摘要：什么是量化交易？最简单的理解方法！一定要知道！-高顿教育 cqf适合什么样的人考？本文必看！cqf是量化金融领域内的专业证书，其考试内容主要涉及编程、数学和金融，所以很适合
什么是量化交易？最简单的理解方法！一定要知道！-高顿教育
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老师：可以分别和我说一下：1.非货币性资产交换：双方的入账价值和差额怎么确认吗2.债务重组的：双方入账价值和差额分别怎么确认3.长期股权投资：初始投资成本，初始入账价值这几个概念经常弄晕
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量化交易快速入门指南（适用于无编程背景人士） - 知乎
在AI这个话题被不断神化的同时，量化对于大多数人来说也成了一个越来越遥远的领域。但近年来量化投资越来越受到投资者的关注，量化产品也为投资者创造了较好的回报，很多人对量化交易就有了最为直观而浅显的认识：这能赚钱，而且能赚很多钱。
但是量化交易究竟怎么做？从小白到入门又分为几步，很多人其实在入门级别就倒下了。为了让大家能更直观的感受到量化的学习过程，我也会分享我们一个学员学习量化的小故事，这位学员在无编程经验的背景下，花费了4个月左右时间成功从传统金融背景转行进入量化团队。
本篇文章我将从以下几方面为大家讲解量化的入门知识
一、什么是量化交易？
1.量化的定义
（一）第一步：量化交易的养成
（二）第二步：从Python上手编程
（三）第三步：走向量化
通常人们在科普量化时，会和大家解释Q-Quant和P-Quant，或者卖方/买方量化的角度将量化交易进行划分，这些类似的话题在知乎有很多，笔者今天想更多的从量化本身的定义出发，和大家聊聊这个话题。
量化，就是用数学模型（而非人脑），决定交易的品种、数量、方向、时机。不难理解，量化的一大核心就是用数学模型去替代人脑，让模型的理性替代人的感性，将我们的投资逻辑转化成数学语言，去严格执行模型中制定的交易规则，去决定交易中的买卖要素（品种、数量、方向、时机）。
一个量化策略好坏是根据它实盘的战记，观察它是否适合当前的市场、当前的资产情况、当下的时代背景，而非依据模型的复杂程度来进行评判，其底部是由投资逻辑去做支撑。这也就意味着，当大家在谈起量化时，不必与高频、深度学习、AI等这些高深词汇画上等号。
一个好的策略它可以是简单的，也可以是复杂的，究其根本，是对底层投资逻辑的考量。2.近在咫尺的量化交易
事实上，在我们的身边就有一个简单又好用的量化交易模型——当你打开基金软件，选中基金后，指定每周五定投500元，点击确认按钮，你便已经实现了一个最简单的量化策略。
看到这里，你或许会轻笑，但不要小瞧这个用Excel就能实现的量化策略，定投策略在很多时候比我们跟风式的买卖更容易实现稳定的收益，原因如下：
a.基金定投具有类似长期储蓄的特点，能积少成多，平摊投资成本，因此定期定额投资可抹平基金净值的高峰和低谷，消除市场的波动性。
b.定投由于其量化属性（由规则决定买卖时机），可以规避投资者对进场时机主观判断的影响，大大降低因为主观判断失误（在市场高点买入，市场低点卖出）而造成的巨额损失。因此，定投策略可以很好的弱化定投目标的波动性，以及投资人由于个人情感和信息因素造成的投资点判断失误等问题。也由此可以看出，定投策略是一项十分适合中长线投资的策略，而投资者唯一需要做的，只是选出一项自己中长期看好的标的，即可进行定投操作。（ps：如果大家想从实例角度进一步理解定投策略及其优化的效果，可以在评论区留言，我们将在未来文章中进行进一步展开。）
通过前文的叙述，我们不难发现「量化」其实并没有大多数人想象的那样遥不可。那么，是不是意味着如果我们想要成为一名量化交易员，其实也没有想象中的那样困难呢？
老李这里参考了一位品职学员的亲身经历来简单和大家复盘一下他的转行经验，希望对各位读者有所帮助。这位学员在无编程经验的背景下，花费了4个月左右时间成功从传统金融背景转行进入量化团队，那他是如何做到的呢？
正如在「量化的定义」中谈及的，大多数人会侧重在「数学模型」四个字上，而忽略了量化的另一个核心要义——交易。在整个量化策略的构建中，我们需要先将交易逻辑转换成数学语言，再通过编程语言等工具实现数学语言到程序的转化。
在这三个步骤、两次转化的过程中，其底部，是由扎实的交易逻辑做支撑。交易素养的培养是一个需要时间积累的过程，这也是传统金融从业者转行做量化时的一大优势。
而目前大多量化团队也没有做到「全自动化交易」，由于数学模型自身的*限，以及黑天鹅、周期轮动等因素的影响，大部分量化团队还是保持人工+智能的方式进行量化投资，这也更加提升了量化研究员本身对交易的理解。
意识到量化的底层逻辑是由什么支撑后，这名学员消除了最开始的竞争焦虑，不再忧心「量化更偏爱程序员」的传言，开始逐步投入自己该做的事情。
由于学员属于金融后端的工作，除了基础的金融知识外，还需要补充一些前端交易的内容，于是决定从学习和模仿投资大佬们所分享的交易经验开始入门，在工作和学习编程之余，阅读了一些经典投资传记，并记录和梳理了大量的读书笔记，尝试站在巨人的肩膀上进行快速成长。
在学习投资交易的同时，该学员开始尝试补齐最大的短板——编程，尝试从网红编程语言Python入手，快速上手量化所需的编程工具。1.Python是学习量化的拦路虎吗？
这个对于很多人来说曾经是魔王级难度的关卡，在网红编程语言Python的帮助下，大大降低了我们与编程之间的距离。而对于量化小白而言，除了Python简单易学的特性外，其强大的模块社区支持，也能很好的帮助量化交易员实现大量机器学习算法模型。
很多时候，我们不需要花大量的时间研究如何用编程去实现某个算法，而只需要去了解算法，并懂得如何将其应用就行了。相当于为侠客配备好了武器库，而我们只需要专注于练好武功心法即可。Python能够帮助很多量化交易员大大加快了编程效率。2.如何自学Python
关于Python的学习，和大多数人一样，他购买了大量的学习资料，也曾询问过我相关内容的推荐，和学习方法，我给了他两方面的建议：
第一：在学习前期语法和pandas阶段，尽可能快速的学习和掌握知识，学习过程中可以不求甚解。在大致理解了整体框架和Python能提供的功能后，在后续的实践案例中进行一次次巩固，才能在自学过程中快速又精确的掌握自己最需要的技能。
第二：书籍推荐：图灵系列丛书中非常经典的「动物书」系列：
真正针对零基础入门，从安装到环境配置，从基础语法到实践项目，十分适合小白自学使用。
Python数据分析中的核心库「Pandas」创始人编写的数据分析书籍，十分详细的讲解了Pandas库的使用，结合了一些数据分析案例，让大家在能更好的在案例实践中掌握Pandas的应用方法。
在量化研究中，除了策略本身以外，数据也是十分重要的一环，而网络爬虫是我们获取数据的重要手段之一，也是各个领域的数据分析人员（包括量化）十分重要的一大技能。本书中涉及丰富的实战案例，通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取。（三）第三步：走向量化
上述三本书大概花费了该学员一个半月的时间，此时的他对于编程也仅仅是入门，还算不上熟练，对于语法和pandas的应用也只能算得上刚刚及格，但正如我之前提到的那样，走向精通的道路可以在量化实战中不断深化。
