① 天字一号股票量化交易系统靠谱吗
一个量化交系统靠不靠谱，一要看他是否有完整的交易体系，有没有完整的建仓、平仓、仓位控制、资金管理的体系，同时看是否全品种全状态下都合适。
二要看是否可以提供历史数据回测。
三是看该系统是否可验证实盘资金曲线数据，原学量化系统的实盘历史数据都是可以真是可验证的。
具体一个量化交易系统靠不靠谱，需要亲自对比才知道。
② 目前市面上的量化交易平台做到了什么程度
量化交易，从18世纪开始，金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法，经过多年的进化，已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。
在当前中国资本市场的变化中，定量投资作为一种新兴的中国市场投资方式，是现代量化投资理论和数理统计方法的运用，在海大历史数据的各种“能带来超额收益的使用计算机技术的高概率事件制定一个模型验证的数量策略和治疗这些规则和策略，和固化的策略来指导投资的严格执行，为了获得可持续的稳定，高于平均水平的超额收益。
③ 量化期权投资经理有前途吗
量化投资这个东西比较小众，据说国外是主流，不过这个说法最近我比较怀疑，因为好像大家对“量化交易”这个词理解不太一样，比如做市商，那可能都是通过程序来完成交易对冲，这个可能和我们说的量化交易不是一回事。
再说回来，目前股票量化很难做，因为不是T+0，期货要好做不少，但是我知道的比较少人去做，而期权，目前国内商品期权和个股期权加在一起才4个品种（我假设你是做国内的交易，并且都是场内期权），从我实盘来看，商品期权的流通量还是很低，这就会导致你不断撤单改价，也就会影响你的滑点，最终你交易下来，恐怕和你模拟的结果差别很大。
另外个问题是手续费，如果按照期权金的比例来算，期权的手续费真是相当高了，尤其是个股期权，所以这个会导致你短线模型基本没法做。
但是从我个人来看，我认为期权是比较合适做量化交易的，这里涉及的因素比较多，远远比期货股票复杂，这点来看是适合量化交易的，只是在这么小的水池里，是不是要搞这么复杂，我就不好说了。
没在证券公司干过，不知道一般是否有这种职业位置配置，所以上面我只能说说我对这个交易本身的看法了。
你要是有啥这方面的信息也希望分享一下，大家都了解了解。
④ 我想成立一家量化交易研究工作室，需要注意些什么
首先给量化工作室做一个整体运营发展规划，定位是什么？盈利模式是什么？愿景是什么？如何开展业务？
按照你的现在的情况，你们是有一定的基础条件，现在需要更多的资金，需要销售找资方，可推断量化工作室定位是为LP做财富管理，盈利模式是客户的资金管理费和盈利分成等，愿景是发展成为一家阳光私募基金，为私人做高端理财服务。
业务如何展开?
量化交易对标的市场主要是国内的期货、股票、期权和ETF，既然有成熟的策略模型，实盘有业绩是最能打动资方的，拿业绩去券商、期货商、银行找资金是一个途径，如果没这方面的关系，那就直接参加国内的比赛，如果能获得好的成绩，资方很容易找上门来。
量化工作室最终的发展还是往量化基金私募走，所以这块做好规划。祝你好运
⑤ 在投行内部做量化交易与独立出去做量化交易有何不同
这里我们只说量化交易，不讨论量化研究和量化定价这一块的业务。
量化交易是分两个阶段的。第一个阶段是2008年以前，或者说Dodd-Frank法案以前，投行内部林立着各样的很多对冲基金或者类对冲基金的实体，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投资银行的自营交易业务也很像对冲基金。在这一阶段，这些类对冲基金的实体和外面的对冲基金是没有啥区别的，业务很类似——赌方向、做部分对冲（Partial Hedging）、跨市场套利，也非常敢于承担风险。
当时在投行内做对冲基金类型的量化交易有着非常大的优势，因为两点——第一是银行有着非常良好的融资渠道，融资成本显著地低于当时的对冲基金，如果你尝试去组建过一个基金，你就知道资金成本对于一个对冲基金的影响多么大——巴菲特这么多年的成功是离不开长期1.6倍的财务杠杆和其低于中央银行存款准备金率的资金渠道的（详细内容参见AQR的论文——Buffet's Alpha）。 炒股需要经常总结，积累，时间长了就什么都会了。为了提升自身炒股经验，新手前期可以私募风云网那个直播平台去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。
