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  • 京东量化平台宣告下线,其他平台该何去何从? 原创: 量化投资与机器学习 量化投资与机器学习 今天 作者:量化投资与机器学习公众号编辑部 *本文内容对所有平台保持中立态度 昨日,公众号从网友在京东金融量化交流群...

    京东量化平台宣告下线,其他平台该何去何从?
    原创: 量化投资与机器学习 量化投资与机器学习 今天

    作者:量化投资与机器学习公众号编辑部

    *本文内容对所有平台保持中立态度

    昨日,公众号从网友在京东金融量化交流群的截图获悉,平台可能面临下线。

    今日,我们从官网看到了这条公告。确保消息的准确性!

    在这里插入图片描述

    不禁令人唏嘘,2018,不平凡的一年。

    京东的下线,对所有平台来说是警钟、也是动力!

    从2014年起,各大量化平台开始陆续上线,可能都受到了Quantopian的启发。前段时间,界面曾经写过一篇文章,其中对各个平台的打法总结的很到位:

    第一大类别为互联网思维
    
    第二大类别为数据业务延伸
    
    第三大类别为IT技术派
    
    第四大类别为互联网巨头跨界
    

    我们可以看出,每个平台在未来可能在这条路上一直走下去,或者转型。

    我们统计了一下国内的量化平台,有30+之多:
    在这里插入图片描述

    每个平台都有自己的群体与定位,从目前来看,一直持续与活跃的不足一半。

    不管有多少家平台,变现难是很多平台遇到的最主要问题,不管是2B还是2C。这个问题至今我们没有看到哪家平台给出一个特别好的解决方案。

    可能不断的培养用户口碑,不断的聚拢用户,最后靠流量去变现,也是一种求生之道。

    从目前来看,还没有一家平台做到如此成功。因为,要让C端用户从口袋里掏一分钱,是很难的。

    我们综合各大平台的特点和行业发展,总结了几点内容供大家思考:

    1、2C or 2B

    选择2B还是2C是每个平台想要想清楚的。因为它决定了你未来的路该如何走,也决定了你产品的定位。有些平台从2C→2B、2B→2C去做,有些从2B→2C、2C→2B,有些直接2C等等,各有各的门道。

    2、数据

    现在各大平台都在搭建自己的数据体系,比如米筐的【RQData】、聚宽的【JQData】等,但是与优矿(通联数据)、万矿(Wind)、MindGo(同花顺)这样专门做金融数据的平台相比,其在数据的深度、广度上还有待提高。

    这也由此产生了一个问题,Wind、通联这样的数据大公司,都参与到这场角逐中,他们该如何发挥自己的数据优势?其他平台该如何面对?这是值得每个平台思考的。

    会是后来者居上?还是强者恒强?

    3、产品

    这个是核心,现在每家都有几个看家的。但是,一样要有差异化。这需要强大的技术团队和具有前瞻性的产品经理。

    4、云端 or 本地

    所有进行实盘操作的机构,对策略的保密性看的十分重,他们基本都是在本地搭建系统进行策略的开发与回测,因为是最核心的东西。

    你会把赚钱的策略放在云平台吗?

    在线云平台固然方便易用,但落地到终端更为安全、可靠。这是一个趋势,但不一定对每个平台都适合。

    5、定位

    还是搬出最开始的这四个分类:

    第一大类别为互联网思维
    
    第二大类别为数据业务延伸
    
    第三大类别为IT技术派
    
    第四大类别为互联网巨头跨界
    

    什么是互联网思维?:快、广、狠

    什么数据业务延伸?:全面

    什么IT技术派?:专业

    什么互联网巨头跨界?:钱多

    其实到最后,大家在前三点都需必备,和读书一样:博而后深,广而后专。

    不过,每个平台必须有张自己的王牌!

