股票期權量化交易

A. 目前市面上的量化交易平台做到了什麼程度

量化交易，從18世紀開始，金融投資的先驅已經開始探索各種不同的投資方法，經過多年的進化，已經嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。

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在當前中國資本市場的變化中，定量投資作為一種新興的中國市場投資方式，是現代量化投資理論和數理統計方法的運用，在海大歷史數據的各種「能帶來超額收益的使用計算機技術的高概率事件制定一個模型驗證的數量策略和治療這些規則和策略，和固化的策略來指導投資的嚴格執行，為了獲得可持續的穩定，高於平均水平的超額收益。

B. 量化期權投資經理有前途嗎

量化投資這個東西比較小眾，據說國外是主流，不過這個說法最近我比較懷疑，因為好像大家對「量化交易」這個詞理解不太一樣，比如做市商，那可能都是通過程序來完成交易對沖，這個可能和我們說的量化交易不是一回事。
再說回來，目前股票量化很難做，因為不是T+0，期貨要好做不少，但是我知道的比較少人去做，而期權，目前國內商品期權和個股期權加在一起才4個品種（我假設你是做國內的交易，並且都是場內期權），從我實盤來看，商品期權的流通量還是很低，這就會導致你不斷撤單改價，也就會影響你的滑點，最終你交易下來，恐怕和你模擬的結果差別很大。
另外個問題是手續費，如果按照期權金的比例來算，期權的手續費真是相當高了，尤其是個股期權，所以這個會導致你短線模型基本沒法做。
但是從我個人來看，我認為期權是比較合適做量化交易的，這里涉及的因素比較多，遠遠比期貨股票復雜，這點來看是適合量化交易的，只是在這么小的水池裡，是不是要搞這么復雜，我就不好說了。
沒在證券公司干過，不知道一般是否有這種職業位置配置，所以上面我只能說說我對這個交易本身的看法了。
你要是有啥這方面的信息也希望分享一下，大家都了解了解。

C. 國內哪家股票/期貨量化交易平台支持tick級回測

國信tradestation支持股票、期貨、期權交易，你說的量化回測都可以

D. 期貨量化交易軟體哪個好

推薦掘金量化交易平台，支持期貨期權股票兩融的量化交易，數據豐富，tick級回測、逼真的模擬環境和合規的實盤交易通道以及豐富的風控系統。

E. 國內券商有沒有提供股票程序化交易介面的

在A股市抄場，目前證監會是不允許行情轉發到機房外，也不允許券商開放介面給個人。
對大部分散戶，券商是不會提供介面的。但是對於機構或者高aum的客戶，還有有相關服務的。
目前A股的程序化交易介面，主要有寬睿系統、國信TS、中信CATS、恆生PB、中泰XTP等，在這類系統平台上開發策略實現程序化交易合法合規，其實也是有些打擦邊球。

F. 我想成立一家量化交易研究工作室，需要注意些什麼

首先給量化工作室做一個整體運營發展規劃，定位是什麼？盈利模式是什麼？願景是什麼？如何開展業務？

按照你的現在的情況，你們是有一定的基礎條件，現在需要更多的資金，需要銷售找資方，可推斷量化工作室定位是為LP做財富管理，盈利模式是客戶的資金管理費和盈利分成等，願景是發展成為一家陽光私募基金，為私人做高端理財服務。
業務如何展開?
量化交易對標的市場主要是國內的期貨、股票、期權和ETF，既然有成熟的策略模型，實盤有業績是最能打動資方的，拿業績去券商、期貨商、銀行找資金是一個途徑，如果沒這方面的關系，那就直接參加國內的比賽，如果能獲得好的成績，資方很容易找上門來。
量化工作室最終的發展還是往量化基金私募走，所以這塊做好規劃。祝你好運

G. 做好量化交易需要具備什麼

心態、內功非常重要，最重要的是工具和策略
原學福慧投資法（又名原學道行版投資法）
原學博大精深，原權學不僅是出世的學問，也是入世的學問！原學不僅研究「道」，也研究「術」！不僅研究「體」，也研究「用」。原學是「體」與「用」結合最好的世間學問！原學無用無不用！原學用於投資，獨創原學福慧投資法（原學道行投資法），就是「體」與「用」充分結合的最好例證！

俗話說：「小隱隱於野，大隱隱於市」。我們原學還要加一句：「超隱隱於投資」！

投資市場（股票、期貨、期權等）存於世間幾百年時間，不乏很多有效的方法，但是成功者卻寥寥無幾，乏善可陳。其根本原因不在於投資方法的是否有效，而在於投資者的「心」！在於投資者在投資過程中如何有效地控制住「本我」，做到投資過程中不起心不動念！這比學習證券投資方法要難上千倍！
原學福慧投資法（原學道行投資法）不僅教大家最有效的證券投資「術」，還要花更多的時間教大家證券投資「道」，教大家「投資禪」，提高投資者的道行，在物慾橫流的投資中禪定，在禪定中投資！保證投資者在投資賺錢的過程中還能「明心見性」！最終還能將投資利潤回饋社會，兼濟天下，天下為公！

