低门槛量化交易平台或成行业未来发展新主流

　　近日，全国、中央财经大学证券期货研究所所长贺强在期间提交了“关于保护股民利益，规范发展量化交易”的提案，提出我国股市中的量化交易属于金融科技创新，要纳入监管范围，不能无序发展，并提出对应的建议。

　　量化交易自2010年在中国萌芽至今，在B端市场已经发展成长为能够引发监管重视的强大力量。但面向中国近2亿散户投资者，量化交易究竟路在何方?

　　量化交易平台：C端探索之路坎坷，难以大众化

　　2014年起，国内兴起了一大批以国外Quantopian为参照的本土化量化交易平台，免费为用户提供编写端数据、投研框架、交易系统、活跃的量化社区等服务，以吸引优质的开发者。这也是面向散户投资者量化交易赛道的主流玩法。

　　发展至今，国内已经跑出了一批颇具规模的量化交易平台，一类是居于本土量化交易平台头部的企业，如聚宽(JoinQuant)、米筐(Ricequant)、优矿等;一类是证券行业的金融服务头部企业在量化交易平台领域的尝试，如同花顺旗下的MindGo和万得旗下的万矿等。

　　

　　但在经过近8年的探索后，量化交易平台却依旧非常小众。主要原因是量化交易平台对用户设定了极高的准入门槛：用户需掌握一定的编程能力，才能尝试开发。如聚宽最初的种子用户，就是程序员和金融从业人士等编程爱好者。普通散户如果想要掌握编写能力，前期需要投入大量精力去学Python编程。而在掌握编写的能力后，也无法保证一定能够开发出有效的。

　　中国近2亿的散户群体中，没有编程能力的股民占据了大多数。这部分股民中，不乏有对量化交易感兴趣、或有清晰投资逻辑的群体，却因不懂技术，无法进行量化投资。

　　因此，高门槛、难度大、投入成本高、风险高，使量化交易平台在早期阶段就已经过滤和流失掉了绝大多数散户群体，也注定了其发展多年却依旧很难被大众接受。

　　聚宽、米筐、优矿等本土头部量化平台，早在2016-2017年，就开始向B端机构市场寻求转型，也在一定程度上说明其面向个人投资者开发的产品难以维系公司发展。

　　何种形态的量化交易产品适合中小投资者群体?

　　马车时代，汽车大王老亨利·福特说，“如果你问你的顾客需要什么，他们会说需要一辆更快的马车。”这也是乔布斯在谈及从来不做用户调研时，引用的一句话。

　　“马车”只是展现“更快”需求的一种交通解决方案，消费者的真实需求，并不是“马车”，而是“更快”。服务商可以在马车这个解决方案上做改良，也可以创造一种全新的、满足更快需求的解决方案——汽车。

　　好的产品，一定是源自对用户真实需求的深度洞察和对使用场景的充分挖掘。回到散户与量化交易的关系上来，散户群体需要量化交易工具吗?答案是肯定的。

　　传统的投资交易方式，主观判断、人工交易，非常容易被主观情绪干扰，交易时也很难严格执行。这也是国内提出“我国股市以散户为主，散户在机构面前没有优势，量化交易大量从散户身上收割利益，这不太公平”的原因。

　　但目前的量化交易平台，在经过多年发展和市场验证后，已经充分说明其高门槛导致的局限性注定难以成为大众化的主流产品。

　　未来，用户无需学编程，便可进行量化搭建的低门槛产品，或将成为量化交易领域的主流产品形态。

　　非编程量化交易平台：DIY炒股机器人

　　《2020年中国股民行为报告》显示，从证券服务应用的地域分布来看，超一线及一线城市的证券投资者占比接近70%，其中北上广深杭的证券投资者数量最多。

　　

　　对超一线及一线城市的中小投资者而言，在竞争激烈、工作忙碌的生活常态下，低门槛、低耗时且有效的产品，无疑是更合理的选择。

　　面向这部分群体，目前市面上的低门槛量化交易产品，主要以迅动量化研发的DIY炒股机器人为代表。

　　DIY炒股机器人是非编程量化交易平台，为用户提供模型设计、设计、回测、交易计划管理一站式服务。用户无需编程基础，便可根据自有投资逻辑搭建适合自己的量化交易。

　　其与主流量化交易平台的差异主要有两点，一是用户无需自学编程，大幅降低了使用门槛;二是将股票的投资过程像搭积木一样进行模块化拆解，无论是投资决策、资金管理，还是交易执行，用户都可以根据自身情况搭建个性化量化系统，高度参与到量化投资中。

　　

　　据了解，2021年5月该产品上线后，因其低门槛和高灵活度，受到众多用户的认可和好评。

　　此外，迅动量化还有另外两款核心产品：区间套利和条件下单，均在市面上的同类型产品基础上做了较大改进，大幅优化了体验。

　　作为拥有全球范围内最大散户群体的中国证券交易市场，量化交易的增量空间想象巨大。而面向个人投资者的量化交易平台，也势必会向更易于操作的方向演变发展。