一、量化科技概述........................................................................................................................................01（―）量化科技內(nèi)涵與外延.................................................................................................................011、量化科技的內(nèi)涵.......................................................................................................................012、量化科技的外延.......................................................................................................................02（二）量化科技發(fā)展歷程......................................................................................................................031、國(guó)際量化科技發(fā)展歷程...........................................................................................................032、國(guó)內(nèi)量化科技發(fā)展歷程...........................................................................................................04（三）量化科技發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素.............................................................................................................061、經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展是根本驅(qū)動(dòng)因素...........................................................................................062、科技進(jìn)步是保障性驅(qū)動(dòng)因素...................................................................................................063、投資和理財(cái)需求是直接驅(qū)動(dòng)因素...........................................................................................06（四）全面注冊(cè)制實(shí)施推動(dòng)量化科技發(fā)展......................................................................................061、價(jià)格籠子機(jī)制設(shè)立凸顯量化優(yōu)勢(shì)...........................................................................................062、融券券源擴(kuò)大利好中性量化策略...........................................................................................073、上市公司擴(kuò)容提升量化策略空間...........................................................................................07二、科技在量化交易中的應(yīng)用................................................................................................................09（一）數(shù)據(jù)獲取階段...............................................................................................................................091.API..............................................................................................................................................102、網(wǎng)絡(luò)爬蟲...................................................................................................................................10（二）數(shù)據(jù)加工階段...............................................................................................................................101、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理.......................................................................................................................102、數(shù)據(jù)清洗...................................................................................................................................113、因子計(jì)算...................................................................................................................................12（三）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段...............................................................................................................................121、數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)...............................................................................................................................122、文件存儲(chǔ)...................................................................................................................................143、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)整合...........................................................................................................................14（四）策略研究階段...............................................................................................................................141、機(jī)器學(xué)習(xí)算法...........................................................................................................................142、策略回測(cè)技術(shù)...........................................................................................................................183、量化投研云服務(wù).......................................................................................................................18（五）策略構(gòu)建階段...............................................................................................................................181.