第二是银行有着一个灰色的信息流——客户的交易记录。这个交易信息，就是今天，也是非常有用的内部消息。几周前Bill Gross从PIMCO离开时，所有投行的Sales都疯了，不停地研究之前PIMCO在自己银行的仓位，然后分析那些债券最有可能最先被清盘，从而给其它客户交易建议。而当年文艺复兴多次更迭合作的投行，就是因为其大奖章基金的交易记录得不到妥善的保密，很多合作银行的自营交易桌跟着交易。
这两个优势造成了当时的自营交易极其暴利，而且管理层为了做大业绩，全力支持明星交易员放大杠杆——而实际上，金融危机期间很多的CEO都是靠着自营交易的暴利业绩从交易大厅升职到管理层的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
这也造成了，为什么很多高盛离职的自营交易员在金融危机后，当银行不能做自营交易后出来自立门户开设对冲基金，却完全无法复制当年的业绩——因为他们是因为整个组织的强大而获得超额收益，当失去了资金优势和信息优势后，一切都成为了浮云。
2008年，准确说是2009年后，一切都变了。
首先是政府明令规定自营交易不让干了，于是各种投行旗下的基金，放入资管部的放入资管部（比如Goldman Sachs Global Alpha进入GSAM），独立营业的独立营业（比如PDT从摩根斯坦利分离），要不直接就关门大吉了（比如UBS、德银）。
还有一些硕果仅存的，一般是在股票交易部门，打着对冲为名，通过会计手法，维持着极小的自营规模，这种类似的团队很多投行都有。但是不成气候了，也不会造成任何系统性的风险——当然，各种马路传奇故事也销声匿迹了。
银行内部还有没有量化交易了，其实还有——那就是随着计算机技术进步的自动化做市交易。做市在国内这个概念刚刚出现——因为期权做市商制度的引入。但是在美国这个是从华尔街开始就有的交易体系了。简单来说，就是假设你经营一家买可乐的小店，你有两个主要的交易——一是从总经销商那里拿货，用的价格是Bid，二是分销给街边下象棋和夕阳下奔跑的孩子们，这是Ask。Bid是你的进价，Ask是你的出货价格，Bid一般小于Ask（除非你是搞慈善的）。你持续的维持报出这两个价格，同时根据你的存货来调整报价或者对应报价的数量——比如你的存货太多，大爷不出来下象棋了，你就降低Bid，这样很难进到货了，而保持Ask，等待有人来消耗你的库存。
这个过程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由于没有实际的总经销商供货，你的报价（Bid-Ask）是基于你对于对应资产的Fair Price的估计来决定的，通常是你算出来的均衡价格加减一个值构造成Bid-Ask组合。在很长的时间内，这个报价都是靠人来完成，这个过程是枯燥的，而且很容易出错——而对于期权类产品（非线性价格）也很难快速报价。我之前和期权交易员合作过很长时间，他们的工作不一定智力上很难，但是对于人得耐力绝对是一种挑战——因为在开市后他们要注意力高度集中的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，报价，报价，在这交易大厅报价... ...
于是，从简单的资产起，从交易所级别开始支持API交易了。什么是简单的资产，就是Vanilla类别的，比如个股、指数、外汇、国债等等。因此投行由于本来就是大量资产的做市商，开始把原来这套过程通过计算机来完成。后面大家发现计算机是完美胜任这项工作的，因为计算机能够高速计算库存来调整报价，还能报出很多复杂的单类型。因此从2000年开始个股、指数开始逐步被自动化做市来包揽，2005年后个股期权自动化做市大热，而2008年后外汇自动化做市也相当成熟了，2010年开始国债自动化做市也在美国兴起——这也是我目前在工作的内容。
那么对冲基金呢，除了传统的量化Alpha，他们难道不能也做这个业务吗？实际上，很多对冲基金的自动化做市业务比投行还要好——比如Citadel，比如KCG。但是区别何在？区别在于两点，第一是很多对冲基金不是专属做市商（Designated market maker）。DMM的特权是其有专属席位——在美国这样高度商业化的国家，DMM也是非常稀有的。原因在于，DMM是有责任的，那就是在各种大型金融危机中，当流动性极差的时候，DMM还是要持续的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流动很差的时候这是非常危险的，因为大家丢给你的都是不好的资产，比如大跌的时候，都在卖，你的Bid反复被Hit，然后又没人来hit你的Ask，浮动亏损可以非常大。那么DMM的特权呢，DMM可以获得非常高比例的rebate，也就是说，佣金返点非常高。这是对于其承担的义务的回报。