H. 量化交易，哪家的股票數據好

量化交易的話，其實對於數據這塊真心很厲害的，畢竟現在這個股票數據這塊的話是可以直接做到的啊

I. 在投行內部做量化交易與獨立出去做量化交易有何不同

這里我們只說量化交易，不討論量化研究和量化定價這一塊的業務。
量化交易是分兩個階段的。第一個階段是2008年以前，或者說Dodd-Frank法案以前，投行內部林立著各樣的很多對沖基金或者類對沖基金的實體，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投資銀行的自營交易業務也很像對沖基金。在這一階段，這些類對沖基金的實體和外面的對沖基金是沒有啥區別的，業務很類似——賭方向、做部分對沖（Partial Hedging）、跨市場套利，也非常敢於承擔風險。
當時在投行內做對沖基金類型的量化交易有著非常大的優勢，因為兩點——第一是銀行有著非常良好的融資渠道，融資成本顯著地低於當時的對沖基金，如果你嘗試去組建過一個基金，你就知道資金成本對於一個對沖基金的影響多麼大——巴菲特這么多年的成功是離不開長期1.6倍的財務杠桿和其低於中央銀行存款准備金率的資金渠道的（詳細內容參見AQR的論文——Buffet's Alpha）。 炒股需要經常總結，積累，時間長了就什麼都會了。為了提升自身炒股經驗，新手前期可以私募風雲網那個直播平台去學習一下股票知識、操作技巧，對在今後股市中的贏利有一定的幫助。
第二是銀行有著一個灰色的信息流——客戶的交易記錄。這個交易信息，就是今天，也是非常有用的內部消息。幾周前Bill Gross從PIMCO離開時，所有投行的Sales都瘋了，不停地研究之前PIMCO在自己銀行的倉位，然後分析那些債券最有可能最先被清盤，從而給其它客戶交易建議。而當年文藝復興多次更迭合作的投行，就是因為其大獎章基金的交易記錄得不到妥善的保密，很多合作銀行的自營交易桌跟著交易。
這兩個優勢造成了當時的自營交易極其暴利，而且管理層為了做大業績，全力支持明星交易員放大杠桿——而實際上，金融危機期間很多的CEO都是靠著自營交易的暴利業績從交易大廳升職到管理層的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
這也造成了，為什麼很多高盛離職的自營交易員在金融危機後，當銀行不能做自營交易後出來自立門戶開設對沖基金，卻完全無法復制當年的業績——因為他們是因為整個組織的強大而獲得超額收益，當失去了資金優勢和信息優勢後，一切都成為了浮雲。
2008年，准確說是2009年後，一切都變了。
首先是政府明令規定自營交易不讓幹了，於是各種投行旗下的基金，放入資管部的放入資管部（比如Goldman Sachs Global Alpha進入GSAM），獨立營業的獨立營業（比如PDT從摩根斯坦利分離），要不直接就關門大吉了（比如UBS、德銀）。
還有一些碩果僅存的，一般是在股票交易部門，打著對沖為名，通過會計手法，維持著極小的自營規模，這種類似的團隊很多投行都有。但是不成氣候了，也不會造成任何系統性的風險——當然，各種馬路傳奇故事也銷聲匿跡了。
銀行內部還有沒有量化交易了，其實還有——那就是隨著計算機技術進步的自動化做市交易。做市在國內這個概念剛剛出現——因為期權做市商制度的引入。但是在美國這個是從華爾街開始就有的交易體系了。簡單來說，就是假設你經營一家買可樂的小店，你有兩個主要的交易——一是從總經銷商那裡拿貨，用的價格是Bid，二是分銷給街邊下象棋和夕陽下奔跑的孩子們，這是Ask。Bid是你的進價，Ask是你的出貨價格，Bid一般小於Ask（除非你是搞慈善的）。你持續的維持報出這兩個價格，同時根據你的存貨來調整報價或者對應報價的數量——比如你的存貨太多，大爺不出來下象棋了，你就降低Bid，這樣很難進到貨了，而保持Ask，等待有人來消耗你的庫存。
這個過程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由於沒有實際的總經銷商供貨，你的報價（Bid-Ask）是基於你對於對應資產的Fair Price的估計來決定的，通常是你算出來的均衡價格加減一個值構造成Bid-Ask組合。在很長的時間內，這個報價都是靠人來完成，這個過程是枯燥的，而且很容易出錯——而對於期權類產品（非線性價格）也很難快速報價。我之前和期權交易員合作過很長時間，他們的工作不一定智力上很難，但是對於人得耐力絕對是一種挑戰——因為在開市後他們要注意力高度集中的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，報價，報價，在這交易大廳報價... ...
於是，從簡單的資產起，從交易所級別開始支持API交易了。什麼是簡單的資產，就是Vanilla類別的，比如個股、指數、外匯、國債等等。因此投行由於本來就是大量資產的做市商，開始把原來這套過程通過計算機來完成。後面大家發現計算機是完美勝任這項工作的，因為計算機能夠高速計算庫存來調整報價，還能報出很多復雜的單類型。因此從2000年開始個股、指數開始逐步被自動化做市來包攬，2005年後個股期權自動化做市大熱，而2008年後外匯自動化做市也相當成熟了，2010年開始國債自動化做市也在美國興起——這也是我目前在工作的內容。
那麼對沖基金呢，除了傳統的量化Alpha，他們難道不能也做這個業務嗎？實際上，很多對沖基金的自動化做市業務比投行還要好——比如Citadel，比如KCG。但是區別何在？區別在於兩點，第一是很多對沖基金不是專屬做市商（Designated market maker）。DMM的特權是其有專屬席位——在美國這樣高度商業化的國家，DMM也是非常稀有的。原因在於，DMM是有責任的，那就是在各種大型金融危機中，當流動性極差的時候，DMM還是要持續的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流動很差的時候這是非常危險的，因為大家丟給你的都是不好的資產，比如大跌的時候，都在賣，你的Bid反復被Hit，然後又沒人來hit你的Ask，浮動虧損可以非常大。那麼DMM的特權呢，DMM可以獲得非常高比例的rebate，也就是說，傭金返點非常高。這是對於其承擔的義務的回報。