接下来，他开始自己寻找一些量化相关的视频及书籍，尝试学习和掌握经典的量化策略，利用Python构建了属于自己的基础回测框架。在学习经典策略的过程中，开始逐步优化基础框架，尝试利用回测框架进行一些开源研报的策略复现。在这个过程中，开始深入的推敲不同数据类型（如：价量数据、财务数据、资金流数据等）背后的数据逻辑，了解分析师们的分析方法和思路，掌握因子构造的基本方法，尝试对已有策略做优化和迭代。
在后期，开始结合投资传记中提炼出来的交易逻辑，做一些独立策略的构建，并将自己的策略研究结果写入简历中开始尝试做一些建立的投递和面试。整个转行跨行的过程中是十分煎熬又充实的，中间学员也曾和我聊过几次，反思自己为了不知能否成功的理想而付出的各种机会成本是否值得，除了对未知领域探索时的恐惧，更多是对前途的迷惘和担忧。
很多时候难住我们的可能并不是学习量化本身，而是在选择跨行转行时能否放下现在的所有，而幸运的是，这位学员坚持了下来。量化本身不难，难的在于自己勇敢的迈出第一步。
一个最简单的量化交易策略应该包含哪些内容
交易策略看似高大上，实际上就和我早先写过文章投资sop没啥本质区别，交易策略实际上就是股票操作过程的高大上叫法。
首先策略的第一步就是设置股票池，很多人之所以不知道量化投资该怎么开始，就是被a股将近5000只股票吓到，复杂的策略当然需要扫描整个a股，从而找到更多的机会，然而对我们个人投资者来说，你的资金决定了你并不需要那么机会，因为不可能都买，所以我们个人投资者的第一步就是精简样本，最简单当然就是一次只做一只股票，当然你也可以根据一些指标筛选出10只股票或更多，但最好不要超过20只，因为你没精力管理太多。
设置好股票池之后，你的策略就只对股票池进行操作。
实用的策略下面我们来看一个真正实用的策略在这个策略里，我们会根据历史价格做出判断:1.如果上一时间点价格高出五天平均价1%，则全仓买入2.如果上一时间点价格低于五天平均价，则空仓卖出
这就是一个最简单的交易策略，怎么样并不复杂吧。
难者不会，会者不难，之所以很多时候我们觉得一个东西很难，有这么两个原因，第一个就是这东西可能真的很难，那么这些东西你就要费些功夫学习，另一个原因则是有人故意宣传这东西的难，量化投资就是后者，那些从业者总是吹出这玩意的高科技，好让客户掏腰包，但是当你自己真正深入去尝试时，你会发现一切不过如此。
即使加入人工智能算法，这东西也没有那么玄妙，只是需要多下一些功夫而已。
我之所以叫持续行动者，就是想告诉读者持续行动会让你从量变到质变，而我自己就是一个实验体，你能够看到我对投资的理解也是在不断变化，这也符合投资的底层逻辑（唯一不变的就是变化）
所以当你知道最简单策略怎么写，剩下的就是往里面加入自己的理念了，股票池你要怎么选，进入退出你要看什么指标，这些都是你要做的，但思路都有了，这些还那么难吗？
量化交易策略及思路？
1.首先要确定你想投资的市场和品种。
2.分析市场趋势，建立自己的量化交易策略。
3.选择有效的技术指标和金融技术工具来帮助交易。
4.采取科学的风险控制方法，并做出必要的止损处理。
5.灵活运用技术分析，开发出更有效的交易信号。
6.不断积累交易经验，改进自己的交易策略。
量化交易用的哪种委托方式？
采用的委托方式：
一、统计套利。统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是—种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利的主要思路是先找出相关性z好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系(协整关系)，当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。
二、算法交易。算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括z后需要成交的资产数量。‘
中国股市：一个最简单的量化投资方法，15年盈利3倍！
结论
十大经典量化交易策略
什么是量化交易？
量化交易是一种借助于数学模型和计算机实现的交易方法，旨在极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
具体来说，它以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中筛选出能带来超额收益的各种"大概率"事件以制定策略，然后进行交易。
量化交易的方法多种多样，包括股票多因子策略（阿尔法）、期货CTA策略、套利策略和高频交易策略等。
这些策略通常使用编程语言编写，如Python、R等，并使用专业的量化交易平台来实现。
十大经典量化策略有哪些
Part.1
RangeBreaker策略
RangeBreaker，也简称为RBreaker，是一种中高频的日内交易策略。
此策略结合了趋势和反转两种交易方式，因此交易机会相对较多，比较适合日内1分钟K线或者5分钟K线级别的数据。
R-Breaker策略的基本原理包括计算枢轴线Pivot，监控价格变化等步骤。
首先，根据昨天的K线计算出6个价位作为枢轴线Pivot。
然后，监控价格变化，满足特定条件便可以入场。
具体的入场条件包括：突破入场做多（价格向上突破BreakBuy）；反转入场做多（价格曾经跌破SetupBuy，之后向上突破RevBuy）。
此外，还需要设定合理的止损条件，当达到设定的亏损后平仓。
最后，在每日收盘前，对所持合约进行平仓。
Part.2
DualThrust策略
DualThrust是一种趋势跟踪系统，由MichaelChalek于20世纪80年代开发。
这种策略在自动化交易排名中表现优秀，目前为止，仍然保持较高的排名。
DualThrust系统具有简单易用、适用度广的特点，其思路简单、参数较少。
配合不同的参数设定、止盈止损和仓位管理，可以为投资者带来长期稳定的收益。
它被投资者广泛应用于股票、货币、贵金属、债券、能源及股指期货市场等。
此外，由于其优秀的绩效表现，DualThrust策略常年排在国外前十大流行策略之一。
Part.3
布林带均值回归策略
布林带均值回归策略是一种基于统计学原理的交易策略，主要利用了均值和标准差来计算布林带。
具体来说，布林带由均线、上轨线和下轨线组成。
该策略的基本理念是，即使价格在短期内突破布林带的上下轨，但长期来看，价格还是会回归到布林带的范围内。
根据这个理念，策略内容可以设定为：当价格触及布林带上轨时，进行卖出操作；
当价格触及布林带下轨时，进行买入操作。
此外，均值回归交易策略在大部分市场情况下都能盈利，这是因为行情在大部分时间里都处于震荡状态。
Part.4
Aberration策略
Aberration策略是一种通道突破系统，其特别之处在于它的上下通道是由波动率决定的。
这个策略由三条通道线组成，其中中轨为一定周期的移动平均线（AveMa），而上下轨则是基于中轨价格加减一定的价格标准差（StdValue）来确定。
一般来说，当行情向上突破上轨时，交易者会采取买进策略；相反，如果行情向下突破下轨，则执行卖出动作。
值得一提的是，Aberration策略是由KeithFitschen在1986年发明的。
自发布之日起，该策略的业绩一直名列前茅。
在1997年、2001年和2005年的交易系统业绩排名中，Aberration策略都位列第一。
Part.5
Pivotpoint策略
PivotPoint（枢轴点）策略是一种广泛应用在股票、期货、国债、指数等高成交量的商品上的交易策略。
这种策略是一套非常“单纯”的阻力支持体系，通过计算一定时期内的高价、低价和收盘价，来得出7个价格点，进而形成一组枢轴点。