第二就是绝大多是对冲基金不是Broker，也是你一般想买股票不会去找他们报价。在外汇和债券这类市场中，有两级市场，一个是B2C市场，也就是零售市场，里面基本都是Broker-Client，而第二级就是B2B市场，都是Broker-Broker。一般来说，B2B市场的Bid Ask Spread要低一些。一个形象的例子就是，我小时候去批发书的商店买书，一个商店有本习题集没有，于是老板去隔壁家拿了一本，卖给我，最后肯定这个老板要把一部分价格还给隔壁家，我付的价格和老板付给隔壁家的价格就是B2C到B2B市场的差价。
这里投行又耍流氓了，他们有着B2C市场的接入优势，因此只要客户量够大，基本都能把自动化做市实现盈利——因为根据大数法则，一定时间内，买卖双方的交易量应该是均衡的。
那么对冲基金靠什么——靠更好的策略。对冲基金如果要做高频做市的，基本在B2B市场参与，他们不是DMM，但是也自己去报价，然后靠着对于价格走向的准确判断，来调整报价，实现拿到多数对自己有利的单，或者持有更久符合预测方向的单，来达到盈利。这种不是DMM却自发去做做市商的行为，叫做Open Market Making。
Citadel是期权自动化做市的王者，顶峰时期一年的利润可以到1 Billion（2009），而整个市场那年的利润也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，没有客户流，也能靠做市赚钱的。
此外，做市业务之外，对冲基金还多了很多机会。因为很多业务银行做起来不划算——比如商品。考虑一个金融类公司，不能光讨论交易策略，宏观上你一定要思考资金成本等问题，这才是投资之道在投资之外。商品这些之前银行干了很多坏事的业务（详细参加高盛的铜交易和JP的风电交易）都被监管方克以了极高的资本罚金。这是Basel III里面的规定，也就是你拿着1元的股票和1元的监管资产过夜受到的处罚是完全不同的，具体算法参见Basel对于RWA（Risk Weighted Asset）计算的细则。这一系列监管，造成了对冲基金有了大量的新业务——因为投行退出。而大量银行的人才也流向了对冲基金。
现在门径这么清晰，那么投行和对冲基金做量化交易的工作差别就很明显了——投行主要以自动化做市为中心的高频信号、客户流分析、报价博弈论等研究为主。而对冲基金主要是传统的量化Alpha、量化资产配置为主——当然还有公开市场自动化做市了。
希望可以帮助到你，祝投资愉快！
⑥ 国内支持股票期货期权基金交易的量化平台都有哪几家
目前国内量化交易平台主要有掘金量化、优矿、聚宽、米筐、讯投、国泰君安、同花顺、龙软、TB、京东量化、Big、雷矿等等。
专业度较高应该是掘金量化、讯投、优矿
用户量较大应该是聚宽米筐
人工智能：Big
⑦ 量化交易，哪家的股票数据好
量化交易的话，其实对于数据这块真心很厉害的，毕竟现在这个股票数据这块的话是可以直接做到的啊
⑧ 期货量化交易软件哪个好
推荐掘金量化交易平台，支持期货期权股票两融的量化交易，数据丰富，tick级回测、逼真的仿真环境和合规的实盘交易通道以及丰富的风控系统。
⑨ 什么是量化投资
量化投资指的是一种投资方法，它是指通过数量化方式或计算机程序化发出买卖指令，以得到稳定收益为目标的交易方式。量化投资是一种定性思想的量化应用，它对大量的指标数据进行分析，得出一些有说服力的数据结论，然后通过计算机技术进行数学建模，并进行量化分析，从而得出一个比较契合实际的投资策略。
量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。
⑩ 国内券商有没有提供股票程序化交易接口的
其实如果满足条件的投资者（无论个人还是机构） 都可以直接申请券商的api，毕竟如果采用通达信破解版接入，用普通的金证柜台，有200ms的穿透时间， 目前很多券商针对程序化交易用户提供了专门的通道。 这里推荐中泰XTP，纯自主研发 而且无论速度（深交所下单到网关小于50us，成交回报1.6ms）还是稳定性（主动订单成交率95%）都是第一梯队的 具体的可以看这篇文章——XTP极速通道 - Duke的文章 - 知乎 https://zhuanlan.hu.com/p/139641563