策略編程邏輯..............................................................................................................................182,策略編程語(yǔ)言..............................................................................................................................18（六）策略執(zhí)行階段...............................................................................................................................191、低延遲技術(shù)...............................................................................................................................192、極速柜臺(tái)...................................................................................................................................263、極速行情...................................................................................................................................264、算法交易...................................................................................................................................265、聯(lián)合風(fēng)控...................................................................................................................................27（七）投后分析階段...............................................................................................................................271、凈值分析...................................................................................................................................272、持倉(cāng)分析...................................................................................................................................273、收益分析...................................................................................................................................274、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析...........................................................................................................................275、Brinson分析............................................................................................................................286、多因子分析...............................................................................................................................28三、國(guó)際量化科技發(fā)展現(xiàn)狀.....................................................................................................................30（一）國(guó)際量化科技監(jiān)管環(huán)境.............................................................................................................301、美國(guó)對(duì)量化交易的監(jiān)管...........................................................................................................302、歐盟對(duì)量化交易的監(jiān)管...........................................................................................................323、英國(guó)對(duì)量化交易的監(jiān)管...........................................................................................................33（二）國(guó)際量化科技典型公司.............................................................................................................331、文藝復(fù)興...................................................................................................................................342、嘉信理財(cái)...................................................................................................................................343、先鋒領(lǐng)航...................................................................................................................................35（三）國(guó)際量化科技發(fā)展特征.............................................................................................................351、數(shù)據(jù)依賴加深...........................................................................................................................352、技術(shù)發(fā)展迅速...........................................................................................................................363、硬件算力提高...........................................................................................................................364、風(fēng)控性能增強(qiáng)...........................................................................................................................365、監(jiān)管審查趨嚴(yán)...........................................................................................................................36四、國(guó)內(nèi)量化科技發(fā)展現(xiàn)狀.....................................................................................................................38（一）國(guó)內(nèi)量化科技監(jiān)管環(huán)境.............................................................................