这些枢轴点可以视为精确的价格点，通常作为判断价格可能出现反应的关键位的依据。
枢轴点往往起着支撑或阻力的作用，并可能成为转折点。
它们可以帮助交易者确定市场的动态趋势，并在面对价格大幅波动时找到良好的入场点。
枢轴点可以根据近期价格运动的高低点指示潜在的支撑/主力位，从而有助于设定交易计划。
Part.6
海龟交易法则
海龟交易法则是一套著名的公开交易系统，由1983年著名的商品投机家理查德·丹尼斯在一个交易员培训班上推广而闻名于世。
这个策略涵盖了交易系统的各个方面，包括技术规则、操作规则和心理解析。
它基于趋势交易的理念，首先建立唐奇安通道（确定上下突破线），如果价格突破上线则做多，如果价格突破下线则平仓或做空。
此外，海龟交易法则还定义了一整套非常严谨的仓位控制、止盈止损的规则。
例如，它的加仓原则是定义好一个小单位（Unit），使得该仓位的预期价值波动与总净资产的1%对应。
在应对市场变化时，海龟交易法则强调掌握优势、管理风险、坚定不移和简单明了的原则。
同时，该法则也指出需要克服的心理影响，如近期输赢的影响、对“正确性”的追求和预测未来的冲动等。
Part.7
做市商策略
做市商策略是一种在金融市场上进行交易的策略，主要通过建立限价买卖单，利用标的价格的上下波动触发限价单，通过买卖单的差价获取交易收益。
这种策略重点关注的是限价单的数量以及买卖单报价与中间价距离的设定。
在证券市场中，做市商指的是具备一定实力和信誉的特许证券经营法人，他们为公众投资者报出某些特定证券的买卖价格（即双向报价），并在这个价位上接受公众投资者的买卖要求。
他们用自己的资金和证券与投资者进行交易，保证市场的流动性，满足公众的投资需求。
做市制度是一种报价驱动制度，做市商根据自己的判断不断地报出买入报价和卖出报价，以自有资金与投资者进行交易，他们获取的收益就是买入价和卖出价的价差。
Part.8
菲阿里四价
菲阿里四价策略是一种日内交易策略。
其核心思想是利用昨日的最高点和最低点以及今天的开盘价来确定交易的上下轨，然后根据价格突破这些轨道来进行买卖操作。
具体来说，这个策略将昨日的最高点设为上轨，昨日的最低点设为下轨。
这种策略的主要逻辑是：当价格突破了这些设定的轨道，就意味着市场有可能产生新的趋势，因此投资者可以根据价格的突破方向来决定是做多还是做空。
例如，如果今天的价格超过了昨天的最高点，那么就应该考虑买入；反之，如果价格跌破了昨天的最低点，那么就可以考虑卖出。
Part.9
网格法则双均线策略
网格法则双均线策略是一种结合了网格策略和双均线策略的交易方法。
网格策略的核心思想是在特定的价格区间内建立网格，利用价格波动的反复和区间震荡的特性，进行反复交易，从而实现盈利。
而双均线策略则是根据两条不同周期的移动平均线来确定买卖信号。
具体来说，网格法则双均线策略首先会设定两条不同周期的移动平均线，比如5日均线和10日均线。
当短期均线上穿长期均线时，产生买入信号；反之，当短期均线下穿长期均线时，则产生卖出信号。
与此同时，投资者会在一定的价格区间内设定网格，比如每跌5%买入一份，每涨5%卖出一份。
当股票价格下跌到设定的买入点时，就按照网格规则买入；同样地，当股票价格上涨到设定的卖出点时，就按照网格规则卖出。
Part.10
风险平价策略
风险平价策略是一种资产配置策略，旨在平衡投资组合中不同资产的风险贡献度。
这种策略通过对各种资产类别分配相同的风险权重，优化投资组合的风险结构。
具体来说，风险平价策略通过平衡分配不同资产类别在组合风险中的贡献度，实现了投资组合的风险结构优化。
通过风险平价配置，投资组合不会暴露在单一资产类别的风险敞口中，因而可以在风险平衡的基础上实现收益最大化。
此外，需要指出的是，风险平价策略通常需要定量方法进行管理，因此常被对冲基金等机构使用。
程序化交易新规解读
程序化交易新规主要涉及以下几个方面：
首先，明确了证券公司在程序化交易管理中的职责。证券公司需要加强对自身及其客户程序化交易行为的管理。
其次，规定了证券交易所对可能影响证券交易价格、证券交易量或者交易所系统安全的异常交易行为等重点事项进行加强监测监控。
再次，对高频交易，证券交易所可以提出差异化的管理要求，比如调整异常交易认定标准和增加报告内容等。
监管措施对于散户来说，有何意义？
程序化交易新规在一定程度上对散户产生了保护作用。
首先，该规定明确了股票程序化交易的报备机制，要求进行报备后方可进行程序化交易。
这有助于规范整个程序化交易市场，提升市场透明度和交易监管的精准度。
其次，对于2023年10月9日之后开立的新账户，需要进行报备后才能进行程序化交易。
对于私募来说，需要按照新股要求进行报备，如果有可能超过新规要求的账户，则需进行拆分或者调整交易参数。
这样的规定可以防止部分私募或者个人投资者过度利用技术优势影响市场公平性。
最后，新的规定还建立了股票程序化交易的报告制度和相应的监管安排。
这将有助于证监会指导证券交易所持续抓好相关监管安排等基础性制度建设，丰富完善程序化交易制度规则体系，并强化对高频交易的差异化监管安排。
通过这些措施，新的规定旨在切实维护良性健康的市场秩序和生态，保护投资者合法权益。
投资者在选择程序化交易软件时，也一定要选择正规的券商合作，目前国内很多程序化交易平台存在诈骗行为！
下面聊几个主流的程序化软件：
详解三款主流程序化交易软件
以下是三款主流程序化交易平台，以及它们的相关介绍（排名不分先后）：
Part.1
QMT程序化交易软件
QMT（极速策略交易系统）是一款专为机构、活跃投资者、高净值客户等专业投资者研发的智能量化交易终端。
拥有高速行情、极速交易、策略交易、多维度风控等专业功能，满足专业投资者的特殊交易需求。
它是一款量化投资工具软件，支持用户使用PythonAPI和VBAAPI编写策略并进行回测。
此外，QMT在本地电脑运行，用户的电脑必须开着机，策略才能运行。
QMT不仅支持股票交易，期货交易，融资融券交易和组合交易等多种交易类型，还支持对多个资金账号进行批量化的管理。
因此，QMT确实是一个很不错程序化交易软件。
Part.2
PTrade
PTrade是由恒生电子开发的一款专为高净值和机构投资者设计的专业交易软件。
它为用户提供了普通交易、日内回转交易、自动交易、算法交易、量化投研/回测/实盘等各种交易工具，以满足不同的交易场景和需求，提高交易效率。
PTrade在服务器端执行交易策略，用户只需要在自己的电脑上编写代码，然后将代码部署到券商服务器，接着在券商服务器上执行用户的交易策略。
值得注意的是，这种策略在券商服务器运行时是被加密的，行情获取、计算指标、下单委托等操作都在券商机房内部执行，属于云策略类型。
此外，与QMT相比，由于PTrade的服务器一般都放在离交易所比较近的地方，同时离券商主机也更近，因此，其交易速度更快一些。
总的来说，PTrade是一款程序化交易软件，它不仅支持模拟回测和实盘交易，而且提供了一整套的工具和服务来帮助用户进行程序化投资。
Part.3
GFQuant
GFQuant是由专业量化交易平台，主要面向专业投资者和私募机构。
它提供了一套完整的工具和服务，包括Python编程接口、回测系统、模拟交易以及实盘交易等功能，以支持用户进行量化投资和策略研发。
此外，GFQuant还提供了云端集成平台，旨在满足专业投资者对于交易速度和效率的需求。因此，GFQuant确实是一款程序化交易软件。
怎么把量化交易运用到实战交易中？
对于正在做交易的投资者，想把自己的资金运用到量化交易里，这里我不建议个人去把量化交易整个流程学习一遍。（想了解量化软件制作全流程的点击：）
