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(資料圖)

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這幾家的平臺，起點基本一致，網頁版的python編程環境+基礎研究數據+社區。當時登錄各個平臺，會發現大同小異，網站也不講究什么盈利模式，先占據足夠多的用戶再說，就是互聯網的那一套打法。

為了讓更多的理工科學生，特別是會編程的大學生上手，這必然要有一些新手指引。Barra這一套完整的研究體系，就成了量化投資的“Hello world”:

一方面，在產品端提供了一行代碼可以實現Barra某個功能的函數；

另外一方面，社區里提供了非常多關于Barra投資的帖子和源碼。

照著抄，即使不理解細節，也能做個七七八八，更為神奇的是，你照著這么做，用過去幾年的數據回測一下，還“意外”的好。

大家都在找投資的圣杯，平臺已經把圣杯給你拆成3部了，自己組裝一下就好。

2016年這些策略還行，2017年開始，所有的量化模型全部開始失效，眼瞅著上證50、滬深300慢悠悠的漲，自己的策略一點點下跌；2018年則是大小票齊跌，別管什么模型，下跌就對了。再加上，股指期貨被限制導致的貼水，給了量化投資最后一棒。

從那之后，各個量化平臺，就開始了痛苦的轉型和關閉之路。偷偷告訴你，電商的東哥，他也做過量化平臺，京東量化平臺，一直沒有找到好的盈利方式，整個項目被砍掉關閉了。

上面提到的3家，也都走向不同的道路：

優礦，背靠t通聯數據，基本保持了原來的特點，數據質量，我個人感覺還是有保證的。畢竟，私募的我們有買過其中的中低頻和高頻數據，其中中低頻的一些數據我大概對過，給我們的和網上的是一致的。

聚寬，自己開始做私募了，我了解到還給一些券商做T0的外包，也有自己的策略團隊。這個事情，就很有意思了，平臺自己出來做投研策略，那基本就等同于把互聯網的線上用戶這一塊放棄掉了。畢竟，你的策略和數據，理論上是保存在他的服務器上。

米筐，開始給機構做本地部署或者自動化的一些事情，當然還是圍繞量化。

所以你如果想要學量化，那就去這幾個論壇里找一找資料，2015年的帖子一些應該還在，但社區應該大都不維護了。了解個框架即可，不要指望找到圣杯了。

關鍵詞： 量化投資 可以實現 很有意思