................................381、對(duì)于量化交易的監(jiān)管...............................................................................................................382、對(duì)于量化科技相關(guān)機(jī)構(gòu)的監(jiān)管...............................................................................................403、量化科技相關(guān)監(jiān)管處罰案例...................................................................................................40（二）國(guó)內(nèi)量化科技典型公司.............................................................................................................411、幻方...........................................................................................................................................412、國(guó)泰君安期貨...........................................................................................................................423、聚寬...........................................................................................................................................42（三）國(guó)內(nèi)量化科技發(fā)展特征.............................................................................................................431、交易鏈路極致化.......................................................................................................................432、量化投研智能化.......................................................................................................................433、行業(yè)服務(wù)生態(tài)化.......................................................................................................................434、監(jiān)管方式數(shù)字化.......................................................................................................................435、合規(guī)完善持續(xù)化.......................................................................................................................43五、量化科技生態(tài)體系..............................................................................................................................45（一）服務(wù)機(jī)構(gòu)........................................................................................................................................451、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商.......................................................................................................................452、交易平臺(tái)服務(wù)商.......................................................................................................................483、算法服務(wù)商...............................................................................................................................504、數(shù)據(jù)服務(wù)商...............................................................................................................................55（二）交易所............................................................................................................................................601、證券交易所...............................................................................................................................602、期貨交易所...............................................................................................................................61（三）金融機(jī)構(gòu)........................................................................................................................................661.證券公司......................................................................................................................................662.公募基金.....................................................................................................................................763.期貨公司.....................................................................................................................................794.量化私募.....................................................................................................................................85（四）學(xué)術(shù)界............................................................................................................................................871、量化交易對(duì)市場(chǎng)有效性影響的研究.......................................................................................872、學(xué)術(shù)界的量化科技研究...........................................................................................................883、學(xué)術(shù)界與業(yè)界的合作...............................................................................................................91（五）人才培養(yǎng)........................................................................................................................................