闻道有先后，术业有专攻！把专业的事交给专业的机构去做！
对于量化初学者而言，不建议自己搭建量化框架/平台，应该以实现量化策略为主，把数据获取清洗、回测框架搭建和对接实盘接口等工作交给专业团队打理，因此强烈建议使用现成的第三方量化平台。
以下是我所接触的一个双A上市券商，可提供最专业的几款量化交易现成软件（随时可对接端口使用），如有需要，可在文章底部添加，具体开户费率表细节如下：
文章底部附上该券商联系方式！
总
结
程序化交易虽然可以为我们带来投资便利，但同时也存在一些风险隐患：
首先，程序化交易模型或策略本身可能存在潜在风险。
不同的程序化交易策略具有不同的风险特征，它们在不同市场行情中可能会表现出不同的风险特性。
例如，某些策略在长期来看可能是盈利的，但在短期内可能会出现大资金回撤，这对于无法承受这种回撤的投资者来说可能造成损失。
其次，系统故障和风险控制缺失也是潜在的风险点。
订单量小、数量多是程序化交易的一大特点，这一特点可能加重系统的冲击负载。
如果发生软件缺陷或者资源的瓶颈问题，那么对市场可能会产生严重冲击。
此外，程序化交易还可能在极端情况下加剧市场波动，这也是需要防范的一种风险。
因此，对于投资者来说，在进行程序化交易前，应充分了解相关风险，并根据自身的风险承受能力和投资目标来选择适合自己的交易策略。
同时，监管部门也需要积极推动程序化交易的规范发展，以保护投资者的利益。
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END
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免责声明：
期货量化交易策略十篇
一、程序化交易概述
2010年3月，中国证监会印发《关于同意中国金融期货交易所上市沪深300股票指数期货合约的批复》同意中金所上市沪深300股票指数期货合约。首批4个沪深300股票指数期货合约于2010年4月16日上市交易。我国股指期货的上市，标志着我国期货市场理财时代的到来。
随着我国期货理财时代的到来，金融市场上的衍生产品种类繁多，相应的金融风险也随之被放大。而程序化交易作为防范风险，提高风险可控性的一个有效手段为越来越多的人所了解和接受。程序化交易（AlgorithmicTrading）又称系统程式交易，即利用行情软件和电脑程序，借助市场技术指标，由预定程序计算出买卖点，根据电脑的信号进行买进和卖出的操作。程序化交易的优点在于利用电脑化的讯号，可以帮助投资者在交易过程中避免受到情绪波动影响，实现理性投资。
程序化交易的概念最早产生于上世纪70年代的美国。当年具有代表性的是纽约证券交易所的DOT系统以及OARS系统。到了上世纪80年代，程序化交易主要被用于标准普尔500指数股票和标准普尔500指数期货之间的套利。有数据显示，在2006年欧美股票市场三分之一的股票交易来自于所谓的自动交易。现在这个比例已经大幅升高，虽然没有准确的数据，但是很多分析人士相信美国股市的交易量中有至少70%来自于程序化交易。
程序化交易策略的应用领域十分广泛，几乎所有的交易策略中都可以找到其应用。在商品期货领域，基于技术分析的程序化交易策略占有主导地位。其中以趋势交易和模式识别为代表的策略是程序化交易策略的主流。这种基于技术分析的程序化交易策略不论是否属于日内交易还是隔日交易，其交易策略的建立主要依靠价格和交易量为基础的统计指标，当价格或者成交量达到组合指标的要求时，就形成交易指令。目前国内比较常见的交易策略，大体可以分为五个方向：日内交易、趋势交易、套利交易、组合策略等。
1.日内交易
日内交易，顾名思义，就是在日内频繁地做T+0的交易，只要每次操作的盈利高出手续费，就执行平仓。每一笔盈亏都不多，但是每天的交易次数可能会非常频繁，达到成百上千次，累积的收益情况就会非常可观。同时，由于每一笔的亏损都有限，因此风险非常低。以大豆期货举例来说，单边手续费按6元计算，日内平仓不收费，价格每波动1点是10元，那么只要价格上涨1点就可以赢利平仓，相应的下跌1点也需要立刻止损。日内交易的优点是风险小、盈利稳定，缺点是由于交易频繁而产生过高的手续费。
趋势交易的一般使用技术分析作为判断的依据，常见的有均线系统，各种技术指标等。在使用技术分析进行判断的时候，往往会出现某个指标对特定的品种效果非常好，但对其他品种效果一般，甚至由于不适合导致亏损。因此对于不同的品种，或者同一品种的不同时期，可能需要使用不同的模型，或者调整模型的参数才能获得比较理想的回报。
套利交易是一种低风险、收益稳定的操作方式，是应用范围最广泛的程序化交易策略之一，国外大量的对冲基金都是用套利交易作为主要的交易方式。套利交易的种类多种多样，常见的有期现套利、跨期套利、跨品种套利和alpha套利等。根据交易的类型，套利的风险也是不同的。以期现套利来说，属于指数套利，当期货和现货指数之间的价差过大时建立头寸，从而赚取无风险的收益。其他的套利方式属于非指数套利，两个或者多个品种的价差走势存在一定的不确定性，因此存在一定的风险。根据NYSE的统计，所有的程序化交易中，只有3.5%的交易是指数套利，而剩下的96.5%都是非指数套利。
程序化交易的雏形，就是对投资组合进行操作。当资金量巨大的时候，需要通过分散投资来降低非系统风险，也就是对投资组合进行管理。比如购买一篮子股票组合，或者在投资组合中使用多种交易策略。程序化交易可以帮助投资者对投资组合中每一个交易品种或者策略都进行精细的管理和分析，从而降低交易风险，提高管理效率。
策略的应用方面，目前主要入市策略有趋势跟踪法、震荡器法和价格模式。
趋势跟踪法就是设置能够跟踪趋势的交易指标，在价格走强的时候发出建立多头头寸的信号，走弱的时候发出建立空头头寸的信号。指标方面主要包括平均线、通道、动量策略、波动率等。震荡器法就是找出趋势的拐点，构造能够指示区间形态的统计量，当价格涨得过高的时候生成卖出信号，当价格跌得过低的时候生成买入信号。典型的震荡器指标包括相对强弱指标、MACD指标等等。价格模式通常可以通过持续观察连续几个交易日的价格模式，来对未来市场进行判断，一般被用来判断价格趋势的反转或者延续。
在一个程序化交易系统中，更为重要的是设计出合理的退出策略。不论本次入市交易是否已经盈利，都需要在一定的时机退出当前的交易头寸以避免头寸的风险暴露增加至投资者容许上限之外，从而避免盈利回吐现象或风险失控现象的发生。常见的退出策略有目标盈利、跟踪止损和固定止损。
在建立入市和退出策略后，还需要建立合适的过滤策略，来对程序进行优化，过滤掉那些买卖信号带来的收益不高或会带来较大潜在交易损失的交易机会，即需要检验当模型发出信号的频率和可靠性。参数选择和模型校验是程序化交易必须考虑的两个重点要素，在选用何种指标的时候，还要对指标进行严格的测试和实证检验。投资者应当根据交易策略的不同选择不同的时间周期，交易系统针对不同的时间周期可能给出的交易信号会完全不同。另外，交易策略还需要与风险管理和资金管理结合，才能发挥程序化交易的最大优势。
2010年5月6日美国股市突然呈现自由落体式暴跌，一度蒸发掉1万亿美元！这是自1987年股灾以来美股遭遇的最大跌幅。纽约泛欧证交所营运长雷伯维兹表示，是计算机化交易（程序化交易）让美股周四正常的股市下跌演变为暴跌惊魂。他说，道琼斯工业指数998.5点跌幅的前半部也许还算正常，但因投资人不愿承接送到电子交易平台的卖单，使卖单积压如滚雪球般越滚越大，大额的卖单正常交易触发系统自动发出大量的卖出指令，程序化交易导致股市变得混乱。面对国内各大期货公司正在积极研发的程序化交易，我们有必要认识其*限性，在可控的范围内有效利用。
