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    参考国外的一些经验以及我自身走过的路，下面就这个问题和大家一起探讨一下。创建一个自动量化交易体系台需要多少成本，以及需要实现哪些功能。简单起见，我们以人时来衡量成本。
    1、构建量化交易策略框架
   构建自动交易系统需要从找到量化交易策略开始。没有放之四海而皆准的方法，因此用户需要找到自己喜欢的策略，然后才能自动化交易。为此，他们必须能够在不同的技术路径之间进行选择，并组合成一组交易规则。完成这个体系是一个细致的过程，一般需要超过150个人时。
    *终成果：形成一个程序员可以看懂的量化策略模型思维导图。
   经验之谈：交易者很难把策略和程序员说清楚，因为语言本身是一条线，是串联，而计算机逻辑是并联。这就要求策略师不但具备交易经验，还要具备编程经验，从而将策略变成程序员可以看懂的思维导图。
    备注：左侧是数据结构，右侧是逻辑条件
    2、验证核心逻辑历史表现
   策略师需要找到量化策略的核心因子，依据思维导图建立一个简化的回测程序，并在市场中初步验证其适应性。因子分析或回测，可以使我们发现交易想法与实际运行之间的偏差。另外，使用历史数据测试和优化策略本身也是一项重要功能，这已经成为任何ats（自动监控系统）的标准。完成对策略核心要点的回测大约需要120个人时。
    *终成果：形成一个历史数据回测系统，并可优化调参。
   经验之谈：很多交易策略的核心逻辑经不起推敲，或者是幸存偏差，或者是未来函数，如果经不起推敲，就没有必要进行以下步骤。通常来讲，策略师熟悉多种快速回测工具（比如万得），从而在*短时间内给出合理的建议。
    3、连接实时市场数据
   实现回测只是成功了一半，另一半是实时市场数据。好的策略，通常需要稳定的一至多个实时数据，这对于*终交易成功至为关键。比如，连接备份数据源。实施能够收集和提供综合市场数据的功能，一般需要120个人时。对于特别的市场数据，需要自己进行抓取和特别清洗的，还要再加40个人时。
   *终成果：要实现现实交易中数据的稳定连接，购买的数据源质量也是很重要的维度，聚宽、tushare、yfinace这些数据源都应当在考虑范围之内。
   经验之谈：一个好的程序员，关键不是实现实时数据连接，因为这是比较容易的（接口都有参考说明），*重要的能力是容错处理。比如，如果数据中断或出现错误，不会导致下单错误或系统崩溃。
    4、与券商的平台进行整合
   要下达和执行订单，用户需要将他们的经纪商账户连接到ats。根据要集成的经纪平台的数量，这可能需要60-150个人小时。
    *终成果：实现交易的无缝连接。
   经验之谈：国内大部分的私募都在使用迅投，因为迅投与各大券商有比较广泛的合作，只要金额足够就享受软件支持；如果是个人投资者，建议只使用一些简单的量化软件进行整合，比如，文华、金字塔等。
   以上就可以完成一个初步的量化系统了，但如果想实现更为系统的交易，下面四大模块，也是不可或缺的：
    1、交易日志模块
   交易日志使用户能够了解他们的交易历史，帮助他们突出成功、识别错误并微调他们的策略。交易日志通常包含订单规则集、工具、订单类型、合约数量、、时间等详细信息。实施交易日志功能所需的估计时间为60–95人小时。
    2、设置和参数模块
   灵活性对于真正卓越的ats至关重要。为了满足瞬息万变的市场的所有需求，系统必须是可调的和可定制的。用户可能希望调整保护订单、订单大小、盘中持仓量、容忍度等参数，并且他们应该能够在需要时随时调整策略。定制设置和参数需要160到220个人时。
    3、手工管理模块
   尽管ats一词意味着自动化，但并不排除手动控制，因为有时用户需要微调一些参数。通过交易管理功能，用户可以在交易执行的那一刻对其进行管理。他们可以发送限价单、设置止损/获利值、取消订单、平仓和调整许多其他参数以改善结果。一个交易管理功能的实现大约需要50-70个人时。
    4、仪表和图表模块
   可视化对于策略的管理十分重要，持续访问用户数据对于数据驱动的决策至关重要。仪表和图表可帮助用户轻松获得详细信息，例如总账户余额、日内交易结果、佣金、各种指标、变动以及他们需要改善结果的任何其他信息。仪表板和图表的实施估计需要120–160个人时。
   这样算下来，一套量化体系的开发，大约需要770-1085个人时。这时，我们只需要计算一下人力成本就可以估算出这套系统开发需要多少钱了。
   目前，国内量化岗位的年薪一般在30-50万，再加上项目股权（分成）。国外的量化公司在国内的分公司，招新人起步就达到了50万。
    有经验的策略师和程序员，目前相当紧缺，的年薪已经开到了300w。
   一个量化开发团队的人力成本，这样算下来基本在260元/人时（以平均年薪50万计）。如果策略开发人时需要770-1085个人时，那么，基本成本就是20万-28万左右（不计算利润）。
   这样算下来，其实个人搭建量化系统这个事儿，基本上不太现实，这里还没有计算每年的维护（数据源、云平台、python升级等）。
   目前，市场上有很多现成的量化平台，也是可以使用的，但步和第二步以及中间的各类个性化定制，你是无法跳过去的，所以对于越来越专业才能赚到钱的投资市场，仍然会有大量的开发需求。
   就个人投资者来讲，大部分人可接受的投资是1000块/每年，那么，我建议你只需要买一个每年几百块的交易软件+每年几百块的交易助手，就可以了。或者，你也可以使用券商提供的条件单（助手），当然，这就需要你自己完成量化体系中的其他工作了。
   有一点请记住，决定赚钱的是你有一个正确的可量化的逻辑，而不是因为你有一套功能五花八门的软件。克罗地亚可以赢巴西一次，但不可能次次都赢。
    总之，这个问题多次有人问到过我，所以，趁周末做一个系统性回答，希望可以帮助到你。