数字货币量化，量化投资交易平台哪个好？

以下是几个量化投资投资交易平台数字货币量化，这里声明哈，没有任何利益关系所以没办法站边给您推荐，不过建议您在选择时对比各个平台，观察是否能够符合您的理念。

1.国泰君安量化交易系统；2.量化云； 3. 阿布量化；4. quantOS；5. 掘金量化；6. 量亿数据 ；7.金之塔；8.米筐量化平台；9. 一创量化通；10. 交易开拓者； 11. 盛立金融软件 ； 12. DTS程序化交易系统；13. 国泰安宽量网；14. 天软交易系统；15. 大连飞创 ；16. 易盛信息；17. 聚宽；18. MindGO ；19. BigQuant；20. GF quant ；21. 发明者量化；22. 量化林；23. 云宽客；24. 果仁网； 25. 镭矿；26. 时空量化；27. Quantopian；28. WorldQuant ；29. 万矿；30. 中信证券AI SaaS平台

关于量化交易系统高不高明的问题，其实，也是个仁者见仁智者见智的问题。首先，交易频率这一块来说，现在国外最先进的交易系统，交易周期最小已经到了微秒级别 (一微秒等于百万分之一秒)，超低的延迟和响应，基本和交易所数据同步。其次，交易策略这一块用到了大量的数值计算、概率统计和深度学习。最后，交易次数。每天的交易总次数达到10万次以上。因为从我们统计学角度来看，只有达到这个次数，每天赚钱的概率才能达到99.9%。大家可以参考一下美国骑士资本的案例，了解一下高频交易的赚钱能力和潜在风险。

在投机市场，我们交易的级别越小，噪音就越多，我们对噪音处理和控制的能力，就需要越强。而且最核心的问题是用到的交易级别越小而数据量越多，那我们的系统稳定性就会变差。国内现在很多的高频策略，基本上用到半年左右就会失效。说白了，高频交易策略的同质化很严重。最后比拼的是交易成本、传输距离以及硬件。

量化投资涉及很多的数学、计算机和统计学方面的知识。总的来说，我们现在主流的量化方法包括人工智能、数据挖掘、支持向量机和随机过程等。

举例来说下人工智能，人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，它类似于人脑的智能计算机，让计算机能实现更高层次的应用，涉及到科学，心理学，哲学，语言学的学科，可以说是自然科学和社会学科的所有学科。从思维观点来看，人工智能不仅限于逻辑思维，它还可以考虑图像思维，灵感思维等等。数学被认为基础学科，因此人工智能学科必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑、统计分析等方面发挥巨大作用，进入人工智能科学以后，能促进其更快发展。

人工智能在国内还处于深度学习阶段，大家知道人工智能是用数据来驱动的，人工智能需要用到海量数据，这个数据量级可以说是百万级别的。我国金融市场的电子化交易还不到30年，人工智能研究能用到的数据量不多，并且交易所对数据的使用也是管制的。人工智能应用于金融市场交易还待大家来共同开发。

目前笔者主攻算法交易。祝投资顺利!

作为一名边缘quant工作者，我觉得是有一点发言权的。首先说量化交易肯定是未来金融衍生品交易市场的发展方向，因为量化交易解放了人的双手，可以处理大量繁琐沉重的数据分析工作，可以自动化交易，无需人工盯盘啦。

那么国内的量化交易软件又如何呢？工欲善其事必先利其器，量化交易软件是行业领域不可或缺的工具，大家比较熟悉的是TB，MC、金字塔，但是这些仅是支持期货而且还是一般性的程序化交易软件，高端的量化交易平台即可交易期货也可以交易股票、基金、期权，比如掘金量化、优矿、米筐、聚宽等，这些平台上也分为线上平台和本地化终端，线上平台属于开源平台策略安全性是存在问题的，本地化终端更注重用户的策略安全性；另外从实盘角度分析，这些高端量化平台差异也很大，原因打通券商的量化实盘通道技术非常复杂，考虑因为太多比如监管的合规性，交易柜台、风控等等，目前在策略安全性和实盘交易做得较高的我认为是掘金量化交易平台。

虽然量化交易是大势所趋，但是门槛还是不低，国内量化交易平台也是一片蓝海，但是目前盈利模式也不是很清晰，未来必将会淘汰大部分平台，京东量化就是一个活生生的案例。