1.程序化交易不是完全靠电脑操作
一般来说，只要交易者有固定的投资理念、明确的交易规则，并且复制执行，就是一个程序化的交易者。从这个意义上说，一个成功的交易者，必定拥有一套持续稳定可复制的盈利模式，也必定是个程序化的交易者；程序化都不是完全机械的，至少在事先需要明确的交易思想来支撑。尽管使用了程序交易系统，但交易者应该明白，交易的主体是人而不是程序交易系统。交易系统不过是贯彻交易者的思想，执行了交易者的指令而已，交易者仍是交易的主体，这一点不因使用了程序交易系统而改变。
交易系统有其高峰期和低谷期。交易系统从大类来分可分为趋势型和振荡型。趋势型的交易系统能在强趋势行情中发挥作用，在振荡行情中效果不佳；振荡型的交易系统只能在振荡市中发挥作用。而行情总是在趋势行情和振荡行情中交替运行，因此两类交易系统均有自身的高峰期和低谷期。当遇到涨跌停板时会影响交易系统信号的正常触发。在进行交易系统设计的时候，还应当增加关于涨跌停板的限制条件。具体过滤条件、方法，需要根据投资者的不同应对策略而设定。
一种名为动态资产组合保险的程序化交易模型可以保护投资者的仓位，即程序化的止损安排。但是当市场价格下跌到一批投资者需要卖出股票来止损，一旦这种止损盘足够大，就可能造成市场价格进一步下跌，并引发其他止损盘涌入市场。模型并不总是正确的，一旦模型受到了太大的压力出现崩溃，其后果也是难以想象的。芝加哥联储的技术专家CarolClark说，监管者必须考虑所谓的“高频程序化交易”的影响，这种交易模式出现问题，只是迟早的事情。另外，面对市场失去流动性时，程序化交易不具有控制损失的优势。非常典型的例子是1998年美国长期资本管理公司（LTCM）管理的长期资本基金拥有非常优秀的风险度量、衍生品定价和交易系统，但是面对大量失去流动性的证券资产，是无力回天。
因此，综上所述，交易体系的最根本的价值是用明确的一致性的原则让我们在不确定的世界中比较好地抓住那些概率性的机会，更稳定更持续地赚钱，它应该是一个动态的开放的系统，跟随不同时期、不同品种、不同经济环境在不断的变化。市场中不会真正存在一个完美的“系统”，根据系统提示的信号下单就可以保证稳定的盈利。而真正的完美蕴藏在我们每个人的内心，每个人都有属于自己的一套最适合的交易系统，有了它，每个人都有在市场中稳定获利的可能。我国期货交易将越来越复杂，国内期货公司的程序化交易目前仅仅是在基础研究阶段，交易数量和金额也会越来越大，最终的程序化交易会走向数学建模的高级应用阶段。在我国股指期货时代的程序化交易，投资者应通过不断地学习才能接近国际上先进的交易水平，最大限度克服人性的弱点，发挥自身的优势，从而达到“人机合一”的境界。
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关健词:期货信息营销渠道
近年来，我国国民经济持续快速发展，能源、农产品、金属等商品的进出口规模日益庞大，大宗商品和证券市场巨幅波动现象频繁出现，国内实体经济和证券市场参与者对于运用衍生品市场进行风险管理、套期保值的需求急剧增加。在良好的政策环境和市场发展机遇前，期货市场也从2003年开始进入快速发展的上升通道，新品种不断上市，股指期货也正式推出，期货市场交易规模呈现出爆发性的增长，2003年至2007年市场交易量年均增速达到了52%，而市场交易额年均增速更是达到了76%。到2007年末，市场交易量达到7.2亿手，交易额达到创纪录的40.97万亿元，首次超过GDP总量。
随着国民经济和期货市场迅速发展，期货信息的重要价值越来越受到**、企业和投资者的重视充分利用期货信息，有助于生产者合理安排生产和投资计划，可以更好地为实体经济发展服务;利用期货信息可以改进宏观调控部门的决策机制，推动国家调控部门积极使用商品期货和金融期货等各类衍生产品信息作为宏观决策的依据，使其政策深入契合现代市场运行规徽充分发挥期货市场具有的价格发现、风险管理及信息开发功能;有助于我国争夺国际大宗商品和金融资产的定价权。
期货信息是指与在期货交易所进行的期货商品交易有关的任何信息与数据，以及能够直接或者间接传达全部或者部分前述信息与数据的任何形式的描述。期货信息包括:一是特定的交易规则下，于期货交易过程中形成的交易市情(如商品报价最小变动幅度、停板额等)，交易行情(如市场走向、报价单位、供求关系、品种规格质量性能、国内外市场价格差异等)以及其他与期货交易直接相关的信息，比如统计信息(月度统计、库存周报、交易排名、结算参数表等)，合约历史数据，交易记录信息等。二是不属于交易活动直接内容的期货信息，包括:法律、行政法规、**规章，以及其他规范性文件、交易所业务规则等在内的期货规则类信息评论、分析、报告、预测等产生于期货交易过程外的非交易类期货信息;影响期货交易，但与交易不直接相关的诸如社会经济**环境、相关行业发展状况等其他相关信息。
期货信息主要有如下来源:期货交易所运营和管理过程中所产生的原生信息;出于运营和管理的需要，从期货交易所之外采集和输入的原态信息;出于综合服务的需要，即对前两类信息进行再次加工和深层次处理及商品化应用的产品性信息。
期货信息最终是以信息产品的形式(如交易数据、历史数据、研究报告等)提供给用户，主要由国内四大期货交易所(大连商品交易所、郑州商品交易所、上海期货交易所及中国金融期货交易所)及期货信息供应商提供。
期货信息的社会需求可分为以下几种:**宏观经济管理对于期货信息的需求。**部门根据国家宏观调控、价格管制、市场监管、政策制定的需求来搜寻、获取期货信息。期货市场投资者对于期货信息的需求。即投资者从期货投资决策的直接需要出发来搜寻信息、获取信息、使用信息和进行信息交流。期货业务管理需求。为了业务决策的需要而产生的信息需求。期货公司为进行某项业务的考核而进行的信息搜集与比较等等。研究需求。期货机构附属的研究部门或高校、专业科研院所为了进行与期货市场有关的研究也会产生对信息的需求。以研究为目的而产生的信息需求又可分为两类:一类是为了业务拓展或决策支持需要而进行的研究;另一类是纯粹的学术研究，其目的是进行知识生产与创造。上述信息需求中，投资需求是最主要的核心需求。
由期货信息的社会需求可知，**、投资者、期货中介、期货监管机构、科研院所等期货市场研究机构构成期货需求主体。
我国期货信息的开发与利用尚处于初级阶段，还没有成熟的期货信息营销渠道体系。期货信息作为一种信息商品，其营销渠道无疑具有信息商品营销渠道的共同特征。笔者认为，我国期货信息营销渠道体系应由如下三种销售渠道模式构成:直接营销渠道;间接营销渠道;网络营销渠道。整个期货信息营销渠道体系如图1所示。
直接营销渠道是指产品生产者将产品直接供应给消费者或用户，没有中间商介入。直接营销渠道是信息类商品营销渠道的主要模式。直接营销的方式比较多，但概括起来有如下几种:合同分销;自行分销;联营分销。作为一种基本的营销渠道，直接营销渠道应在期货信息营销渠道体系建设中占据重要位置。
期货信息产品的原始生产者和提供者是几大期货交易所，随着期货交易所的公司化发展(中国金融期货交易所已经进行了试点)，未来势必需要建立自己的期货信息经营机构，这些经营机构需要建立自己的期货信息直接营销渠道。
信息的间接营销渠道是指信息商品生产者利用中间商(信息人、信息经纪人)将信息商品供应给消费者或用户，中间商介入信息商品交换活动。间接分销渠道的典型形式是:信息商品生产者—信息人、信息经纪人—消费者。信息经纪人就是充当信息产品生产者与信息产品消费者中介的中间商人，是联络信息生产者(卖方)和信息消费者(买方)的中介，按信息生产者的要求推销信息产品和招徕信息用户，并以收取一定佣金为目的的信息营销中间商人。间接营销渠道的优点:有助于信息产品广泛分销。缓解生产者人、财、物等力量的不足。间接促销。有利于信息企业之间的专业化协作，提高了生产经营的效率。期货信息商品的间接营销渠道建设，应对合作商进行充分评估与筛选，最大限度的利用合作商的优势，实现合作共赢。