921、量化科技人才畫像...................................................................................................................922、高校人才培養(yǎng)...........................................................................................................................933、企業(yè)培訓(xùn)...................................................................................................................................95六、量化科技發(fā)展痛點(diǎn)及挑戰(zhàn)................................................................................................................98（—）制度體系層面...............................................................................................................................981、量化交易監(jiān)管框架仍需完善...................................................................................................982、行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)有待加強(qiáng)...................................................................................................99（二）機(jī)構(gòu)層面........................................................................................................................................991、技術(shù)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新迭代頻繁.......................................................................................................992、數(shù)據(jù)治理體系仍需優(yōu)化.........................................................................................................1013、量化科技投入競(jìng)爭(zhēng)加劇.........................................................................................................1014、量化風(fēng)控體系有待升級(jí).........................................................................................................102（三）生態(tài)層面......................................................................................................................................1031、量化科技人才緊缺.................................................................................................................1032、尖端技術(shù)部分受限.................................................................................................................1033、跨機(jī)構(gòu)協(xié)作較困難.................................................................................................................1034、量化科技不夠普及.................................................................................................................104七、量化科技發(fā)展建議............................................................................................................................106（—）制度體系層面.............................................................................................................................1061、完善監(jiān)管框架與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn).....................................................................................................1062、從業(yè)務(wù)本質(zhì)出發(fā)進(jìn)行監(jiān)管.....................................................................................................107（二）機(jī)構(gòu)層面......................................................................................................................................1071、加強(qiáng)前沿科技的研發(fā)與應(yīng)用.................................................................................................1072、賦能多層次多類型業(yè)務(wù)場(chǎng)景.................................................................................................1073、持續(xù)推進(jìn)綜合風(fēng)控體系優(yōu)化.................................................................................................1084、推進(jìn)交易平臺(tái)服務(wù)功能建設(shè).................................................................................................108（三）生態(tài)層面......................................................................................................................................1091、加速量化科技人才培養(yǎng).........................................................................................................1092、提升基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)建設(shè).........................................................................................................1093、強(qiáng)化行業(yè)生態(tài)共建共贏.........................................................................................................1094、促進(jìn)普惠與投資者教育.........................................................................................................1100「量化科技概述(-)量化科技內(nèi)涵與外延(-)量化科技發(fā)展歷程(三)量化科技發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素(四)全面注冊(cè)制實(shí)施推動(dòng)量化科技發(fā)展第一章量化科技概述量化科技概述本章摘要：量化科技是依托于數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)信息技術(shù)與云計(jì)算等技術(shù)，為量化投資等相應(yīng)的投資和資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)提供綜合性支持、服務(wù)、保障的技術(shù)方法、手段、平臺(tái)和系統(tǒng)的集合衍生概念。