    你可以不大而全、但是你要精而细。

    6、用户粘性、口碑

    C端用户的粘性培养,需要每个平台花心思,花时间。可能某个平台推出一个很好的功能,你的部分用户会因为此转移对象。这也促使很多平台,争分夺秒、彼此覆盖。也是一个好事,彼此互相促进,但是也要考虑自身的实力和定位。

    但好的平台,用户不会因为某个功能不完善而弃用,这就需要所有平台在其他方面做出更多努力。

    比如:优矿的【量化精英养成计划】、万矿的【WQFA人才培养计划】、聚宽的【基金经理训练营】等。都给全网的量化爱好者提供了一个很好的学习机会,同时,也为对每家平台在口碑、流量等方面进行了积累。

    比如:用户出书与平台挂钩。王小川、阿布、濮元恺等作者基于优矿、阿布量化、聚宽、TB写了基于此平台的学习资料。

    还有就是解决问题的能力、速度、效率。所有平台都是摸爬滚打过来的。你的用户在帮你找bug,如何让问题得以快速解决,用户用的爽,口碑、粘性自然就上来了,而且有裙带效应。道理大家都懂,但落实执行很重要。

    不要觉得当客服很掉价,你也是在了解产品,了解用户需求,了解公司的未来。大家去看看所有平台的社区,很大一部分都是用户的提问,关于产品、功能甚至很简单的编程、策略问题。更不要说每个平台的QQ、微信群了。

    平台的免费成就了用户的包容,但是如果把这种包容不能转化为你的优势,那用户会因为体验不好逐渐放弃。

    7、运营

    好的东西得有人用,怎么让更多人知道你东西好?

    怎么推?这个大家应该都清楚。

    这也是刚才说的,每个平台需要有的互联网思维,运营只是一部分。你的定位不一定要发展成互联网企业,但是你的思维时刻要保持!

    想方设法、无处不及。可能有时候一篇文案、一个策略、一场活动、一个比赛就能给平台带来无数流量。

    比如:

    优矿的《追踪聪明钱 - A股市场交易的微观结构初探》这篇帖子,成为了无数用户的代码范本。
    
    
    万矿免费的WQFA量化课程,给平台圈粉无数。
    
    
    聚宽的高校数据教学免费支持计划,对平台在高校用户的培养添砖加瓦。
    
    
    BigQuant在AI方面的量化百科,给平台了增加专业度。
    
    
    米筐的RQData Excel插件,对其数据的使用和用户培养都起到了作用。
    
    
    掘金的机构版对用户免费试用。
    

    等等~~~

    可能每个平台在某些方面都有做,如何做精做深,大家自己要去思考了。

    产品做到某一定程度,一定需要运营的跟进。如果产品得不到认可,要么是你产品本身很差劲,要么就是你的运营做的不到位。

    运营需不需要花钱,怎样四两拨千金,这个就看运营团队的本事了。

    8、融资

    很多公司其实很烧钱。

    以下3段内容来自:界面投资《量化平台玩家们的变现难题》

    企查查数据显示,2014年11月,米筐获得了由源码资本提供的100万美元的天使轮投资,时隔两年,又顺利拿下2500万元的A轮融资,投资方为华睿资本和百度。去年九月,恒生电子又对公司进行了A+轮投资,具体金额不详。不管是从融资的频率还是金额来看,显然,米筐的“烧钱”速度是非常快的。
    
    
    深圳南山一位不愿意透露姓名的投行人士对界面新闻记者表示,接连获得融资说明机构对这一项目发展前景看好,但是既然是投资就有一定的回报预期,如果企业迟迟不能盈利甚至连盈利的方向都找不到,那么后期融资就会面临很大的压力。而一旦资金链断裂,这种高度依赖融资的企业,无疑面临困难。
    
    
    同样高度依赖融资的还有聚宽,企查查数据显示,聚宽在去年12月中旬获得了百度1亿元的战略投资。在此之前,聚宽获得三轮融资,分别是2015年9月六禾投资的100万元天使轮、次年9月启迪之星、方信资本合计1000万元的A轮以及盛山资产在去年10月投资的B轮等。
    

    大家可以自己算算现在花了多少了。

    刚才说的,每个平台做了那么多功能、产品和运营,有一部分就是为了让你给投钱的哥们看到希望,看到未来盈利的可能性。有了钱,平台可以继续把这个蛋糕做大。京东量化平台可能不缺钱。但是,没有钱,你一定不能玩。

