觀點：期指在中國式對衝基金雛形期，套利交易在模式和運作上，初期階段大同小異，因此，業績比拼關鍵是兩點：一是模型的多元化，二是交易系統的優越。

中低端平臺適合投資者進行趨勢、反趨勢等對行情和交易邏輯要求不高的策略，高階交易平臺適合機構投資者進行趨勢、套利、對衝、高頻等對行情和交易要求高、邏輯複雜度高的策略。

從廣義上講，量化交易是指投資者利用計算機技術、金融工程建模等手段將自己的金融操作用很明確的方式去定義和描述，用以協助投資者進行投資決策，並且嚴格按照所設定的規則去執行交易策略（買賣、價格、數量等）的交易方式。

按照數學模型的理念和對計算機技術的利用方式，量化交易可以進一步細分為自動化交易（Automatic Trading）、量化投資（Quantitative Investment）、程式化交易（Program Trading）、演算法交易（Algorithm Trading）以及高頻交易（High Frequency Trading）。這五種量化交易方式的側重點各有不同，是量化交易技術發展到不同階段的產物，也是不同量化交易使用者群的不同交易方式。

量化交易平臺是指能分別滿足上述五種交易方式的平臺，要求其從交易系統的行情和基礎資料、交易和執行、策略研發和運營三個主要方面既要做到大而全，也要做到深而精。這對目前大中型金融機構的IT以及實際運營部門是很大的挑戰，同時也提供了發展機遇。

目前的量化交易平臺可以從開發語言、技術架構、系統架構、策略方向、交易方式等幾個方面，分為中低端和高階量化交易平臺。

中低端量化交易平臺

中低端平臺只支援複雜度不高的指令碼語言實現策略邏輯，多數的實現只能在圖表上載入技術指標進行自動化交易、程式化交易等量化交易方式。

中低端平臺一般採用的技術架構是投資者使用平臺商提供的客戶端軟體，採用網際網路接入方式連線平臺商或者金融經紀公司提供的行情和基礎資料伺服器，投資者在本地執行的策略觸發後，通過經紀公司的普通交易席位進行交易。由於技術架構的限制，行情、交易有一定的延時。

受策略指令碼解析和執行效率、技術架構的限制，中低端平臺對於多品種、多週期、多賬戶、多交易市場、多策略、複雜金融工具包等複雜系統架構的支援都有一定的限制。一般的系統實現流程為：投資者的策略在本地接收市場資料後，根據策略簡單計算的觸發條件，進行簡單的賬戶持倉、資金計算和管理，進而下達買賣方向、數量、價格等指令，進行自動交易。

中低端平臺適合投資者進行趨勢、反趨勢等對行情和交易邏輯要求不高的策略，是目前市場上個人投資者應用最多的一類大眾化的量化交易平臺。

國內中低端量化交易平臺

國內應用的中低端量化交易平臺主要有文華贏智程式化交易、交易開拓者、金字塔決策交易系統、達錢&multicharts、安翼金融終端等。

1.文華贏智程式化交易平臺

文華贏智採用麥語言開發技術指標模型，產生買賣訊號後驅動交易下單。在量化模型研發方面，贏智提供了國內股票和期貨的全部品種多週期的時間序列歷史行情資料和近期的TICK資料，同時提供了豐富的行情函式、賬戶和交易的部分函式和一些統計函式用於策略開發，還提供了豐富的策略回測報告項作為策略績效評估的依據。在量化交易方面，贏智提供支援最多24個品種進行的多執行緒獨立的程式化交易，同時使用下單精細化元件，實現了部分演算法交易的功能。由於採用客戶端的技術架構，雖然贏智實現了高頻交易的功能模組，但是在實際應用中，高頻交易建議託管在文華機房。現階段，贏智以其程式化實現簡單、價效比高等特點，在中低端量化交易平臺中佔有一定的優勢。

2.交易開拓者程式化交易平臺

交易開拓者（TB）採用語法類似Pascal的TBL語言開發策略模型，根據賬戶持倉狀況和圖表買賣訊號驅動交易下單。在量化模型研發方面，TB提供了國內期貨多週期的歷史行情資料和近期的TICK資料；提供了較為全面的行情資料函式、賬戶和交易函式、統計函式用於策略開發；提供了豐富策略回測報告項作為策略績效評估的依據。在量化交易方面，單個TB終端支援20-30個單品種的圖表併發接收行情並交易，但由於客戶端技術架構的限制，其對於高頻和更復雜策略的支援不足。現階段，TB市場推廣做得較好，合作的期貨公司較多，在中低端量化交易平臺的市場佔有率較高。