本章節(jié)將對(duì)量化科技的內(nèi)涵、外延、發(fā)展歷程及發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。此外，2023年全面注冊(cè)制的推行，也將推動(dòng)量化科技的運(yùn)用更加普及化與散戶化，量化科技不再是私募與大機(jī)構(gòu)的“專屬”科技，將逐步走向千家萬(wàn)戶。(一)量化科技內(nèi)涵與外延1,量化科技的內(nèi)涵量化科技(QuantitativeTechnology)是一個(gè)集合衍生概念。簡(jiǎn)單地說(shuō)，量化科技是依托于數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、軟件工程與云計(jì)算技術(shù)等，為量化投資等相應(yīng)的投資和資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)提供綜合性支持、服務(wù)、保障的技術(shù)方法、手段、平臺(tái)和系統(tǒng)。要了解量化科技首先須了解量化投資。量化投資(QuantitativeInvestment)是指區(qū)別于以人的主觀判斷為基礎(chǔ)作出決策的主觀投資方式，它依托計(jì)算機(jī)技術(shù)手段，以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以構(gòu)建數(shù)學(xué)模型方式提供程序化、自動(dòng)化的決策支持和交易支持，以此替代人為的主觀判斷，從而克服和規(guī)避交易者的情緒波動(dòng)等非理性投資決策、交易行為，實(shí)現(xiàn)理性、可控的投資結(jié)果。而使量化投資得以達(dá)成上述目標(biāo)的科技應(yīng)用和技術(shù)保障，即是量化科技。量化交易的本質(zhì)是數(shù)量化交易、程序化交易、算法交易、自動(dòng)化交易以及高頻交易，量化科技是保障量化交易以及依托量化交易而進(jìn)行的資產(chǎn)配置與財(cái)富管理活動(dòng)得以實(shí)現(xiàn)數(shù)量化、程序化、自動(dòng)化、高頻化的技術(shù)支撐平臺(tái)和生態(tài)系統(tǒng)，這是量化科技的本質(zhì)和內(nèi)涵。這一內(nèi)涵可以從以下幾個(gè)層次去理解解首先，技術(shù)保障方面，量化交易高頻、快速、標(biāo)準(zhǔn)化、純客觀的特點(diǎn)要求量化科技需要通過(guò)快捷的通信系統(tǒng)、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集與處理能力、數(shù)理模型構(gòu)建能力、計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、軟件工程技術(shù)、強(qiáng)大的云計(jì)算技術(shù)、交易算法技術(shù)乃至人工智能技術(shù)等先進(jìn)的技術(shù)手段構(gòu)造算法支撐。其次，金融工具箱與交易策略方面，一個(gè)完整的量化交易行為涉及策略構(gòu)建、程序的編寫、執(zhí)行、回測(cè)、評(píng)價(jià)等環(huán)節(jié)，量化科技需要在策略幵發(fā)方面提供模塊化的工具支持，還需在策略實(shí)現(xiàn)過(guò)程中提供高度銜接的、一體化的流程支持，井能夠保障策略執(zhí)行過(guò)程高效、順暢、便捷、可靠。且量化交易對(duì)象可能涉及各種類型的可交易性金融產(chǎn)品和工具，包括股票、債券、期貨、外匯、基金等權(quán)益型、債務(wù)型-01-第一章量化科技概述或混合型資產(chǎn)類別，也可能涉及期權(quán)(股票期權(quán)、股指期權(quán)、商品期權(quán)等)、掉期等金融衍生品，每一品種和工具都對(duì)應(yīng)不同的交易邏輯與合規(guī)監(jiān)管要求，量化科技需要全面支持不同的金融工具，井兼容性地體現(xiàn)在技術(shù)、服務(wù)、流程等各個(gè)模塊和環(huán)節(jié)。再次，合規(guī)風(fēng)控方面，由于交易與投資活動(dòng)涉及到政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、各類宏微觀的具體事件乃至人們的情緒、心理等各個(gè)層面，交易構(gòu)建、執(zhí)行和實(shí)現(xiàn)過(guò)程中還需要考慮各類系統(tǒng)與非系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)因素，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行甄別和計(jì)量，井具體實(shí)施在因子選取、決策、模型構(gòu)建、交易實(shí)施等各環(huán)節(jié)，同時(shí)還需要遵循既有的法律、法規(guī)的監(jiān)管約束。量化交易過(guò)程中，需跟蹤捕捉上述各種因素并進(jìn)行具體量化與參數(shù)化，對(duì)量化科技在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、金融風(fēng)險(xiǎn)、政策法規(guī)以及合規(guī)風(fēng)控等各個(gè)方面提出兼容性的保障要求。最后，量化交易需要高度兼容的綜合生態(tài)系統(tǒng)，而量化科技要求構(gòu)建兼容多維與海量的數(shù)據(jù)-算法-模型的實(shí)用性策略與產(chǎn)品，構(gòu)造出符合監(jiān)管要求的可執(zhí)行的工具和應(yīng)用系統(tǒng)，同時(shí)確保技術(shù)、金融工具與交易環(huán)境的交互融合。2、量化科技的外延量化科技是金融科技的一個(gè)子系統(tǒng)，它本身也構(gòu)成一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)，其基本功能包括數(shù)據(jù)庫(kù)管理、組合管理、基金管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、合規(guī)風(fēng)控、業(yè)績(jī)跟蹤、回歸分析、模擬仿真等各個(gè)板塊，各板塊功能應(yīng)當(dāng)能夠相互銜接，構(gòu)成一個(gè)完整、綜合的生態(tài)平臺(tái)。這一綜合性的生態(tài)系統(tǒng)涵蓋以下內(nèi)容：(1)科學(xué)可靠的技術(shù)支持系統(tǒng)包括龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)功能、可靠的計(jì)算信息收集與數(shù)據(jù)處理功能、數(shù)理模型構(gòu)建功能等。這些功能構(gòu)成量化科技硬件的技術(shù)支持條件。(2)決策支持系統(tǒng)量化科技需要對(duì)決策活動(dòng)所需的正確的評(píng)估能力、精確的預(yù)測(cè)能力、準(zhǔn)確的決斷能力提供軟、硬件各方面的技術(shù)和系統(tǒng)支持，為決策者提供分析問(wèn)題、建立模型、模擬決策過(guò)程和方案的環(huán)境，以及各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)決策目標(biāo)。(3)

風(fēng)險(xiǎn)管理支持系統(tǒng)量化科技需要為量化投資提供相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，可用于風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)采集，提供多維度數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)診斷；提供實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)決策支持，進(jìn)行適時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，以及與金融市場(chǎng)實(shí)時(shí)交互、動(dòng)態(tài)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)事件的甄別、判斷、跟蹤、捕捉等活動(dòng)。(4)合規(guī)與內(nèi)控管理支持系統(tǒng)市場(chǎng)監(jiān)管環(huán)境對(duì)證券投資行為提出日益嚴(yán)格的合規(guī)和內(nèi)控要求，量化科技平臺(tái)需要擁有全面、系統(tǒng)與及時(shí)更新的市場(chǎng)規(guī)章制度數(shù)據(jù)庫(kù)，并能夠支持將具體的合規(guī)條款生成相應(yīng)的控制程序，嵌套、落實(shí)于投資決策與決策實(shí)施的各個(gè)環(huán)節(jié)，以保證從投資決策幵始到模型構(gòu)建、投資實(shí)施等各個(gè)環(huán)節(jié)受到嚴(yán)密的控制，確保各環(huán)節(jié)遵循合規(guī)風(fēng)控和內(nèi)部治理要求。-02-第一章量化科技概述（二）量化科技發(fā)展歷程1、國(guó)際量化科技發(fā)展歷程1量化科技由量化投資催生而來(lái)，考察量化科技的發(fā)展歷程需要對(duì)量化投資的產(chǎn)生和發(fā)展進(jìn)行回顧。