    其实,这有点像ofo,最近发生的事大家都知道。如果企业迟迟不能盈利或者其定位不够。那么,倒下去是早晚的事。

    最后说的话

    再过几年,量化平台这个行业,一定会倒下一批公司,也一定会存活一批公司。

    活下来的要么有钱,要么找到了一条属于自己的路,这条路就是你的王牌,说白了就是核心竞争力,别人很难抢走。

    原因很简单,就是综上所述的积累,沉淀。互联网领域竞争是非常残酷的,情怀讲到一定程度就要挣钱啦。

    2018年的市场环境让量化整体比较难做。很多新政策的出台也未必一定是春来了。

    未来谁能留下,谁又将消失在洪流之中,存在很多不确定性,我们将拭目以待!

    公众号作为量化领域垂直的自媒体,也将持续为所有量化爱好者贡献自己的一份力量。

    -End-

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  • 京东量化教你如何量化选股

    千次阅读 2016-12-27 19:31:44
    京东金融量化交流群:417082141 阅读原文:http://club.jr.jd.com/quant/topic/836018 思路:对于不同的股票,如果营业利润率上涨了相同的比例,而股价上涨幅度不同,那么就买入上涨幅度较小的。 具体选股策略...

    京东金融量化交流群:417082141

    阅读原文:club.jr.jd.com/quant/to

    思路:对于不同的股票,如果营业利润率上涨了相同的比例,而股价上涨幅度不同,那么就买入上涨幅度较小的。
    具体选股策略:1、对沪深300所有股票计算当前价格p与一年前的价格p0的比例,并用这个比例除以(1+营业利润同比增长率)。2、筛选出营业利润同比增长率大于0的股票。3、选出前30只股票。
    每日止损条件:1、低于买入价90%,2、沪深300近20个交易日收益率为负。
    回测结果如下:

    (备用图防止回测结果看不到)

    原文有完整代码

    阅读原文: club.jr.jd.com/quant/to



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  • 今天来教大家使用量化平台中Python的部分,完成一个简单的策略回测。   首先,回测界面是长这个样子的 可以看到,左半边的大部分区域是编辑代码的地方,开发环境会自动识别Python语言的关键词。在代码区上面的...


    阅读原文:http://club.jr.jd.com/quant/topic/963245

    今天来教大家使用量化平台中Python的部分,完成一个简单的策略回测。

     

    首先,回测界面是长这个样子的

    blob.png

    可以看到,左半边的大部分区域是编辑代码的地方,开发环境会自动识别Python语言的关键词。在代码区上面的设置标志里面可以个性化调节开发环境的视觉效果。

     

    Python的回测代码主要包括init()函数,handle_data()函数,以及其他用户自定义内容。如果在每天开盘前要进行额外的处理或计算,可选择添加before_trade()函数。

     

    def init(context):

             # 这里用来写策略开始时要做什么

     

    def before_trade(context):

             # 非强制,在这里写每天开盘之前要做什么,不可下单

     

    def handle_data(context, data_dict):

             # 这里用来写每天开盘后要做什么,可以是计算,输出日志,或者下单

     

    其中,init()是初始化函数,可以设置基准,滑点,佣金等回测参数,也可以利用context自定义变量。在Python及大部分其他编程语言中,在局部变量只在该变量定义的函数体有效,在其他函数体内是无效的。而context被定义为一个局部变量,可以把内容在不同函数代码之间传导。该函数在回测开始时运行一次。

     

    handle_data()是每个交易时间点(分钟/日)时自动运行一次的函数,可以在此函数内设置交易判断和下单,是策略核心逻辑所在。

     

    用户可以按照Python语言规则定义其他函数,包括运算/数据处理函数,也可以通过task()函数设置自定义函数的执行频率和执行时间。

     

    接下来,我们用一个简单的策略来演示这个过程。我们策略的内容是对平安银行(000001.SZ)进行择时,如果前一天收益率大于中证全指收益率,则买入持仓,反之则不持仓。

