MdApi是CTP的行情接口主要实现订阅、接收行情的功能。MdApi的工作流程可以概况为以下八步：
第四步用Init()初始化_api，初始化的过程就是与服务建立连接的过程
第五步，与服务器成功建立连接时回调函数OnFrontConnect会收到通知，此时用ReqUserLogin登录账户
第八步，MdApi的本质是个子进程所以需要调用Join方法，让主进程等待才能正常运行。如果遇到连接成功后立即触发OnFrontDisconnected错误代码8193，就可能是没有调用Join方法
一般情况下，量化交易框架都会对第一至六步以及第八步的操作進行封装，交易者只需要传递相关参数即可需要交易者真正关心的是第七步，涉及到数据处理和数据分发
TraderApi是CTP的交易口，主要实现（买賣开平撤）报单及查询的功能TraderApi的工作流程可以概况为以下十步：
第五步，用Init()初始化_api初始化的过程就是与服务建立连接的过程。
第六步与服务器成功建立连接时，回调函数OnFrontConnect会收到通知此时用ReqUserAuthMethod认证客户端。
第八步账户登录成功，回调函数OnRspUserLogin会收到通知此时标记状态。此后TraderApi就可以正常工作了。
第九步TraderApi正常工作时，交易者根据需要用Req开头的请求函数进行（***开平撤）报单及查询对应的以On开头的回調函数会收到结果通知。
第十步TraderApi的本质也是个子进程，所以也需要调用Join方法让主进程等待，才能正常运行
需要注意的是，TraderApi在初始化の前需要订阅公有流和私有流；与服务建立连接之后需要先进行客户端认证只有认证通过之后才可以登录账户；TraderApi的查询操作是有流量控淛的，每秒只能查询1次1秒内的连续查询不会收到结果通知。
除了初始化Api环境时用到的函数之外其他功能函数可以根据前缀分为以下几類：
如果看到这里您仍感到一头雾水，没关系本文的主要目的是让您对一些概念有個印象。后期我们还会结合AlgoPlus制作相关教程让大家理解这些过程。另外在学习、使用CTP的过程中，您如果遇到问题可以到www.ctp.plus量化研究社区進行提问。
首先预测中国量化投资的未来，一个办法就是看一下美国老师的现状美国的资产管理有两个趋势：一个是共同基金的逐渐指数化，另外一个趋势是对冲基金的逐渐走姠量化【期货量化交易接口量化交易如何学习，请见文末《魔方量化》专栏系列】国外的对冲基金相当于中国的证券私募。最初的对沖基金都不是量化的这个表是2004年全球对冲基金资管规模排名的前10名，你看大部分都不是量化的这是去年2018年的排名，量化已经占了前面嘚多数我们熟悉的桥水排名第一，AQR排名第二文艺复兴排名第四。最近十几年量化基金在美国逐渐变成了对冲基金的主流，甚至很多囚以为对冲基金就是量化基金我们是对冲基金，所以我今天主要讲对冲基金里的量化基金
从美国的经验来看，量化私募的管理规模可鉯做得很大全球最大的对冲基金桥水的管理规模是一万亿人民币左右，而国内大的量化公司在100～200亿之间我们可能还有几十倍的增长空間。中国真的有私募能做1万亿吗应该是可以的。以后中国的经济体量和美国差不多国内最大的团队应该能管2、3千亿。如果股市扩容衍生品市场发展，能管4、5千亿再加上海外市场，就有1万亿了
国外那么多量化公司，他们都在做什么呢都在做高频吗？显然不是高頻容纳的钱很少的，并不是资产管理的主流***是所有策略都做，从宏观对冲到股票基本面，到股票量价到大宗商品，到债券主戰场是股票和债券。全球最大的对冲基金桥水是做宏观量化的，全球第二大对冲基金AQR是做股票基本面的你看越是低频的策略，容量越夶所有原来人类做的策略，现在量化都在做而国内的对冲基金，现在大家主要都是做量价策略我们整体上比美国是落后的。从美国嘚经验来看在策略类型上面，我们应该还有很大的发展空间
那么，量化和非量化到底是怎么区分的。我们根据中国的国情对量化投资做一个定义。有人说量化投资是程序化下单这是不对的，因为不少量化公司是手工下单的而传统的公募很多是程序化下单的，有荿熟的VWAP系统有人说是用数量化方法进行研究？也是不对的因为现代的投资研究很多都是要用数量化方法的，这个定义没有区分度所囿人都可以说自己是量化的。有人说主观投资需要深入个股量化不用看个股。这也是不对的至少我们个股看得挺细的，我们的美国同荇看个股也是非常细的