（1）量化投資的產(chǎn)生與興起（60-80年代）量化投資是依托于計(jì)算機(jī)技術(shù)的自動(dòng)化交易，它伴隨著計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生而產(chǎn)生，伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和證券市場(chǎng)的發(fā)展而不斷發(fā)展。全球計(jì)算機(jī)信息技術(shù)與證券市場(chǎng)發(fā)展最快，規(guī)模最大的地區(qū)是美國(guó)。1946年，美國(guó)數(shù)學(xué)家馮?諾依曼發(fā)明出世界上第一臺(tái)民用計(jì)算機(jī)，隨著民用計(jì)算機(jī)的不斷普及，一些交易者幵始使用計(jì)算機(jī)編制程序，嘗試應(yīng)用于證券交易，這即是量化交易的萌芽。1969年，愛(ài)德華?索普利用他發(fā)明的“科學(xué)股票市場(chǎng)系統(tǒng)”（實(shí)際上是一種股票權(quán)證定價(jià)模型）,成立了第一個(gè)量化投資基金，主要從事可轉(zhuǎn)換債券的套利。該基金成立后連續(xù)11年內(nèi)沒(méi)有出現(xiàn)年度虧損且持續(xù)跑贏標(biāo)普指數(shù)，愛(ài)德華?索普也因此被譽(yù)為量化投資的鼻祖。1971年，美國(guó)巴克萊投資管理公司發(fā)行了第一只指數(shù)基金，標(biāo)志著量化投資基金的幵始，量化投資逐漸成為美國(guó)市場(chǎng)的一種重要投資方法。1973年，美國(guó)芝加哥期權(quán)交易所成立，以金融衍生品創(chuàng)新和定價(jià)為代表的量化投資革命拉幵了序幕。1988年，詹姆斯?西蒙斯成立了大獎(jiǎng)?wù)禄穑瑥氖赂哳l交易和多策略交易。大獎(jiǎng)?wù)禄穑∕edallion）在1989-2009的二十年間，平均年收益率為35%,若算上44%的收益提成，則該基金實(shí)際的年化收益率可高達(dá)60%。西蒙斯也因此被稱為“量化對(duì)沖之王”，是量化投資的標(biāo)桿人物。（2）

量化投資的高速發(fā)展（90年代）1991年，彼得?穆勒發(fā)明了alpha系統(tǒng)策略。1992年，克里夫?阿斯內(nèi)斯發(fā)明了價(jià)值和動(dòng)量策略（OAS）。1994年，約翰?梅里威瑟成立長(zhǎng)期資本管理有限公司（LTCM），創(chuàng)立期權(quán)定價(jià)模型（OPM）并邀請(qǐng)諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者斯科爾斯和莫頓后續(xù)加入。該公司擅長(zhǎng)相對(duì)價(jià)值交易，搜尋價(jià)格偏離理論均衡水平的證券，井利用高杠桿放大收益。（3）

量化投資的新發(fā)展（21世紀(jì)以來(lái)）進(jìn)入21世紀(jì)之后，數(shù)理金融理論以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展給量化投資帶來(lái)了新的理論和工具。尤其是2008國(guó)際金融危機(jī)之后，一系列風(fēng)險(xiǎn)事件讓證券投資者與經(jīng)紀(jì)商意識(shí)到純客觀投資的價(jià)值，同時(shí)伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和證券市場(chǎng)的發(fā)展，量化投資幵始進(jìn)入快速發(fā)展階段，經(jīng)過(guò)十?dāng)?shù)年的發(fā)展，涌現(xiàn)出了一大批巨型的專業(yè)量化對(duì)沖基金、金融科技服務(wù)商和特色券商，代表性的公司有嘉信理財(cái)（Charles量化投資在國(guó)外和國(guó)內(nèi)的發(fā)展歷程,/p/630.htmlo-03-第一章量化科技概述Schwab)x盈透證券(InteractiveBrokers)x先鋒領(lǐng)航(Vanguard)和富達(dá)國(guó)際投資集團(tuán)(Fidelity)等。在此期間，技術(shù)應(yīng)用方面也同樣取得長(zhǎng)足的進(jìn)步和融合發(fā)展。如上述量化金融服務(wù)商，集合了經(jīng)紀(jì)撮合、投資與資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)，將量化應(yīng)用平臺(tái)打造成了集數(shù)據(jù)匯合、決策、交易、分析、風(fēng)險(xiǎn)控制于一體的生態(tài)系統(tǒng)。一些金融服務(wù)商還發(fā)展成了量化交易應(yīng)用程序幵發(fā)商，幵發(fā)內(nèi)容涵蓋復(fù)雜交易、一鍵下單、超高速多線程實(shí)現(xiàn)、銷售數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)追蹤、策略研究、智能執(zhí)行交易、清算與托管服務(wù)、個(gè)性化定制、全面交易前風(fēng)險(xiǎn)管理、自動(dòng)化批次定位程序、多資產(chǎn)交易系統(tǒng)等各個(gè)層面。2、國(guó)內(nèi)量化科技發(fā)展歷程我國(guó)證券市場(chǎng)幵啟于改革幵放之后的20世紀(jì)90年代。21世紀(jì)起，隨著監(jiān)管制度建設(shè)、交易機(jī)制的探索與改革逐漸步入正軌，監(jiān)管層提出“超常規(guī)發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者”，公募基金、私募基金、社?；?、保險(xiǎn)基金、QFII等不同類型的機(jī)構(gòu)投資者批量崛起并積極入市，金融與投資工具也不斷豐富，國(guó)內(nèi)量化投資與量化科技也逐漸產(chǎn)生、不斷壯大。概括而言，我國(guó)量化科技發(fā)展大致可以劃分為以下三個(gè)階段(見(jiàn)圖1.1)。圖1.1：我國(guó)量化科技發(fā)展的三個(gè)階段國(guó)內(nèi)第一只指教増強(qiáng)型量化基金與第一只主動(dòng)量化投資基金先后成立，開(kāi)啟國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)量化投資的時(shí)代。我國(guó)證券市場(chǎng)進(jìn)入創(chuàng)新發(fā)展新階段，私募基金受到更多的監(jiān)管認(rèn)可，也進(jìn)入了大發(fā)展的時(shí)期。量化交易規(guī)模不斷擴(kuò)大，量化科技手段日益擴(kuò)展、提升，量化交易策略進(jìn)一步向高頻交易邁進(jìn)。一些新銳券商大力布局金融科技，人工智能、區(qū)塊槌、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)領(lǐng)域，促使量化科技向著信息化、數(shù)字化、智能化方向持續(xù)邁進(jìn)。加速發(fā)展階段2010-2018年逐步成熟階段2019年至今探索起步階段2。02-2009年資料來(lái)源：課題組整理(1)探索起步階段(2002-2009)2002年10月15日，華安基金管理公司依托上交所同年6月剛剛發(fā)布的上證180成份股指數(shù)，在市場(chǎng)首度發(fā)布《華安上證180指數(shù)增強(qiáng)型證券投資基金招募說(shuō)明書》,招募成立國(guó)內(nèi)第一只指數(shù)增強(qiáng)型量化基金——華安上證180指數(shù)增強(qiáng)型基金，2002年11月8日該基金正式成立，募集資金共計(jì)30.94億元人民幣，自此幵啟國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)量化投資的時(shí)代。2004年8月27日，光大保德信基金管理有限公司發(fā)-04-第一章量化科技概述行設(shè)立“光大保德信量化核心證券投資基金”,首期募集資金25.44億元，幵啟國(guó)內(nèi)主動(dòng)量化投資的時(shí)代。這些基金運(yùn)作管理幵始運(yùn)用量化技術(shù)，但由于金融工具匱乏、交易制度和監(jiān)管機(jī)制的不完善，量化投資和量化科技的幵發(fā)應(yīng)用尚處于起步、摸索階段。因此，對(duì)于公募基金量化產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，2010年之前還處于初期探索階段。(2)加速發(fā)展階段(2010-2018)2010年幵始，我國(guó)證券市場(chǎng)進(jìn)入創(chuàng)新發(fā)展新階段，融資融券業(yè)務(wù)與期指期貨的推出標(biāo)志著我國(guó)股市幵始可以進(jìn)行有條件的做多與做空雙向交易和杠桿交易，這為股票市場(chǎng)量化對(duì)沖交易、高頻交易、基金管理與資產(chǎn)配置等提供了基礎(chǔ)性金融工具。2013年6月，新《證券投資基金法》正式實(shí)施，陽(yáng)光私募基金納入法律監(jiān)管范疇，私募基金受到更多的監(jiān)管認(rèn)可，也進(jìn)入了大發(fā)展的時(shí)期，我國(guó)量化投資、量化科技幵始進(jìn)入快速發(fā)展的時(shí)期。在這個(gè)階段，金融工具的進(jìn)一步擴(kuò)充也是量化投資出現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展的原因之一。2015年2月，上證50ETF期權(quán)獲準(zhǔn)推出；同年4月，上證50與中證500兩個(gè)股指期貨在中金所上市交易。這些都給量化投資提供了更多的對(duì)沖工具，也為量化投資帶來(lái)了更多的交易策略。這一時(shí)期，量化科技涵蓋了多元化的策略模型，如多因子選股、事件驅(qū)動(dòng)選股以及基本面量化選股等各種選股方式。各類量化對(duì)沖策略如股票中性、股票多空、CTA策略、套利策略，期貨策略，期權(quán)策略，債券策略等，也被大量運(yùn)用于投資實(shí)踐之中，量化投資的可行策略得以豐富，量化科技手段日益擴(kuò)展、提升，量化交易策略進(jìn)一步向高頻交易邁進(jìn)。量化交易幵始將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和市場(chǎng)交易平臺(tái)進(jìn)行連結(jié)，將信息收集、因子提取、模型構(gòu)建、計(jì)算編程、投資決策、具體交易、回測(cè)分析更緊密地結(jié)合起來(lái)，打造出綜合性的交易平臺(tái)和生態(tài)系統(tǒng)，量化交易規(guī)模不斷壯大，至2018年底，國(guó)內(nèi)僅公募基金發(fā)行與管理的股票指數(shù)基金就有572只2