3.金字塔決策交易系統

金字塔決策交易系統（下稱金字塔）採用VB指令碼語言開發策略模型，使用較複雜的賬戶函式和交易函式進行資金管理，既可以使用圖表買賣點，也可使用非圖表的交易判斷驅動交易下單。在量化模型研發方面，金字塔提供了國內股票和期貨的歷史行情資料和TICK資料，也可以使用外盤資料；提供了更為全面的行情資料函式、較多的賬戶和交易函式、統計函式用於策略開發，同時也支援外接統計資料庫和專業的統計分析軟體Lib庫做擴充套件；提供了較為豐富策略回測報告項作為策略績效評估的依據。在量化交易方面，除了支援圖表驅動的程式化交易外，也可以進行籃子交易、演算法交易和較複雜的對衝交易的實現，但是同樣受客戶端的技術架構限制，其對於高頻交易、全市場策略的交易等更復雜的策略支援不夠。現階段，金字塔合作的期貨公司逐漸增多，在中低端量化交易平臺的市場佔有率較高。

4.達錢&multicharts自動化交易

達錢&multicharts自動化交易系統（MC）採用power language開發策略模型，達錢提供行情和交易閘道器，multicharts實現策略開發和執行平臺。在量化模型研發方面，由達錢提供的一段時間內的國內期貨歷史行情和TICK行情。MC承襲了TradeStation的豐富的函式庫和策略庫，以及便捷的開發特點，提供了更為完善的回測和績效評價體系，為策略的研發提供了完善的評估。在量化交易方面，MC只支援程式化和自動化交易，對於高階的量化交易模式支援不夠。由於MC進入國內不久，在中低端量化交易平臺的市場佔有率還不高。

5.安翼金融終端程式化交易

安翼金融終端（下稱安翼）採用技術指標的通用指令碼語言開發交易模型，進行圖表驅動的自動化交易，是由某券商獨立開發的進行國內股票和期貨的自動化交易工具。目前安翼提供了國內股票和期貨的歷史行情，可以進行相對簡單的圖表交易和股票、期貨的對衝交易，程式化交易工具免費使用。雖然安翼只能用該券商交易通道進行交易，但卻標誌著國內股票和期貨的量化交易已經提升到一個全面發展階段。

高階量化交易平臺

高階量化平臺除了支援複雜指令碼語言實現策略邏輯外，均支援直接使用C++、JAVA等開發語言實現複雜的策略邏輯，一般為了追求執行效率，不採用介面顯示圖表，而採用多程序、多執行緒方式進行自動化交易、程式化交易、演算法交易，甚至為了追求極致，使用硬體技術進行高頻交易等量化交易方式。

高階交易平臺通常採用的技術架構是使用伺服器執行策略的架構，行情使用轉發路徑最少的極速、深度行情，交易通道採用專用、直連的交易通道進行交易。行情和交易的延時都要求儘可能最低。

高階交易平臺定位於資產管理，在系統架構上嚴格區分策略研發和策略運營執行兩個階段。對於策略研發階段，需要多品種、多週期、多賬戶、多交易市場、多策略、複雜金融工程包的支援，以實現複雜的策略邏輯；對於策略運營執行階段，系統架構要保證各種風控、應急處理、交易方式和策略的平穩有效執行。系統的實現流程除了滿足交易本身的要求外，還要滿足機構本身的業務流程和規範，以及監管層的要求。

高階交易平臺適合機構投資者進行趨勢、套利、對衝、高頻等對行情和交易要求高、邏輯複雜度高的策略。隨著國內金融市場創新的提速，機構投資者對高階交易平臺的需求和潛在需求呈快速上升趨勢。

