笔者目前是一名个人量化交易爱好者，以前有一些主观交易的经验，有数学和金融的背景，在买方干了两年左右，14年7月判断要来一波行情，就辞职出来，当了一个专职散户。

我们这一类的量化爱好者，对金融市场有所了解，以前是主观交易转过来的。我之所以选择量化，看重的还是量化的纪律性。克服贪婪和恐惧，仅从这点而言，量化交易有先天的优势。

就我这类人而言，数学背景有（学渣这么说是不是大言不惭），算法编程能力有，对金融和市场的经验也算有，那么唯一的短板在于偏计算机的编程能力，比如怎么去搞底层的接口，下单通信问题怎么解决。学习一下当然是能学会的，但是感觉这样学性价比较低。术业有专攻，有这个时间，不如多思考一下市场，多看看新闻。

当前的A股市场，由于这轮暴跌，程序化交易暂时受到严格的监管。但长远来看，量化是一个趋势，重新开放是迟早的事情。从另一个方面讲，在A股T+1的限制下，程序化下单其实并不是那么重要，完全可以程序化判断，手动下单，打造一个半自动的系统。

因此，如果有一个好的一站式的解决平台，确实能方便很多。

所以，看到中国的量化交易网站有了蓬勃发展苗头，其实我心里还是很高兴的。我跟其中的一些创始人也认识，对这种互联网创业的精神非常的认可和佩服。

那么这里我也提提我关于策略开发流程标准化，尤其是回测流程标准化方面的一些思考和观点。希望和各个平台能多交流，同时也和身为个人量化交易爱好者的同好们多交流。

首先，量化的开发，其实是一个比较有专业性的东西，不能完全属于C端。所以，为了满足功能的完全性，对于便捷性肯定要有所牺牲，不能像互联网小白产品那样。打个比方，市场相当于一个黄金产区，地底可能埋着金子，那么量化策略相当于挖矿工具。那么量化平台，其实相当于制造这类工具的车间，是为了制造一些生产资料（策略）而进行的。那么这个车间复杂度必然无法降低到消费品的等级。

这点上希望开发者能把握一下。最好的情况，自然是上手简单，想要进一步深入，也能提供丰富的工具。但如果不能同时满足上述两条，则需要优先满足第二条，即功能全面性。复杂度高点也无所谓。另外一个原则，就是尽量让用户自决。也就是说，量化网站不要替用户做出决定，比如回测的时候，强制用户以收盘价，或者平均价来成交。可以提供一个参数，用户自己决定。另外，有些股票可能不会成交，例如上证指数。但是如果用户在回测中愿意使用上证指数作为标的物，也可以提供这方面的。总之，在合理性和灵活性的抉择上，尽可能的提供灵活性。而合理性的判断，交给用户。

对于开发一个策略的完整流程，步骤应该比较标准，很多人都提到过，也不重复了，大概就是遵循：有一个idea（历史数据统计，某些显著的Alpha）->回测->实盘（模拟盘）这个过程。那么对应的平台模块呢，也需要满足这三个模块去对应三个功能。这次重点说说回测这个模块。有关回测，个人认为，完整逻辑如下图所示：

标准化的回测，就是在每个时间跨度下，将上述的流程进行一遍。这个时间跨度是给定的，可以按照分钟，也可以按照交易日，也可以按照tick。

而在上述流程中，信号处理模块和资金管理模块，就是我们通常意义上所说的“策略”这里把策略定义一下：所谓的策略，就是一个函数，输入的是各种信号，输出的是仓位比例。这里，我们暂时将讨论范围限定到传统技术分析所需要的信号上，也就是市场的价格、成交量和时间三要素，并称其为市场信号。

那么，策略就是一个函数，记为S，则有仓位比例=S(市场信号的集合，当前的仓位)。

但是，从实际操作上出发，对于策略S，我们又可以分为两个函数，即信号处理函数，和资金管理函数。为什么要分为两个函数？一方面，从逻辑上而言，人们就是这样思考的：先找出市场信号，根据市场信号测算未来的收益率的分布函数，再根据未来收益率的分布函数推出资金管理比例。另外一方面，如果将策略函数S拆分成两个函数，则会产生中间变量（往往是未来收益率的分布），有：中间变量=S1(市场信号的集合)仓位比例=S2(中间变量，当前的仓位)。

而对中间变量的考察和操作，也能更好对策略进行评估。写上面这么一堆的意义在哪里呢？目的是把用户的需求抽象化，标准化，然后在此基础上，来说明用户需要什么样的服务。目前的量化平台网站大体上也是按照这么一个流程开发的，只是没有网站在用户引导的时候，清楚的归纳一下，提出个标准化的东西罢了。 

按照这个标准，其实回测函数可以分为三部分，当然如果策略本身不复杂，写到一个函数中也可以。同时希望平台也提供一下三个函数的回测模板，每个函数聚焦一个功能上。比如信号的函数就是信号函数，处理完了再传递给资金管理的函数，然后再传递给交易成功与否的函数。这样逻辑可能更清晰一些。另外，我们需要的服务就是对每一步数据，能够提供方便的保存，记录和查看的功能。 

也就是说，能方便的提供一个矩阵，将中间变量根据时间矩阵化，能导出到excel上。再此基础上，如果能做到网页上的数据可视化是加分项。举个例子，如果策略是5日金叉10日，并且成交量大于金叉前5天的平均值时买入，仓位占比50%，10日均线死叉5日均线卖出，清仓。那么，我就需要将5日线和10日线金叉的信号全部记录下来。首先，我要看看这个5日线金叉10日线的判断在什么日期发生了。同时，我需要将成交量大于前5天平均值的交易日也全部记录下来，然后再比较这两者同时发生的情况。这个记录下来是什么意思呢，就是说我肉眼要看到，在这一天，确实有信号发出来了。可能的情况下，我还想验证一下，这些信号发出的对不对，可能还需要跟原始数据比较一下。

在5日线金叉10日线这个策略中，可能矩阵不矩阵都没关系，打出日志也是能查的，但是如果策略复杂了，表格化对分析探讨是非常有帮助的。因此，这个的中间数据制表操作的简化功能，是我认为目前网站可以稍微研究一下的功能，而对于用户来说，确实能大大的方便开发进程。当然，以上的指标工具，是在历史数据精确的前提下提出的。如果数据都不精确，那么皮之不存，毛之焉附。在资金管理模块中，自然也涉及到制表的功能，其实上面的图中，画着方框的三个模块，都需要一个简化的对中间变量制表的操作。         

而对于最后一个模块，交易成功判断与否，这个跟模拟盘有极大的关系，我们以后再讨论。有一个滑点的问题是需要提一句的：滑点分为两种，一种是市价单成交价格滑点，另外一种是限价单时间。两种可以统称为滑点。在回测中，滑点的判断应该完全交给用户，滑不滑，滑多少，用户说了算。而且，在进行回测的时候，需要给用户一个功能，就是每调用一次回测函数，用户都可以随时更改滑点参数的设置，应付不同的市场状况。