,資產(chǎn)管理規(guī)模合計(jì)達(dá)到5320億元(不計(jì)ETF基金)，占據(jù)全部股票型公募基金的72%。(3)逐步成熟階段(2019年至今)2018年4月27日，中國(guó)人民銀行、銀保監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、外管局聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見(jiàn)》，這一政策被市場(chǎng)俗稱為“資管新規(guī)”，其出臺(tái)抑制了P2P、影子銀行等不規(guī)范投資理財(cái)行為，間接凸顯與提升了非主觀的量化投資的價(jià)值。與此同時(shí)，證券市場(chǎng)改革繼續(xù)向深度和廣度拓展，兩融標(biāo)的擴(kuò)容、融券的放幵與應(yīng)用，豐富了量化策略的種類和容量，將量化投資推入了新的發(fā)展階段。從這一時(shí)期幵始，一些新銳券商大力布局金融科技，量化科技幵始真正步入規(guī)范、成熟發(fā)展的新時(shí)代。2019年，華鑫證券啟動(dòng)“五位一體”戰(zhàn)略，成立專門的金融科技公司，推出量化“極速交易系統(tǒng)”，成為券商金融科技發(fā)展的先驅(qū)。時(shí)至今日，華鑫依托極速交易系統(tǒng)打造的適合公募、私募等專業(yè)量化投2中信證券《2018年股票指數(shù)基金規(guī)模與業(yè)績(jī)盤點(diǎn)》。-05-第一章量化科技概述資機(jī)構(gòu)以及專業(yè)個(gè)人投資者量化交易需求的“新一貸”交易平臺(tái)、“星途Starway”交易APP,將決策、下單、定單跟蹤、交易實(shí)現(xiàn)、交易回測(cè)與分析、合規(guī)風(fēng)控、模擬學(xué)習(xí)等功能深度融合，真正實(shí)現(xiàn)了量化交易的生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建。其后，招商證券、華泰證券、中泰證券、方正證券等也紛紛跟進(jìn)大舉進(jìn)軍金融科技，在業(yè)界推出了豐富多彩的專門量化交易系統(tǒng)平臺(tái)，量化科技得以長(zhǎng)足發(fā)展。技術(shù)與產(chǎn)品、策略的不斷豐富，使得量化基金產(chǎn)品成為居民財(cái)富管理重要方式之一，量化投資規(guī)模穩(wěn)步增長(zhǎng)。廣泛的新型科技工具的應(yīng)用成為這一時(shí)期量化科技發(fā)展的新特征，人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)深度融合，促使量化科技向著信息化、數(shù)字化、智能化方向持續(xù)邁進(jìn)。如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI算法在股票和衍生品市場(chǎng)上取得了顯著成績(jī)，為投資者創(chuàng)造了巨大的收益，正深刻地改變著投資理念和投資生態(tài)。（三）量化科技發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素1、經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展是根本驅(qū)動(dòng)因素改革幵放之后我國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展進(jìn)入快車道，20世紀(jì)80年代至今，我國(guó)經(jīng)濟(jì)40年間幾乎保持了兩位數(shù)的年均增長(zhǎng)率，與之相應(yīng)，國(guó)民財(cái)富也基本保持了同步增長(zhǎng)。國(guó)民財(cái)富的增長(zhǎng)帶動(dòng)了投資與理財(cái)?shù)木薮笮枨?，量化投資作為主流的投資方式之一，獲得了巨大的發(fā)展空間，成為量化科技發(fā)展最基本的驅(qū)動(dòng)力。2、科技進(jìn)步是保障性驅(qū)動(dòng)因素通信技術(shù)結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)使得人類社會(huì)進(jìn)入信息時(shí)代，科技的加速發(fā)展全方位改變了人類生活的樣貌。量化科技依托于數(shù)學(xué)、物理學(xué)、信息科學(xué)、計(jì)算科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科發(fā)展，運(yùn)用計(jì)算機(jī)軟件編程、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、云計(jì)算、算法工程等技術(shù)手段，建立算法模型，打造決策與交易生態(tài)以輔助投資與資產(chǎn)管理，在新業(yè)務(wù)需求持續(xù)驅(qū)動(dòng)下不斷進(jìn)步和發(fā)展。3、投資和理財(cái)需求是直接驅(qū)動(dòng)因素經(jīng)濟(jì)發(fā)展與國(guó)民財(cái)富增長(zhǎng)直接催升了對(duì)各類投資的巨大需求，證券二級(jí)交易市場(chǎng)由此應(yīng)運(yùn)而生井持續(xù)擴(kuò)大，投資、交易、理財(cái)、資產(chǎn)管理等專業(yè)化、差異化分工持續(xù)深化。量化投資作為避免主觀情緒化的、純客觀的、機(jī)器自動(dòng)實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景和方法，應(yīng)運(yùn)而生。（四）全面注冊(cè)制實(shí)施推動(dòng)量化科技發(fā)展全面注冊(cè)制的實(shí)施可推動(dòng)量化交易的散戶化和大眾化，提高量化交易策略的收益和容量，從而推動(dòng)量化科技的進(jìn)一步發(fā)展。1、價(jià)格籠子機(jī)制設(shè)立凸顯量化優(yōu)勢(shì)“價(jià)格籠子”是全面注冊(cè)制改革配套的重要交易制度創(chuàng)新，旨在維護(hù)瞬時(shí)價(jià)格穩(wěn)定、防范異常波動(dòng)。以前主板報(bào)單沒(méi)有價(jià)格籠子機(jī)制，游資可以利用資金和籌碼優(yōu)勢(shì)直接漲跌停掛單追漲殺跌，不利于市場(chǎng)-06-第一章量化科技概述穩(wěn)定性。本次新規(guī)增設(shè)了“十個(gè)申報(bào)價(jià)格最小變動(dòng)單位”的安排，當(dāng)2%有效申報(bào)價(jià)格范圍較基準(zhǔn)價(jià)格變動(dòng)不足十個(gè)申報(bào)價(jià)格最小變動(dòng)單位（即0.1元）時(shí)，取至0.1元，這使得低價(jià)股無(wú)法觸發(fā)交易信號(hào)的情況得到明顯緩解，但同時(shí)也要求散戶要比之前花費(fèi)更多的時(shí)間和精力去盯盤，隨時(shí)留意盤中波動(dòng)，及時(shí)調(diào)整自己的交易策略，增加了交易的時(shí)間成本。一般的普通投資者都不是專業(yè)選手，沒(méi)辦法做到全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)控股市動(dòng)態(tài)，當(dāng)委托價(jià)超過(guò)了股票價(jià)格籠子時(shí)，還需要人工繼續(xù)操作，在這種條件下，普通散戶的劣勢(shì)顯而易見(jiàn)。但在量化工具面前，以上股票價(jià)格籠子等都不算是問(wèn)題，基本可以實(shí)現(xiàn)“一鍵”解決。如當(dāng)下全球熱門的交易系統(tǒng)量化炒股機(jī)器人，系統(tǒng)中不但集成大量的高勝率量化模型，更可以完成全自動(dòng)買賣設(shè)置，通過(guò)“價(jià)格籠子規(guī)則前置過(guò)濾器”,一旦限價(jià)超越價(jià)格籠子，則自動(dòng)按規(guī)則計(jì)算新的限價(jià)，再執(zhí)行交易任務(wù)，避免全面注冊(cè)制后的廢單問(wèn)題。無(wú)需盯盤，可將交易時(shí)間成本降到最低，結(jié)合極速交易通道更可以大幅提高成交效率。因此，全面注冊(cè)制的實(shí)施，可以推動(dòng)更多的散戶使用量化工具，從而推動(dòng)量化交易的進(jìn)一步散戶化、普及化。2、融券券源擴(kuò)大利好中性策略主板注冊(cè)制改革借鑒科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板經(jīng)驗(yàn)，新股上市首日即可納入融資融券標(biāo)的，優(yōu)化轉(zhuǎn)融通機(jī)制，擴(kuò)大了融券券源范圍。量化交易策略有兩個(gè)主流產(chǎn)品，即指數(shù)增強(qiáng)和中性產(chǎn)品。中性產(chǎn)品是指同時(shí)構(gòu)建多頭和空頭頭寸，空頭一般會(huì)用股指期貨、期權(quán)、融券來(lái)做對(duì)沖。2022年數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)融券余額占兩融余額3%,而發(fā)達(dá)國(guó)家這一比例為20%-30%,融券比例明顯偏低，在一定程度上影響了量化交易策略的容量和收益。全面注冊(cè)制擴(kuò)大了融券券源的范圍，增加了更多的對(duì)沖工具，因此有利于中性策略，可提高策略的收益和容量。