国内的程序化交易软件与量化交易系统有什么区别？

从国内的程序化软件与量化交易系统平台的角度谈区别吧。

可能很多程序化交易者比较熟悉TB开拓者、金字塔、文华赢顺等程序化软件，这些平台对于因为发展较早有很成熟的运营优势和用户体验，比如提供完整的视频教程和海量的策略模型以及学习社区讨论。

相对于国内的量化交易系统平台，基本都是在2015年后才开始崛起的，发展较晚，比如我们熟知的掘金量化、优矿、聚宽、米筐等，但是这些平台比传统的程序化交易平台优势明显，比如支持期货与股票、期权市场，数据质量较高经过清洗，尤其万矿量化平台背后依靠是万得数据，同花顺量化平台有同花顺数据，优矿背后有通联数据，量化平台涵盖数据、回测、仿真以及实盘功能，其中还有一点机构很注重就是策略的隐私性，很多平台还是线上开源，需要把策略上传至平台的服务器，这很容易被平台窃取或被黑客**，所以国内量化系统目前类似掘金量化支持策略本地化运行，无需把策略上传平台，这样有效保证用户策略的安全性。

总言而之，量化交易系统的功能上是完全可以替代程序化交易软件的，目前不足的是量化交易平台起步较晚，尚有需完善的地方，但是未来的量化交易一定会跟国外的步伐，取代程序化交易也是有可能的。

国内的量化策略可以简单分为三个类型，Alpha策略，CTA策略以及高频交易策略。

1Alpha策略

Alpha策略包含不同类别：

按照研究内容来分，可分为基本面Alpha（或者叫财务Alpha）和量价Alpha。业内普遍不会将这两种Alpha完全隔离开。但是不同团队会按照其能力、擅长方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的团队喜欢用数据挖掘的方式做量价因子，而有的团队喜欢从基本面财务逻辑的角度出发，精细地筛选财务因子。

按照是否对冲可以分为两类。全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好；从长期看, 公司可以赚取BETA分红收益, 并且可以吸引看好指数的客户。相比之下而对冲Alpha策略一般在大牛市中会远远跑输指数；此外不对冲的好处是节约资金，对冲的Alpha策略至少要放20~30%的资金在期货端用来做保证金。

2CTA策略

关于CTA策略，我是在2010年开始做CTA策略的。CTA改进到天字一号量化是我的转折点，多品种组合，单次买进控制低风险度，1%~3%的风险度，实践中明白了如何提高盈亏比。现在我的一个实盘账户资金，7年盈利568倍，他适合多品种，多种风险度，日线，小时线，15分钟线都能够支持。

3高频交易策略

第三类策略就是高频交易策略，高频交易在国内的主要应用有以下几类，期货趋势、期货套利、期权等做高频交易的基本上都是私募，但高频交易的产品基本上不会对外募集或者极少对外募集。高频交易有收益高回撤小的优点，但是做高频的软硬件投入也都昂贵(比如一台服务器的花费在8-10万左右) 。更高频的是千分之一秒以上的，一套机器几百万元，这种是单次盈利小，见利就收，累积起来也有不错的收益。这种适合大资金，高学历，高投入团队来做。

、金融行业配置服务器

金融领域涉及面很广，服务器的用途也各不相同。这里选取几个常见的场景，简单讨论一下配置需求。

1金融企业展官方网站。

在预算有限的情况下，企业搭建响应式官网展会，对需求很大，可以配备2核4G2M+云服务器。

预算充足的话，需要搭建金融网站+后台平台，安全性要求高。可选择4核4G10M以上的云服务器。

2互联网金融门户

如第三方信息平台、垂直搜索平台等。

这类平台每天实时更新大量数据信息，注重搜索、匹配、定向，不负责实际销售。它选择服务器配置12核24线程以上的CPU，匹配用户流量大、安全性高的需求，带宽30M/防200G以上。

3构建金融交易体系。

考虑到主要的交易模式属于撮合交易，大量的实时数据交互，一般涉及高频、量化，需要高速运行，对IPOS服务器要求高。

比如单CPU16核32线程以上的双路E5服务器，为了匹配高性能计算，网站前端服务器标配64G以上，数据库服务器一般内存需要达到128G以上。

一般的金融交易机构会把自己的服务器群放在自己的机房或者托管在交易所附近，而金融企业会把自己的服务器托管在用户群附近。

4用于分析市场状况

如果个人用户使用服务器+操作系统+股票软件下载数据进行行情分析，可以选择2核2G2M云服务器。