第二就是絕大多是對沖基金不是Broker，也是你一般想買股票不會去找他們報價。在外匯和債券這類市場中，有兩級市場，一個是B2C市場，也就是零售市場，裡面基本都是Broker-Client，而第二級就是B2B市場，都是Broker-Broker。一般來說，B2B市場的Bid Ask Spread要低一些。一個形象的例子就是，我小時候去批發書的商店買書，一個商店有本習題集沒有，於是老闆去隔壁家拿了一本，賣給我，最後肯定這個老闆要把一部分價格還給隔壁家，我付的價格和老闆付給隔壁家的價格就是B2C到B2B市場的差價。
這里投行又耍流氓了，他們有著B2C市場的接入優勢，因此只要客戶量夠大，基本都能把自動化做市實現盈利——因為根據大數法則，一定時間內，買賣雙方的交易量應該是均衡的。
那麼對沖基金靠什麼——靠更好的策略。對沖基金如果要做高頻做市的，基本在B2B市場參與，他們不是DMM，但是也自己去報價，然後靠著對於價格走向的准確判斷，來調整報價，實現拿到多數對自己有利的單，或者持有更久符合預測方向的單，來達到盈利。這種不是DMM卻自發去做做市商的行為，叫做Open Market Making。
Citadel是期權自動化做市的王者，頂峰時期一年的利潤可以到1 Billion（2009），而整個市場那年的利潤也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，沒有客戶流，也能靠做市賺錢的。
此外，做市業務之外，對沖基金還多了很多機會。因為很多業務銀行做起來不劃算——比如商品。考慮一個金融類公司，不能光討論交易策略，宏觀上你一定要思考資金成本等問題，這才是投資之道在投資之外。商品這些之前銀行幹了很多壞事的業務（詳細參加高盛的銅交易和JP的風電交易）都被監管方克以了極高的資本罰金。這是Basel III裡面的規定，也就是你拿著1元的股票和1元的監管資產過夜受到的處罰是完全不同的，具體演算法參見Basel對於RWA（Risk Weighted Asset）計算的細則。這一系列監管，造成了對沖基金有了大量的新業務——因為投行退出。而大量銀行的人才也流向了對沖基金。
現在門徑這么清晰，那麼投行和對沖基金做量化交易的工作差別就很明顯了——投行主要以自動化做市為中心的高頻信號、客戶流分析、報價博弈論等研究為主。而對沖基金主要是傳統的量化Alpha、量化資產配置為主——當然還有公開市場自動化做市了。
希望可以幫助到你，祝投資愉快！

J. 國內支持股票期貨期權基金交易的量化平台都有哪幾家

目前國內量化交易平台主要有掘金量化、優礦、聚寬、米筐、訊投、國泰君安、同花順、龍軟、TB、京東量化、Big、雷礦等等。
專業度較高應該是掘金量化、訊投、優礦
用戶量較大應該是聚寬米筐
人工智慧：Big