國內高階量化交易平臺

國內應用的高階量化交易平臺主要有Progress Apama、龍軟DTS、國泰安量化投資平臺、天軟量化平臺、飛創STP、易盛程式化交易、盛立SPT平臺等。

1.Progress Apama

Apama採用EPL和JAVA語言開發或者定製策略模型，通過行情、資訊等驅動CEP引擎進行交易、風控等操作。在量化模型研發方面，Apama使用第三方的行情授權，提供了各市場行情介面和各種櫃檯交易介面的接入，可以接入國內股票和期貨多週期的時間序列歷史行情資料和TICK資料；提供了豐富的金融工具包進行復雜策略開發；提供了便捷的studio開發工具，可以進行復雜策略的快速開發和定製；提供了1萬倍加速測試進行策略回測，可以方便地定製測試報告。在量化交易方面，Apama提供了150萬筆/秒的交易併發處理能力，進行高頻交易、演算法交易。Apama高階的併發處理能力，使全市場的多品種併發套利、對衝等交易策略和實時風控策略可以高速執行。現階段，Apama在國際投行的自營、資管、經紀業務中佔有很大的市場份額。從2012年開始，Apama逐步拓展國內的業務，幾家較大的證券和期貨公司已經開始正式上線推廣Apama和相關的量化交易應用。

2.龍軟DTS

DTS採用LUA指令碼語言開發策略模型，通過平臺提供的歷史和實時行情、基本資料資料、巨集觀資料的統計分析，實現投研和交易。在量化模型研發方面，DTS既可使用平臺自有的資料來源，也可以接入第三方資料來源。DTS還提供了一些金融工具包，進行復雜策略開發、回測和績效評價。在量化交易方面，DTS提供的可以擴充套件的伺服器端技術架構，保證了策略的高併發和高速執行，其在程式化交易、量化交易、演算法交易、對衝和套利交易方面都有實際應用。

3.國泰安量化投資平臺

國泰安量化投資平臺分為研究平臺（QIA-Lite）和交易平臺（QRC），採用matlab的toolbox的形式無縫相容了matlab的研發環境，由交易平臺實現策略交易。在量化模型研發方面，國泰安投研平臺使用自有的行情源、基本面資料、高頻資料、量化因子資料庫，完全相容matlab所有的函式，實現了模型的研發和回測。在量化交易方面，其支援了國內主流證券和期貨的櫃檯，在股票和期貨的程式化交易、演算法交易等方面都有實際應用。

4.天軟量化研究和交易平臺

天軟量化研究和交易平臺採用天軟特有的TSL語言開發策略模型，通過天軟的交易閘道器，實現量化交易的執行。在量化模型研發方面，採用高效能資料倉庫提供的歷史和TICK行情、基礎資料資料、巨集觀資料等資料來源，同時提供了7000種開源的函式庫，進行策略的研發、回測、績效分析。在量化交易方面，其基本實現了自動交易、程式化交易、演算法交易等量化交易方式。

5.飛創STP

飛創量化交易平臺採用JAVA語言，通過可定製的模板開發策略模型，進行高頻交易。STP通過統一的開發和資管運營平臺，實現策略的研發、回測、風控和資管運營。由於使用了高速的櫃檯交易介面，其主要面向高頻套利、程式化交易等交易模式的使用者。

6.易盛程式化交易平臺

易盛程式化交易既可採用類似Easy Language的語言開發策略模型，實現程式化交易和套利交易，也可以根據易盛櫃檯提供的行情和交易API，採用C++開發外接應用的方式，實現期貨、股票的更復雜的量化交易。在量化模型研發方面，易盛程式化提供的EL開發模型，類似於中低端的量化交易平臺，但在行情的速度、交易和賬戶函式的實時性和精細化處理方面，達到了高階量化交易平臺的要求。在量化交易方面，易盛櫃檯的行情和交易速度具有一定的比較優勢，量化交易平臺支撐的應用主要是期貨的程式化交易、自動交易、對衝和套利交易。

7.盛立SPT平臺

盛立金融軟體的SPT平臺，採用C++語言和定製的策略開發模板進行策略研發，採用獨立的運營和回測平臺進行模擬和真實交易。雖然SPT平臺在國內應用不多，但憑藉其100萬筆/秒的行情併發處理能力、交易的毫秒級別的延遲，在量化交易平臺中引人注目。SPT提供了一些策略模板，可以很方便地實現程式化交易、套利和對衝交易、演算法交易、高頻交易等。

現階段，除了上述幾個相對成熟且具有一定應用客戶的高階量化交易平臺外，也有較大金融機構使用像Sysbase CEP、StreamBase等高頻中介軟體來構建量化交易平臺。此外一些傳統的交易櫃檯廠商如金仕達、恆生等，也在逐步推出高階量化交易平臺。