理比例。另外一方面，如果將策略函數S拆分成兩個函數，則會產生中間變量（往往是未來收益率的分布），有：中間變量=S1(市場信號的集合)倉位比例=S2(中間變量，當前的倉位)。

而對中間變量的考察和操作，也能更好對策略進行評估。寫上面這么一堆的意義在哪里呢？目的是把用戶的需求抽象化，標準化，然后在此基礎上，來說明用戶需要什么樣的服務。目前的量化平臺網站大體上也是按照這么一個流程開發(fā)的，只是沒有網站在用戶引導的時候，清楚的歸納一下，提出個標準化的東西罷了。 

按照這個標準，其實回測函數可以分為三部分，當然如果策略本身不復雜，寫到一個函數中也可以。同時希望平臺也提供一下三個函數的回測模板，每個函數聚焦一個功能上。比如信號的函數就是信號函數，處理完了再傳遞給資金管理的函數，然后再傳遞給交易成功與否的函數。這樣邏輯可能更清晰一些。另外，我們需要的服務就是對每一步數據，能夠提供方便的保存，記錄和查看的功能。 

也就是說，能方便的提供一個矩陣，將中間變量根據時間矩陣化，能導出到excel上。再此基礎上，如果能做到網頁上的數據可視化是加分項。舉個例子，如果策略是5日金叉10日，并且成交量大于金叉前5天的平均值時買入，倉位占比50%，10日均線死叉5日均線賣出，清倉。那么，我就需要將5日線和10日線金叉的信號全部記錄下來。首先，我要看看這個5日線金叉10日線的判斷在什么日期發(fā)生了。同時，我需要將成交量大于前5天平均值的交易日也全部記錄下來，然后再比較這兩者同時發(fā)生的情況。這個記錄下來是什么意思呢，就是說我肉眼要看到，在這一天，確實有信號發(fā)出來了?？赡艿那闆r下，我還想驗證一下，這些信號發(fā)出的對不對，可能還需要跟原始數據比較一下。

在5日線金叉10日線這個策略中，可能矩陣不矩陣都沒關系，打出日志也是能查的，但是如果策略復雜了，表格化對分析探討是非常有幫助的。因此，這個的中間數據制表操作的簡化功能，是我認為目前網站可以稍微研究一下的功能，而對于用戶來說，確實能大大的方便開發(fā)進程。當然，以上的指標工具，是在歷史數據精確的前提下提出的。如果數據都不精確，那么皮之不存，毛之焉附。在資金管理模塊中，自然也涉及到制表的功能，其實上面的圖中，畫著方框的三個模塊，都需要一個簡化的對中間變量制表的操作。         

而對于最后一個模塊，交易成功判斷與否，這個跟模擬盤有極大的關系，我們以后再討論。有一個滑點的問題是需要提一句的：滑點分為兩種，一種是市價單成交價格滑點，另外一種是限價單時間。兩種可以統(tǒng)稱為滑點。在回測中，滑點的判斷應該完全交給用戶，滑不滑，滑多少，用戶說了算。而且，在進行回測的時候，需要給用戶一個功能，就是每調用一次回測函數，用戶都可以隨時更改滑點參數的設置，應付不同的市場狀況。