目前，期货信息主要由期货交易所提供给信息供应商，由期货信息供应商提供给最终用户。未来，这种间接营销渠道势必会强化，成为期货信息的主要营销渠道。
网络营销全称是网络直复营销，属于直复营销的一种形式，是企业营销实践与现代信息通讯技术、计算机网络技术相结合的产物，是指企业以电子信息技术为基础，以计算机网络为媒介和手段而进行的各种营销活动(包括网络调研、网络新产品开发、网络促销、网络分销、网络服务等)的总称。网络营销作为一种全新的营销方式，由于其具有传播范围广、速度快、无时间地域限制、沟通便捷、反馈迅速等特点，因此与传统营销方式相比，具有一些明显的优势。
信息产品的非物质性决定了信息产品的营销更适合于网络营销方式，期货信息作为一种信息产品，网络营销也将成为其重要的营销渠道之一。期货信息产品的网络营销渠道建设过程中，应充分应用各种电子商务网络营销手段。
高度重视期货信息的电子商务网站建设，重视网站电子商务功能子系统建设，完善网站功能，重视栏目规划，优化网站页面布*，努力提高网站浏览量。重视网络期货信息服务产品网络市场调研、产品设计、产品定价、服务反馈等方面的研究;充分应用搜索引擎营销、电子邮件营销、网络广告等多种网络营销手段，扩大期货信息的电子商务网站知名度与影响力。
未来的期货信息服务市场上，采用合适的营销战略是进行期货信息服务的重要组成部分，需要树立正确的营销理念。期货信息营销宜采取以关系营销为主、网络营销为辅的营销策略，树立服务营销、4C营销等营销理念。
(一)确立以关系营销为主、网络营销为辅的营销策略
关系营销是20世纪80年代出现的新概念，最早由伦纳德·贝里(LeonardBerry)提出，“关系营销就是吸引、维护和增进与顾客的关系。营销观念中吸引新顾客仅仅是营销过程的第一步”。作为一种营销战略，关系营销是营销战略两极序列的一端，其重点是维持和强化已有的顾客关系。
期货信息服务具有对客户的锁定性和关系持续性的特点。同时，期货信息服务的目标客户群和服务对象相对固定和专一，在特定的时间和空间范围内数量有限。因此，在期货信息产品营销策略上，不仅要不断地吸引新客户，更要保持和维护好老客户，促进老客户的持续购买，而且，后者比前者更重要。现有的国内外证券期货信息营销体系的成功经验也表明:关系营销在期货信息营销体系中占据重要地位。因此，关系营销无疑应在我国期货交易所期货信息营销策略中占有举足轻重的地位。
此外，网络营销作为一种非常适合信息类商品的营销方式，也应在期货营销方式中占有一席之地。未来，随着期货交易的日益电子化、网络化和虚拟化，信息基础设施的不断完善，网络营销的重要性将日益体现出来。
确定期货信息营销策略后，还需要树立与之相适应的营销理念，即充分创新营销理念，树立并应用4C营销、服务营销等营销理念。
4P营销理念强调的是“产品(Product)、定价(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion)’’，而AC营销则强调从消费者的角度出发，加紧研究消费者的需要与欲洞Consumerwantsandneeds)，不要卖自己能制造的，要卖消费者所确定想购买的产品;暂时忘掉定价策略，了解消费者要满足其需要与欲求所须付出的成本(Cost);忘掉渠道策略，应当思考如何使消费者方便(Convenience)购得商品;最后，忘掉促销，重视与客户之间的沟通(Communications)。应该从期货信息用户的角度出发，经常进行市场调研活动，分析不同用户的不同需求，以追求客户满意和追求企业发展来确定期货信息业务发展策略和定价策略;建设客户资源管理系统(CRM系统)，完善用户数据库，实行客户关系管理，向用户提供满意、周到、快捷的服务。
期货信息营销需要不断改善服务方式、服务水平、服务质量，提高客户满意度;充分完善用户咨询、市场调研等工作。此外，还需要通过培训等方式，提高营销人员的金融知识素养，培养其专业服务能力，提高整个营销队伍的团队凝聚力和服务能力。
关键词：期货公司；资产管理；模式
一、背景介绍
期货公司受托客户资产管理业务自2012年10月正式获批到现在已经历了近2年的市场检验。不论是IT系统建设还是人才队伍搭建都积累了许多经验，期货公司资管业务也开始逐步走入正轨。但是，期货资管在业务模式与发展战略层面，也面临着越来越多急需解决的问题，本文尝试从国内外期货类资管机构的发展历程入手，探索中国期货公司资产管理业务的发展路径。
目前，国内可以开展期货类资产管理业务的机构主要有信托公司、基金公司、证券公司三类机构，这三类机构主要开展的为期货类通道业务，帮助期货私募机构实现阳光化运作。而期货公司目前除了提供通道帮助期货私募实现阳光化运作外，还基于自身的研究和交易团队自主开展交易。
早在2011年7月，银监会的《信托公司参与股指期货交易业务指引》为信托公司参与股指期货交易提供了法律依据，至此，期货私募有了合法的阳光化通道。但是，由于信托公司之前并未接触过期货类业务，所以在和期货私募合作的过程中存在IT系统对接及风险控制标准难统一等一系列问题。特别是在制度层面，信托参与期货市场只能进行股指期货的套期保值交易进一步限制了期货私募的操作空间。另外，在结构化产品发行方面，信托通道也存在困难。
在银监会信托参与股指期货交易业务指引后三个月，证监会的《基金管理公司特定客户资产管理业务试点办法》明确基金公司专户可投资商品期货，基金专户投资期货不受限制后，目前已经成为期货私募阳光化的主流通道。
证监会2012年10月正式修订后的《证券公司客户资产管理业务管理办法》《证券公司集合资产管理业务实施细则》及《证券公司定向资产管理业务实施细则》也放宽了“小集合”的投资范围。“小集合”投资范围基本和基金专户一致。因此，也成为期货私募阳光化的通道之一。不过，由于放松投资范围和比例的时间较晚，未成为期货私募阳光化的主要通道。
期货公司资管业务的推出不仅改变了期货公司高度依赖经纪业务的经营状况，而且还为期货公司研究业务提供了投资与研究一体化的机会。目前，各个期货公司虽然在资管业务上各有侧重点，但总体归纳而言主要有两种发展模式：
（1）传统现货背景公司。基础雄厚的传统现货背景公司在商品研究领域已经形成了自己的独有优势，部分公司更是在期货资管业务开闸前已经通过另设投资公司的方式试水了期货投资，积累了一定数量的交易人才和实盘交易经验。永安期货是这类公司的典型代表。永安期货以低风险商品期货套利对冲为主要交易策略，注重产品的绝对回报。据了解，永安期货目前的“一对一”资管产品规模超过6亿元，而其管理的基金专户产品规模已接近20亿元。
（2）股东实力较强券商系公司。另一类采取自主发展策略的公司是依托强大券商背景的券商系公司。这类公司在IT系统建设和金融工程研究领域优势突出。因此，这类公司在资管产品设计上普遍采用量化策略和程序化交易手段实现投资目标。广发期货目前其策略组合中有量化对冲、套利、单边趋势和高频等多种策略，公司资管产品已接近16亿元规模。在已发行资管产品中，自主策略产品规模超14亿元，这些产品目前的平均年化收益率为15%～20%，最大回撤不超过3%。
