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学习量化策略研发，首先要选择合适的工具。工具的选择涉及两点：编写语言的选择与量化研发平台的选择。
上一节课，我们为大家讲解了如何选择策略编写语言。这一节课，我们接着来讲解如何选择量化策略研发平台。
市面上有许多量化策略研发的平台，如何才能挑选到适合自己的？在选择之前，先认识量化策略研发的过程分解，如下图：
认识了量化策略研发的过程，我们将按照节点顺序，和大家分享应从哪些方面来挑选量化研发平台。
我们上节课说过，每种策略编写语言各有特长，也各有局限。根据不同的应用场景，选择恰当的编写语言才是明智之举。因此，选择编写平台时，要注意它是否真正支持多语言。如果平台支持多语言，可以根据不同的场景和需求，灵活采用不同的语言，提高研发策略的效率。
策略编写时，函数是很重要的“原料”。如果”原料”缺失，则会给策略研发带来很大困难。轻则降低效率，重则无法实现策略思想。挑选平台时，要注意它的函数是否齐全，或者是特殊的函数需求，开发团队能否积极配合开发？
编写平台的使用体验，对策略研发的效率有很大影响。事实上，国外的许多研发平台，因与中国用户存在习惯差异，在使用体验上，往往都不尽如人意。而一些新开发的平台，缺乏足够的打磨时间，难免出现未知的坑坑洼洼，在使用流畅度上也可能存在问题。一个好的策略编写平台，需要具备足够的专业素养和鞠躬为客户的服务心态。同时经过长期专业打磨，才能达到快、准、稳的使用体验。
△一个提高编写效率的例子：智能输入提示，输入开头字母，自动提示相关变量、函数，提高编写速度、减少编写错误。
策略回测需要数据，因此数据质量至关重要。考察一个平台的数据质量，要考察数据来源是否合法、权威；是否具备生产数据的能力；是否能保证数据来源及时、准确；是否能根据用户需求，快速研发用户需要的特殊的结构化数据。
策略研发，需要耗费大量时间和精力用于回测。一个策略研发，所需进行的回测次数往往是成千上万，甚至是百万。因此，回测平台的速度，是考评一个研发平台的重要指标。值得注意的是，回测速度是由多个因素组成的，例如响应时间、策略载入时间、回测运行时间等。考察回测速度时，我们需要综合计算这些时间。
我们随机抽样了市面上的几家平台，回测速度评测的结果如下：
注1：所列平台为抽样调查，非完全统计，仅供参考。因每个平台使用语言/语法不同，选用相似策略进行测试。
注2：B平台的回测用时很短，但是它的策略加载时间却需约20~40秒，因此其实际回测速度不尽如人意。
注3：C平台无内置策略回测功能，需从外部将回测结果导入，无准确回测用时数据。
由此可见，不同平台的回测速度会有较大差距，需要我们仔细甄别。
并非收益率越高的策略就越好，实际交易中，其它测评指标也非常重要。比如，风报比，回撤过大会触发资金警戒线，导致基金被清盘。测评指标越丰富，越有利于我们多方面考察策略，越能使策略在实际交易中获得较好的效果。
测评结果是一些复杂的数据，如果只是简单罗列，不利于阅读。测评报告的呈现是否清晰、直观，直接影响对测评结果的理解。
参数优化是策略优化中一个重要的环节，不同的市场或微观结构需要不同的参数。观测优化空间还可以评判策略的普适性和健壮性。但是手动优化效率低、耗时长。例如，当需要对3个参数进行遍历时，每个参数假设有100个取值点，则3个参数的组合将高达一百万种，难以靠人工完成。一个平台能否提高参数优化效率也是很重要的。
有时候，我们研发的策略回测表现很好，但实战却不如人意。这是因为策略的回测表现只是说明了该策略符合历史数据的行情，不代表也会符合将来的行情，这种“符合”很可能是我们过度拟合历史数据造成的。因此，除了进行历史数据的“样本内”测试，还需要进行“样本外”的数据测试。
最佳的“样本外”数据莫过于真实的行情，使用真实行情进行模拟交易可以让我们最真实地评估策略的效果。因此，一个好的量化交易平台，应该提供对模拟交易的良好支持。虽然模拟交易采用了真实的行情数据，但并非真实的下单交易，仍然会与实际交易存在一定的差异。量化平台需要做的，就是将这个差异尽可能的缩小，如此才能更准确地评估策略。
策略投入实战的过程中，如果平台的功能无法满足策略的需要，就无法最大限度的发挥策略的预设效果；如果平台存在设计缺陷，可能还会造成资金损失。因此，还需要一个稳定、安全、高效的实盘交易系统。
传统的量化研发，专业人士使用的是功能强大的客户端软件，例如MetaStock、TradeStation等。这些客户端软件可以高效地实现复杂的策略，并对策略进行回测和优化。但这些软件也比较复杂，新手学习较为困难。同时，早期的量化投资人士（他们一般被称为宽客）往往自行其事，很少与外界交流。
随着众包（Crowdsourcing）概念的出现，在线量化投资平台应运而生。量化研发走下神坛，逐渐开始“大众化”。
2011年，Quantopian（QT）成立，这是一个面向初学者而非专业人士的众包型在线量化投资社区。此后，国内外也陆续出现了在线量化平台，他们大多使用或参考了QT的技术框架。这些平台提供了一些简易集成的功能模块，让初学者可以较为方便快捷地在网页上进行量化策略的研发和回测。同时，其在线社区有利于使用者进行学习和研发的交流。它们打破了量化投资的神秘感，降低了量化投资的进入门槛。
一般来说，在线平台的优势在于简易方便。而客户端的优势在于强大高效。
在线平台提供丰富的教程、互动社区、策略商城等服务，对量化策略研发的学习有很大的帮助。但它受到网络带宽和服务器性能限制，很多复杂功能无法实现。与客户端比较，需要更长的加载时间和回测时间，可能影响研发效率。
△Quantopian的策略编写与回测界面，方便快捷。但需要较长的加载时间，回测速度较慢。
在线平台与客户端对比总结如下：
在线平台与客户端软件是相辅相成的工具，可以根据实际需求灵活使用。
你们平时惯用的平台是什么呢？有觉得很值得推荐的平台吗？欢迎给我们留言，一起探讨~
到这里，关于如何选择量化策略研发工具的两节课都讲解完了。每种工具都各有优缺点，我们应该根据自己的情况和应用场景，加以理性选择。
风险提示
股市有风险，入市须谨慎。任何技术指标和策略都只是辅助决策的工具，不是绝对准确；示例与结果仅供研习参考，不构成任何投资建议。同时，文中所提及的任何方法和工具，在实际使用中，均需结合其他工具、根据自身以及具体情况进行综合判断。
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总指导 | 徐小明 主编 | 海菱
编辑 | Winder、潘潘、晓璇
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