低門檻量化交易平臺或成行業未來發展新主流

近日，全國政協委員、中央財經大學證券期貨研究所所長賀強在兩會期間提交了“關于保護股民利益，規范發展量化交易”的提案，提出我國股市中的量化交易屬于金融科技創新，要納入監管范圍，不能無序發展，并提出對應的建議。

量化交易自2010年在中國萌芽至今，在B端市場已經發展成長為能夠引發監管重視的強大力量。但面向中國近2億散戶投資者，量化交易究竟路在何方？

量化交易平臺：C端探索之路坎坷，難以大眾化

2014年起，國內興起了一大批以國外Quantopian為參照的本土化量化交易平臺，免費為用戶提供編寫策略端數據、投研框架、交易系統、活躍的量化社區等服務，以吸引優質的策略開發者。這也是面向散戶投資者量化交易賽道的主流玩法。

發展至今，國內已經跑出了一批頗具規模的量化交易平臺，一類是居于本土量化交易平臺頭部的企業，如聚寬（JoinQuant）、米筐（Ricequant）、優礦等；一類是證券行業的金融服務頭部企業在量化交易平臺領域的嘗試，如同花順旗下的MindGo和萬得旗下的萬礦等。

但在經過近8年的探索后，量化交易平臺卻依舊非常小眾。主要原因是量化交易平臺對用戶設定了極高的準入門檻：用戶需掌握一定的編程能力，才能嘗試開發策略。如聚寬最初的種子用戶，就是程序員和金融從業人士等編程愛好者。普通散戶如果想要掌握策略編寫能力，前期需要投入大量精力去學習Python編程。而在掌握編寫策略的能力后，也無法保證一定能夠開發出有效的策略。

中國近2億的散戶群體中，沒有編程能力的股民占據了大多數。這部分股民中，不乏有對量化交易感興趣、或有清晰投資邏輯的群體，卻因不懂技術，無法進行量化投資。

因此，高門檻、難度大、投入成本高、風險高，使量化交易平臺在早期階段就已經過濾和流失掉了絕大多數散戶群體，也注定了其發展多年卻依舊很難被大眾接受。

聚寬、米筐、優礦等本土頭部量化平臺，早在2016-2017年，就開始向B端機構市場尋求轉型，也在一定程度上說明其面向個人投資者開發的產品難以維系公司發展。

何種形態的量化交易產品適合中小投資者群體？

馬車時代，汽車大王老亨利·福特說，“如果你問你的顧客需要什么，他們會說需要一輛更快的馬車。”這也是喬布斯在談及從來不做用戶調研時，引用的一句話。

“馬車”只是展現“更快”需求的一種交通解決方案，消費者的真實需求，并不是“馬車”，而是“更快”。服務商可以在馬車這個解決方案上做改良，也可以創造一種全新的、滿足更快需求的解決方案——汽車。

好的產品，一定是源自對用戶真實需求的深度洞察和對使用場景的充分挖掘。回到散戶與量化交易的關系上來，散戶群體需要量化交易工具嗎？答案是肯定的。

傳統的投資交易方式，主觀判斷、人工交易，非常容易被主觀情緒干擾，交易時也很難嚴格執行。這也是國內專家提出“我國股市以散戶為主，散戶在機構面前沒有優勢，量化交易大量從散戶身上收割利益，這不太公平”的原因。

但目前的量化交易平臺，在經過多年發展和市場驗證后，已經充分說明其高門檻導致的局限性注定難以成為大眾化的主流產品。

未來，用戶無需學習編程，便可進行量化策略搭建的低門檻產品，或將成為量化交易領域的主流產品形態。

非編程量化交易平臺：DIY炒股機器人

《2020年中國股民行為報告》顯示，從證券服務應用的地域分布來看，超一線及一線城市的證券投資者占比接近70%，其中北上廣深杭的證券投資者數量最多。

對超一線及一線城市的中小投資者而言，在競爭激烈、工作忙碌的生活常態下，低門檻、低耗時且有效的產品，無疑是更合理的選擇。

面向這部分群體，目前市面上的低門檻量化交易產品，主要以迅動量化研發的DIY炒股機器人為代表。

DIY炒股機器人是非編程量化交易平臺，為用戶提供模型設計、策略設計、策略回測、交易計劃管理一站式服務。用戶無需編程基礎，便可根據自有投資邏輯搭建適合自己的量化交易策略。

其與主流量化交易平臺的差異主要有兩點，一是用戶無需自學編程，大幅降低了使用門檻；二是將股票的投資過程像搭積木一樣進行模塊化拆解，無論是投資決策、資金管理，還是交易執行，用戶都可以根據自身情況搭建個性化量化系統，高度參與到量化投資中。

據了解，2021年5月該產品上線后，因其低門檻和高靈活度，受到眾多用戶的認可和好評。

此外，迅動量化還有另外兩款核心產品：區間套利和條件下單，均在市面上的同類型產品基礎上做了較大改進，大幅優化了體驗。

作為擁有全球范圍內最大散戶群體的中國證券交易市場，量化交易的增量空間想象巨大。而面向個人投資者的量化交易平臺，也勢必會向更易于操作的方向演變發展。

激烈的競爭下，只有更貼近用戶、深挖洞察、做出更能解決用戶痛點的產品，才能建立起真正的核心競爭壁壘。那么像迅動量化這類低門檻平臺，未來能否成為量化交易新主流，又是否能設計出更能打動用戶的產品功能？讓我們拭目以待。

轉自：中國經濟時報網

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