（1）“通道”业务概述。证券类私募规模的急剧膨胀客观上催生了私募阳光化的需求，私募基金的信托阳光化模式下，信托财产的独立性使得资金安全性得到提高。同时信托公司作为受托人可选择托管银行和管理人等，做到分工负责，完善制度制衡，信托公司还可以提供客观的业绩记录，进行日常信息披露，为受益人提供流动性安排。信托通道的出现为证券私募的规范运作和发展壮大提供了强大的制度保障，在证券私募的发展过程中起着关键作用。所谓“期货通道业务”，是指期货公司将交易席位出借给期货私募机构，帮助期货私募机构发行阳光化产品，并协助其完成募资和销售。在这个过程中，期货公司向期货私募提供通道，收取一定的过桥费用。在通道类业务中，期货公司没有主动、系统地进行项目开发、产品设计、交易结构安排和风险控制措施，不直接参与投资交易业务。
（2）期货公司通道类业务主要面临的问题有：第一，竞争激烈。信托集合计划、基金专户、证券公司小集合产品开展“通道”业务时间较长，积累了丰富的操作经验，而期货公司资管业务开展时间较短，各项业务还处在摸索过程中。第二，技术含量低。由于通道类业务技术含量低，业务开展初期由于牌照红利有一定利润，但长期看，随着参与“通道”业务机构逐步增多，激烈的市场竞争会将通道费逐步拉低。第三，政策限制。期货公司资管业务的开展受限于只能进行“一对一”服务等因素，无法发挥集合理财的规模效益。另外，由于“一对一”的限制，也无法设计分级类产品，产品规模明显受限。第四，无客户积累。“通道”业务不论是资金还是客户都在期货公司外部，期货公司无法有针对性地给客户提供个性化的产品，长期来看，无法完成资金、客户的积累。
期货公司资产管理业务的获批对期货公司来说既是机遇也是挑战，投资者需要充分利用期货市场来进行风险分散、提高收益。然而，期货公司资产管理业务起步晚，缺乏资产管理经验，客户对期货类资产管理产品也普遍缺乏了解。因此，期货公司要强化优势补足劣势，探索适合自身特点的业务发展模式。
期货公司将来可以为期货私募提供系统化的IT信息系统、融资中介、研发支持、风控结算与托管、产品发行与品牌营销推广服务。期货私募所对接的不仅仅是一家期货公司，而是期货公司背后的全金融业务链条。这种业务对接就要求期货资管部门要有更广阔的业务视野和集团资源整合能力，能够为私募提供一揽子解决方案。
（1）IT信息系统。期货交易竞争的维度一般包括策略开发和执行速度两个方面，近年来期货私募广泛应用的量化和高频交易技术更对交易系统的执行速度提出了更高的要求。因此，期货公司应加大在IT信息系统上的投入，在人员配备上和资金支持上给予IT部门以倾斜。
（2）融资中介。由于部分期货资管产品是结构化产品，期货私募客观上需要期货公司提供稳定和低成本的优先资金支持。因此，期货公司应在优先资金门槛、优先资金性质、资金杠杆、优先资金收益率、优先资金流动性、劣后收益税收、发起设立的时间周期、风险控制措施等方面给予期货私募提供服务。
（3）研发支持。期货公司在商品基础研究领域建立了系统的研究框架，研究报告有助于期货私募拓展视野和完善投资逻辑。并且，资管业务获批后，期货公司研究逐步从传统研究向投资研究一体化转型，这也为期货私募提供更好的服务奠定了基础。
（4）风控结算托管服务。由于期货交易的杠杆特性，风控水平成为投顾选择通道的重要参考因素。期货公司应搭建全面自动化、数字化的事前、事中、事后风控系统。另外，期货公司还应当为私募提品净值结算和联合银行提供资金托管服务，保证客户资金安全。
（5）产品发行与品牌营销推广。期货私募最终要形成品牌效应，而品牌的形成，需要有时间和专业团队去支持。因此，在资管产品募集、路演、推广的过程中，期货公司若能提供一体化的解决方案。不仅有助于期货私募品牌的推广而且期货私募还可专注于交易。
期货公司资产管理业务发展模式和路径选择至关重要，期货资管业务的发展必然要顺应财富管理行业的结构演进，市场需求的急速变化，以及监管环境的特点。最终，满足以客户为中心的资产配置需求，以期货类资管产品为代表的另类资产管理服务机构必将在未来的资管机构竞争中占据重要位置。
（1）依托强大投研能力的基本面交易。基于商品基本面研究的主观趋势交易和商品套利交易一直是期货公司的优势领域。在资管时代，期货公司要强化自身的差异化优势，为客户提供差异化的产品。另外，期货公司原有的研究部门应强化对资管部门的支持力度，向投资研究一体化转型，为资管部门提供数据、信息、策略、研究支持。
（2）以量化策略为核心的程序化交易。通过大量的数据分析建立起系统化的量化模型是一种有效研判市场趋势的手段。程序化交易是量化策略的实现方式，据国外机构统计，有超过60%的期货资管产品是采取程序化交易的方式进行交易。这种交易通常由计算机系统产生的系统信号来做出交易决策，在一定程度上避免了决策的随意性。
（3）以组合配置为核心的FOF。FOF（FundofFund）是一种专门投资于其他投资基金的基金，是结合基金产品创新和销售渠道创新的基金新品种。期货FOF模式通过对市场中的期货资管产品进行定量、定性分析以及尽职调查，利用投资风格差异、策略互补构建基金。FOF的组合投资方式决定了其收益回报较为稳定，这种低波动风险与高收益结合的投资方式对专业机构投资者是非常有吸引力的。
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关键词：双边市场；期货交易所；定价策略；产品差异化策略
双边市场(Two-sidedMarket)是目前国内外产业组织理论研究的热点问题之一，它为产业组织理论研究提供了一个全新的视角。但目前，国内外针对双边市场的研究，都还处于探索和理论界定方面，而且研究的应用领域也有所*限，主要集中在银行卡、电信业、互联网站、购物中心、媒体广告等方面，很少有相关研究涉足金融市场领域。本文希望将双边市场理论运用于期货市场，以期对如何提高期货市场的流动性以及期货交易所的竞争策略等方面问题，提供一些理论性的探讨和实践性的政策建议，从而为双边市场在金融市场领域的研究抛砖引玉，引起更多的关注。
一、概念界定
在对双边市场进行概念界定前，我们需要了解一下双边市场的产生原因。从概念上来说，双边市场理论是和网络外部性多产品定价理论密切相关的。根据Katz和Shapiro的定义，网络外部性主要分为直接网络外部性与间接网络外部性。其中直接网络外部性是指消费者消费某种网络产品的价值会随着消费与该产品相兼容产品的其他消费者数量的增加而增加；间接网络外部性则是指消费者消费某种网络产品的价值随着与该产品相兼容的互补性产品种类的增加而增加。同时，网络外部性理论指出最终用户间有些外部性是不能内部化的；而多产品定价理论则主要是集中探讨价格结构的问题，同时多产品定价理论认为价格结构更容易被价格水平而不是市场力量所扭曲。然而，随着网络外部性理论和多产品定价理论在应用过程中逐渐暴露出的自身不能解决的缺陷，比如，网络外部性主要是解决同一类型用户的规模经济等问题，而现实中，运用某一网络产品或某一平台的双方经常是不同类型的用户；同时，多产品定价理论则由于没有考虑不同产品消费过程中的外部性问题，在现实应用中也遇到了困境。因此，正是基于这点，双边市场理论应运而生，而且直到最近几年才得到了国外学者的重视。首先，与多产品定价理论不考虑外部性，而是将外部性内部化对比，双边市场理论的出发点就是某一最终用户不能将使用该平台的其他最终用户的福利内部化；其次，为了弥补网络外部性的弊端，双边市场具有“交叉网络外部性”特性，即，双边市场理论认为网络外部性不仅取决于交易平台的同类型用户数量，而且更取决于交易平台的另一类型的用户数量。