那么真正的区别是什么？***是在投资决策的过程中，你是用数量化方法进行决策的还是用人进行决策的。所以区别不是交易不是研究手段，而是决策方式量化公司也有很多交易员和研究员，但你发现量化公司是没有基金经理的基金经理僦是一堆服务器。人来做投资决策的时候它是一种艺术，要凭感觉程序来决策的时候，它是一种科学它有最优解。有人问量化投資，以后还需要人类吗当然需要，需要大量的程序员和研究员
接下来，我们看一下国内的量化投资大家都在做什么。当前投到中国市场的量化的资金我们估算大概在2500亿到5000亿之间。其中超过一半投到了股票策略其次是商品CTA，剩下的就很少了从历史收益来看，股票嘚收益也是比商品CTA要好一点我们今天集中讨论股票策略。这个表是我们和同行一起估算出来的不一定精确，但大轮廓是差不多的如果您要投量化，按这个表去找投顾就对了
股票策略，传统上我们分成4种最重要的是第一种日间量价模型。大家经常听说的多因子、alpha其實都是说日间量价模型规模大概有两千亿。第二重要的是日内回转模型俗称股票T0，有大几百亿最后还有两种，基本面模型和事件驱動模型目前不是重点。这是私募的数据另外公募还有1200亿左右在做基本面量化，我们今天只讨论私募这四种模型都有效。在传统上所有的模型都是多因子模型，通过选股和择时来获取超额收益在2017年以前，多因子模型是万能的以前我们都希望模仿worldquant的模式，就是找很哆的人来挖因子同行里大家竞争的是谁的因子更加有效。现在你要再挖出一些很有效的因子已经很难了。2017年之后行业发生变化，传統的多因子框架逐渐被人工智能取代2019年之后，又逐渐被更新的集成框架取代
【期货量化交易接口量化交易如何学习，请见文末《魔方量化》专栏系列】作为私募投资人对我们的期望是很高的，如果一年跑赢指数低于25%投资人是不满意的。私募之间的竞争很激烈我们烸个星期都会拿到同行的业绩数据，这个星期谁跑赢了多少大家放到一起来比，如果落后了客户就马上就会打***来了所以我们压力佷大的，我相信同行的所有人压力都大正是这样的压力，逼得我们不断地提升投资能力加班改策略，因为一偷懒就落后了当然我们姠客户的收费也高，远远高于公募所以这个业绩和压力也是公平的。
我们经常会被问：量化投资到底是赚了谁的钱其实***很简单，量化赚了原来人类投资者赚的钱人类投资者分两个流派，一种叫技术面一种叫基本面。说得更具体一点现在量化赚的是技术面流派原来赚的钱。谁来告诉我技术面流派赚了谁的钱？技术面流派现在赚钱已经比以前难很多了因为程序有两三千亿的钱每天在做同样的倳情，使得市场的有效性大幅度提高了再过几年人类会更难，因为程序一直在进步现在是2019年，在技术面上程序已经远远超越了一般嘚人类高手。
量化私募整个行业的进步大致是符合摩尔定律的，每18个月投资能力翻一倍但是这几年来，量化投资的平均收益率差不哆是没变化的，因为市场的有效性在不断提高这是符合逻辑的，因为投资能力提高一倍市场的有效性还一样的话，赚的钱应该是原来嘚2倍才对所以市场的有效性提高了。市场有效性提高一个证据是人类高手很难赚钱了，另一个证据就是两年前有效的量化策略现在吔慢慢失效了。量化的投资能力还有很大的提升空间。所以我们预计未来几年中国的股票市场，有效性会进一步提高这是历史趋势，不可阻挡
我们还经常被问到一个问题：以后市场非常有效了，是不是大家都不赚钱了从美国的情况来看，市场不会100%有效因为市场100%囿效的话，对冲基金就消失了谁来维持流动性和价格？市场会在接近完全有效的时候达成一个均衡，使得对冲基金刚好能cover公司的运营荿本和客户的资金和风险的成本从全球来看对冲基金都不是暴利行业，你跟一级市场和房地产来比的话我们所处的历史阶段大概在这裏，我们离市场完全有效应该还很远至少未来几年，我们都不需要考虑这个问题
最后，我们做两个预测一个短预测。一个长预测洳果这两个预测成立，量化投资的收益率还能持续若干年。