     

    首先,我们在init()函数里面设置我们的股票和比较的标的:

     

    # init方法是您的初始化逻辑。context对象可以在任何方法之间传递。

    def init(context):

        context.stock = '000001.SZ'

    context.set_benchmark = '000985.SH'

     

    其中,只要在“#”后面的内容都是注释,不会被Python编译。设置stock和set_benchmark对象时,一定要在前面加上“context.”,这样才能传递到之后的函数中。设置标的后,回测中的基准曲线和收益将采用设置的指数。

     

    然后我们来编辑每个交易日的逻辑:

     

    # 日或分钟或实时数据更新,将会调用这个方法

    def handle_data(context, data_dict):

        price = get_history(2, '1d', 'close')[context.stock]

    priceBm = get_history(2, '1d', 'close')[context.set_benchmark]

     

    这部分代码获取了目标股票和标的的历史价格,其中context.stock和context.set_benchmark都在init()函数中定义好了。get_history()函数是京东量化平台封装的取历史交易数据的函数。其中“2”代表要取历史两天的数据,以便计算上个交易日的收益。“’1d’”和“'close’”分别表示数据频率为天,所需数据为收盘价。返回的价格为pandas.Series类型。各个平台函数的使用方法可以查看帮助板块中的API文档。

     

    为了方便计算收益率,我自定义了一个CalRet()函数,输入连续两天的价格,计算第二天的收益率:

     

    def CalRet(price):

        r = (price[1] - price[0]) / price[0]

    return r

     

    这段函数写在handle_data()之前。自定义函数编辑的语法符合Python语法即可。这个函数会返回float类型的r。

     

    我们回到handle_data()函数,利用刚刚定义的函数和获取的股票及指数价格计算收益率:

     

        ytdRet = CalRet(price)

    bmRet = CalRet(priceBm)

     

    可以得到上个交易日股票的收益率ytdRet和指数收益率bmRet。之后我们进行判断,如果ytdRet大于bmRet,则全仓买入平安银行股票,否则清仓。

     

        if ytdRet > bmRet:

            order_target_percent(context.stock, 1)

        else:

            order_target_percent(context.stock, 0)

     

    order_target_percent()是量化平台编辑的下单函数,可以设置某个股票的仓位至一个百分比。平台同样支持加减仓,用手数,金额等方式下单,详见API文档。

     

    现在,我们就完成了这个策略的设计。回测平台会自动按照这个逻辑,在回测区间内完成交易。

    blob.png

    我们设置回测区间为今年,初始金额为一百万,调仓频率为每天,点击“运行回测”。结果如下:

    blob.png

    我们可以看到在回测区间内,策略和基准的净值曲线,每天盈亏,买卖等图像,以及回测的技术指标。同时可以查看相对收益,对数收益等。我们可以看到,这个策略没有能够跑赢大盘。当然,这只是一个例子。

    在左边的交易详情,持仓和输出日志中可以看到回测中的具体情况,方便进行归因分析,调整策略等等,同时还可以查看历史回测记录。

     

    这样我们就成功完成了整个回测过程。更详细的函数使用方法和平台功能,请参加平台的帮助板块。

    阅读原文:http://club.jr.jd.com/quant/topic/963245

    展开全文
  • 京东量化教你赚钱系列(一)

    千次阅读 2016-12-21 18:47:51
    京东量化专属投资者的量化平台 https://quant.jd.com/index

    原文阅读:https://club.jr.jd.com/quant/topic/964827

    京东金融量化交流群:417082141

    这个策略的核心思想就是工行、农行、建行、中行四大行的股票按照每天的涨幅买入涨幅最大的那只股票。其中加了大盘的止损。类似的策略因为采用了未来数据,造成回测奇高,但是如果按照真实的状况,收益相对于止损还有进步空间,大家可以通过设置、改变大盘止损的参数自行实验,有好的结果希望多多分享哦

    原文有完整代码
    阅读原文: https://club.jr.jd.com/quant/topic/964827

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