目前，双边市场理论无论是对国外，还是国内学者而言，都是崭新的领域，还都处于探索阶段，因此，对其概念也没有明确的、统一的界定。具有代表性的几种观点是：(1)Armstrong(2004)认为，两组参与者(最终用户)需要通过中间层或平台进行交易，而且一组参与者加入平台的收益取决于加入该平台的另一组参与者的数量，这样的市场称作双边市场；(2)Rochet&Tirole(2004)粗略地将双边(或多边)市场定义为，通过一个或几个平台使最终用户相互交易，且通过适当的向每一边收费试图将两边(或多边)维持在该平台上；同时，Rochet&Tirole还针对双边(two-sidedness)进行了定义，他们认为：假定一个平台向买方和卖方索要的单位交易费用分别为αB和αs。如果通过该平台所实现的交易量V仅仅依靠总的价格水平α，(其中α=aβαs)，也就是说，该平台对总的价格水平。在买方和卖方之间的重新分配不敏感，此时的市场就是单边。如果当价格水平。保持不变，通过平台实现的交易量V随着αB的变化而变化，则该市场是双边的。(3)wright(2004)认为，双边市场是涉及到两种类型截然不同的用户，每一类用户通过共有平台与另一类用户相互作用而获得价值。(4)Roson(2004)认为，双边市场能够定义为销售特殊服务，允许双方(或多方)在第三个独立实体管理的平台上发生交互作用的市场。(5)Reisinger(2004)认为，双边市场是指存在截然不同的两类用户通过公共平台而相互作用的市场。
从上面的代表性概念界定以及双边市场的产生基础可以看到，双边市场具有两个鲜明的特点，即存在两组参与者之间的网络外部性以及中间层或平台必须为它提供的两种(或多种)产品或服务同时进行定价，即采用多产品定价方式。因此，我们认为，具有网络外部性的异质最终用户之间通过一个(或多个)采用多产品定价方式的平台进行交易，且该平台对交易双方的价格结构具有敏感性，这样的市场就是双边市场。
二、双边市场理论对期货交易所竞争策略的影响
通过上面的阐述及概念界定，我们知道，针对期货市场来说，所谓的平台是指能为交易者提供期货交易的期货交易所，而异质的买卖双方则是套期保值者和投机者。之所以认为套期保值者和投机者是异质的，主要是因为，首先，二者进入期货市场的目的不同。套期保值者进入期货市场是为了为现货商品进行保值的需要，而投机者进入期货市场则是为了从买卖期货合约的价差中获利；其次，二者的行为策略不同。按照双边市场理论，最终用户分为“单归属(single-homing)”和“多归属(multi-homing)”两种类型。由于套期保值者受到它所保值的现货品种的限制，只能在包含该现货品种的期货交易所内进行套期保值交易，而投机者的投机行为不受任何品种的限制，只要是期货交易所内交易的品种，均可以作为其获取价差的选择。因此，从这一角度来说，套期保值者属于单归属，而投机者则属于多归属。
明确了双边市场的各个基本要素在期货市场中的对应后，我们就可以结合期货市场的现状来探讨一下期货交易所竞争策略问题。
我们知道，对于刚刚进入双边市场的交易双方来说，由于市场两边的需求具有相互依赖性，平台需要通过一定的定价策略想方设法把双方“拉”到平台上，从而解决“鸡蛋相生”的问题。
目前，我国期货市场中，两类投资者——套期保值者和投机者之间的“鸡蛋相生”的问题并没有很好的解决，从而导致目前我国期货市场交易不十分活跃，套期保值企业数目少，且风险转移速度慢的问题。究其原因，笔者认为是市场没有为套期保值者交易创造更好的条件，也就是说，期货市场对套期保值者的吸引力没有达到应有的水平，期货市场并不能真正成为套期保值企业转移风险的场所；同时，正是由于市场中套期保值企业少，因此，对投机者的吸引也少，使得市场中投机者的数目远远没有达到完全承接套保者风险的水平，从而并不能很好地将套期保值者的交易风险转移出去。
具体来说，由于目前我国期货市场交易手续费用并没有针对套期保值者和投机者作出相应的区别对待，从而使得该双边市场中的成员外部性不能得到很好的发挥。为了提高期货市场的流动性，提高期货交易所的竞争能力，笔者认为，应将目前期货交易所对套期保值者和投机者收取一样的交易手续费的现状改为对套期保值者收取比投机者更低的交易手续费(包括对确有实物担保的套期保值者追加保证金的降低或减负)，从而使得更多的套期保值企业参与期货市场。这样，一方面可以吸引更多的投机者参与期货市场，从而更好地承接套期保值者的保值风险，同时，利用成员外部性也会相应吸引其它更多套期保值者，从而不断的“鸡蛋相生”，活跃期货市场流动性。这点可以从下面的模型中窥见一斑。
假定单归属的套期保值用户为A类用户、多归属的投机者用户为B类用户，并且有nA个A类用户、nB个B类用户参与了某一相同的交易平台，由于双边市场的交叉网络外部性，A、B两类用户中每一用户的效用函数分别为：
其中，参数αA衡量了每一个B类用户参与交易平台给A类用户带来的外部性，参数αB衡量了每一个A类用户参与交易平台给B类用户带来的外部性。本文研究用户间存在正外部性的一般情况，即αA>0，αB>0。PA、PB分别为交易平台向A、B类用户提供单位，产品或服务的价格。
根据公式(1)，可以将nA、nB表示为：nA=φA(uA)；nB=φB(uB)其中，φ(·)、φB(·)为增函数。假定交易平台为两类用户提供单位产品或服务的成本分别为cA、cB，则交易平台的利润为：
将π表示为uA、uB的函数，并求利润最大化的一阶条件，可得：
根据公式(3)和(1)，可以求出交易平台利润最大化的价格结构，即：
假定为nB个B类用户参与垄断交易平台时A类用户对交易平台的需求价格弹性。将公式(4)变形为产业组织中常用的勒纳指数形式，为nA个A类用户参与垄断交易平台时B类用户对交易平台的需求价格弹性。即：
首先，我们假定平台(即期货交易所)为交易双方提品或服务的成本几乎相同，即cA≈cB，其次，由于期货市场上套期保值者没有交易头寸的持仓限额，且交易仓单量几乎都是大额仓单，一般来说，单个套期保值者的仓单风险需要多个投机者参与期货市场进行风险分担，因此，从这一角度来说，套期保值者参与交易平台给投机者带来的外部性要大于投机者给套期保值者带来的外部性，即αBnB>αAnA；最后，由于套期保值者进行期货交易是为了规避现货价格风险，因此，其对期货交易的需求价格弹性将是无限大的，而投机者进行期货交易是为了获取价差收益，如果没有合适的价差时，投机者就不会选择期货交易，因此，其对期货交易的需求价格弹性是很小的。也就是说，针对期货交易的真正目的来说，ηA(pA/pB)ηB(pB/pB)
由此可见，期货交易所针对套期保值者和投机者收取的交易手续费应该不同，且应该对套期保值者收取低交易手续费，即PA(或
时间：2023-07-0317:55:50 阅读：0
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如何开始数据分析和量化交易
首先，数据分析的话，你这边要有足够的数据，这些数据的话现在有专门出售数据的公司。其次，你要在数据当中去找寻一些规律，建立自己的交易模型。然后对模型要进行回测和优化。然后可以尝试量化交易了
如何用gpt做量化交易？
不能完全用gpt做量化交易。 因为gpt主要是一种自然语言处理技术，用于生成自然语言文本，而量化交易则需要用数学和编程技巧来编写算法，根据市场数据进行决策。虽然可以将gpt用于数据分析和预测市场趋势，但在实际的量化交易中，需要使用更专业的量化交易平台和编程语言，如Python、R等。但是可以利用gpt来预测市场情况，例如对于某种商品的价格变化，可以训练gpt模型以预测该商品的价格趋势，并制定交易策略。所以，在量化交易中使用gpt通常是与其他技术相结合的。值得注意的是，量化交易是一项高风险的投资，需要在充分了解市场风险并熟练掌握相关技术后才能进行。