量化投资与算法交易—哪个在线平台最好

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目标高盛，卡方科技用智能金融科技撬动国内量化投资

据MIT Tech Review 报道称，在2000年顶峰时期，高盛集团位于纽约总部的美国现金股票交易柜台合计雇佣了600名交易员，主要为投行金主的大额订单进行股票买卖操作。但时至今日，这里只剩下两名股票交易员。曾任高盛资深高管的马蒂查韦斯（Marty Chavez）表示，在200名电脑工程师的协助下，自动交易程序已经可以完成高盛集团纽约总部的大部分工作。而高盛交易员被替代的经历，只是全球金融公司的一个缩影。

量化投资——始于美国，在中国萌芽初露

首先我们需要理解一下，什么是量化投资。

其次，量化交易从海外到国内发展的怎么样？

在前十大像桥水、AQR、文艺复兴这样的对冲基金中，大部分采用的是量化投资策略。

除此以外，量化投资需要在人才和研发技术方面进行持续和大量的资金投入，更将一些想要踏入该领域的企业拒之门外，困难可想而知。

曾经被取代，现在取代曾经的自己

郑盛，作为卡方科技联合创始人兼总经理，曾就职于加拿大第一家，同时也是最大规模的即日证券交易公司Swift Trade Inc，从事交易员的工作，每天需要频繁买卖各大证券交易所的上市证券。

由于操盘证券通常交易的证券品种繁多，金额和数量巨大，这就需要花费大量的时间成本和资金，把庞大的交易员队伍培养成具有“盘感”的交易高手。但是，这仍不能解决人为因素导致的实际交易偏离预期交易的问题。

可以说，人力成本和交易执行的准确性，是传统交易员模式下，无法跨越的两座大山。随着量化交易的日益兴起，交易员时刻面临着被机器替代的风险。

顺势而为，卡方科技于2017年8月正式成立，专注于“为各类投资机构提供专业的算法服务”，服务对象从“全自动化交易的选手”量化私募基金、券商，逐步延伸至公募基金、保险等专业金融投资者，最终目的是为了提高交易效率，降低交易成本。

“目前我国的量化交易领域人才尚不算多，在整个与二级市场交易挂钩的金融科技赛道中，处于上游的数据公司和处于中游的资管平台数量较多，而处于下游的交易执行，也就是交易机器人和交易硬件公司较少。” 郑盛告诉亿欧金融，“国内像卡方科技这样的底层交易系统提供商不超过10家。”

后来者居上，卡方科技从追击到领先

郑盛表示，模型的不断优化，带来的是交易成本的降低，卡方科技致力于为投资者降低每笔交易摩擦。

这种“多笔，慢慢买”的模式，可以有效降低市场冲击，防止迅速而且大规模地买进或者卖出证券，导致的未能按照预定价位成交，从而多支付额外成本。

CEO陆洋负责带领研发队伍，从零开始，自主研发出了卡方科技的ATGO算法平台。其毕业于中国科学技术大学物理系，曾任职于北美知名对冲基金Laurion Capital。郑盛负责带领市场运营团队，毕业于长江商学院金融MBA，曾创立私募基金驻点资产。CTO何昱负责带领IT技术团队，毕业于中科院计算机系，作为对冲基金Millennium Partners（千禧年）中国区早期成员，对于量化交易算法技术有着丰富的经验。

量化投资与算法交易

1、级效标杆

2、回侧与最优参数的选择

3、证券交易仿真系统

近年来有一种的方法逐渐开始走向成熟:通过与市场仿真系统进行交易来测试系统。市场仿真系统是指通过使用计算机模拟交易者的交易行为，让模拟交易者在一个虚拟的市场中进行交易的系统。这方面最早进行研究的是关国圣塔菲研究所，他们首先创立了关国圣塔菲研究所人工股票市场汀'he Santa Fe Institute Artificial Stock Market,SFI-ASM )，此外，中国台湾政治大学人工智能与经济研究中心的人工股票市场AIE-ASM也比较有影响力。