3、上市公司擴(kuò)容提升量化策略空間全面注冊(cè)制及交易制度的改革將加快股票上市的節(jié)奏，推動(dòng)上市公司擴(kuò)容，增加投資的標(biāo)的物，選股難度也會(huì)隨之增加，這將進(jìn)一步凸顯基本面量化選股的作用。此外，股票池?cái)U(kuò)容有助于分散投資，降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和策略間的趨同性，同時(shí)增加策略的選擇空間和容量上限。-07-Q2\科技在量化交易中的應(yīng)用（-）數(shù)據(jù)獲取階段（-）數(shù)據(jù)加工階段（三）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段（四）策略研究階段（五）策略構(gòu)建階段（六）策略執(zhí)行階段（七）投后分析階段第二章科技在量化交易中的應(yīng)用科技在量化交易中的應(yīng)用本章摘要：量化交易利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過(guò)對(duì)金融市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)現(xiàn)狀等進(jìn)行分析和計(jì)算，確定交易規(guī)則和交易控制，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的交易過(guò)程。本章從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、策略研究、策略構(gòu)建、策略執(zhí)行和投后分析七個(gè)階段討論科技在量化交易中的應(yīng)用，詳細(xì)說(shuō)明了量化交易過(guò)程中用到的各種數(shù)據(jù)源信息、軟件技術(shù)、硬件資源、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和模型算法，涵蓋了量化交易的投前、投中和投后全過(guò)程。（一）數(shù)據(jù)獲取階段量化交易用到的數(shù)據(jù)涉及面廣、種類豐富、規(guī)模龐大。用戶可根據(jù)量化交易的實(shí)際需要，確定具體的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)供應(yīng)商，采取合適的方法獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)。表2.1列出了量化交易中常用的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)供應(yīng)商。表2.1:量化交易中常用的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)供應(yīng)商數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)實(shí)例數(shù)據(jù)供應(yīng)商市場(chǎng)數(shù)據(jù)股票、債券、期貨、外匯等資產(chǎn)的價(jià)格、成交量、成交額、市值和波動(dòng)率等。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表，如利潤(rùn)表、資產(chǎn)負(fù)債表和現(xiàn)金流動(dòng)量表等，以及其他衍生財(cái)務(wù)指標(biāo)。交易所：紐約證券交易所、芝加哥期貨交易所、倫敦證券交易所、上海證券交易所、深圳證券交易所等；金融數(shù)據(jù)服務(wù)商：Bloomberg、Morningstar^萬(wàn)得、同花順、東方財(cái)富等；幵源數(shù)據(jù)接口：

Tushare等；社交媒體平臺(tái)：Twitter、Facebook、微博、微信等；氣象服務(wù)商：TheWeatherCompany、華云氣象等；地理信息服務(wù)商：谷歌地圖、百度地圖、高德地圖等。新聞數(shù)據(jù)各種新聞報(bào)道、公告和分析報(bào)告等，這些數(shù)據(jù)可以用于分析市場(chǎng)行情、資訊面的影響等。社交媒體數(shù)據(jù)各種社交媒體平臺(tái)上的討論、評(píng)論和評(píng)分等，這些數(shù)據(jù)可以用于分析市場(chǎng)行情、產(chǎn)品口碑等。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)外的GDP、CPI.PPI等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)分析宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)和影響。氣象數(shù)據(jù)氣溫、降雨量、風(fēng)力等氣象信息。地理數(shù)據(jù)地圖、衛(wèi)星圖像等。資料來(lái)源：課題組整理-09-第二章科技在量化交易中的應(yīng)用1、API應(yīng)用程序接口(ApplicationProgramInterface,簡(jiǎn)稱API),定義了多個(gè)軟件系統(tǒng)之間的交互規(guī)范，包括可調(diào)用或請(qǐng)求的種類、調(diào)用或發(fā)出請(qǐng)求應(yīng)使用的數(shù)據(jù)格式和應(yīng)遵循的慣例等信息。它還可以提供擴(kuò)展機(jī)制，便于用戶通過(guò)各種方式對(duì)現(xiàn)有功能進(jìn)行不同程度的擴(kuò)展。一個(gè)API可以是完全定制針對(duì)某個(gè)組件的，也可以是基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)的以確?；ゲ僮餍?。通過(guò)信息封裝，API實(shí)現(xiàn)了模塊化編程，從而允許用戶獨(dú)立地使用接口3。在量化交易領(lǐng)域，用戶可以使用API接口從數(shù)據(jù)供應(yīng)商處下載需要的數(shù)據(jù)。Tushare等幵源的Python數(shù)據(jù)接口，提供了豐富的API接口，可以獲取歷史行情、實(shí)時(shí)行情、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、基本面數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)類型，可以方便地進(jìn)行量化分析和研究。每日的數(shù)據(jù)更新較快，一般可以在交易日結(jié)束后L2小時(shí)內(nèi)更新，保證了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。類似的數(shù)據(jù)供應(yīng)商還有萬(wàn)得、東方財(cái)富Choice、通聯(lián)數(shù)據(jù)、聚寬、掘金量化等。但這些平臺(tái)在數(shù)據(jù)管理和收費(fèi)模式上存在一些差異，用戶可根據(jù)自己的需求選用合適的數(shù)據(jù)源。2、網(wǎng)絡(luò)爬蟲網(wǎng)絡(luò)爬蟲(WebCrawler))是一種用來(lái)自動(dòng)瀏覽萬(wàn)維網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，通過(guò)統(tǒng)一資源定位符(UniformResourceLocator,?稱URL)來(lái)查找目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)，將用戶所關(guān)注的數(shù)據(jù)內(nèi)容直接返回給用戶，并不需要用戶以瀏覽網(wǎng)頁(yè)的形式去獲取信息，為用戶節(jié)省了時(shí)間和精力，并提高了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確度，使用戶在海量數(shù)據(jù)中游刃有余。在量化交易領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)爬蟲的最終目的是自動(dòng)從互聯(lián)網(wǎng)(包括新聞媒體和財(cái)經(jīng)網(wǎng)站上的公幵數(shù)據(jù))中獲取交易所需的信息。目前用于爬蟲幵發(fā)的主要語(yǔ)言為PHP、Java、Python和C++等，其中Python由于簡(jiǎn)便易用，且有強(qiáng)大的模塊化功能和成熟的爬蟲框架支撐，已成為網(wǎng)絡(luò)爬蟲應(yīng)用的首選。(二)數(shù)據(jù)加工階段1、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理多模態(tài)(Multimodal)是具有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，來(lái)自不同的采樣數(shù)據(jù)，描述同一對(duì)象的多媒體數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、視頻、音頻等。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)指的是將多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合處理,以獲得更多的信息和洞察力的技術(shù)。常見(jiàn)的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)支持多種不同的數(shù)據(jù)模型，包括結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，覆蓋普通文本、KeyValue介質(zhì)存儲(chǔ)、全行搜索、排索引、圖存儲(chǔ)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)、存儲(chǔ)文檔，以及時(shí)空數(shù)據(jù)等。其中，