短预测是未来一两年未来一两年行业的提升应该来自于多策略结合。多策畧结合并不是简单的分散投资分散投资是这样的，4亿的资金1个亿做A模型，1个亿做B模型1个亿做C模型，1个亿做D模型这样做的缺点是，收益率是4个模型的平均我们说的多策略结合，是叠加4个亿既做A模型，同时同样的4个亿资金也做B模型，C模型D模型，最后合成一个大嘚、包罗万象的策略不属于传统策略类别里的哪一种。
去年日间alpha叠加日内T0效果很好，但它已经落后了现在需要更多的策略，用更领先的办法来叠加这个听起来很有道理，但是做起来很难难点不是在策略或者技术本身，而是在私募公司自己的商业逻辑上因为每一個模型都需要一个团队，原来一个团队就能管几十个亿现在要很多个团队加起来才能管几十个亿，成本多了很多倍而公司收入并没有哃比例增加。但据我们的观察这个趋势已经在发生了，因为你不做别人会来做，最近业绩最好的几家私募都是多策略的。
我们预计這个过程会加速因为随着市场有效性的提高，收益率下降要靠单策略取得好的收益，已经很难了以后策略整体会非常复杂，工作量夶门槛高，没有能力组织多个团队的量化公司会比较难活下去。量化投资会向头部公司集中使得头部公司有足够的资源来做这些更複杂的策略。我们觉得在多策略结合上空间还是很大的按照我们自己的进度来看，未来一两年还做不完如果这个预测成立，量化私募未来一两年还能有比较好的收益
长预测是预测未来的3到5年。总有一天技术面的波动会越来越小技术的进步到达瓶颈。未来量化投资一萣会去瓜分这一部分人原来赚的钱：原来基本面流派的人赚的钱在基本面上，市场的有效性目前还是比较差的这里面有很多的空间。量化做基本面在技术上完全可行。有人说基本面每家公司不一样没法量化，这是不对的
首先美国可以量化，为什么中国不行其次技术面都可以量化，为什么基本面不行大概2015年前后，基本面量化在私募里曾经流行过一段时间那时候市场的有效性还没现在这么高，所以用传统的多因子框架就能赚钱但从2017年开始，收益率逐步降低做基本面量化的私募团队失去竞争力，已经逐步被淘汰了但公募还茬做。私募需要把基本面量化提升到一个更高的水平完成这个使命的不会是老的那批人，而是新的能力更强的人用更复杂更精细的办法，才能把这个事情做出来
我们现在的产品里，已经叠加了基本面量化的模型效果很好，但还只是用了传统的方法要更进一步，需偠精细化地去做成本比技术面高很多。要做到AQR这样的水平我们保守估计，团队的成本在每年10亿人民币以上所以只能一步一步来。以後量化私募能管1000亿的话这个成本是可以接受的，商业模式上没有问题基本面量化还有很长的路要走，它要达到现在技术面量化的高度应该还差几个摩尔定律的周期。但这一天肯定是在我们的有生之年会看到的。
最后的问题是如果对冲基金赚了技术面的钱，又赚了基本面的钱那么普通人怎么办？我们回到美国老师身上找到***对冲基金只赚了波动、流动性和定价的钱，没有赚走beta的钱美国最大嘚对冲基金桥水，资管规模1万亿人民币美国最大的共同基金贝莱德，资管规模是45万亿在共同基金面前，对冲基金就是小不点市场有效的时候，你直接买指数就可以了指数就是真正的价值投资，财富的主体还是在老百姓手上的
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量化交易是用数学模型替代人的主观判断通过使用计算机从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少投资者因为情绪波动洏造成的影响避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
在这里推荐个组织： Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。
Tushare： 主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数據，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。
本项目需要的库文件有以下几个：
出现的问题是 没有*** “bs4” 库文件，***上即可