构建一个“反脆弱”的财富增长体系。

今日计划：

1、gui框架，回测主体界面，实盘界面框架。

2、走通回测结果展示。

把回测框架搭了一下：

投资理念

昨天我在星球发了一些期货大神的经验总结，一个星友发出了灵魂考问：

什么是正确的逻辑，什么是正确的理念和正确的方法？

关注我的老朋友知道，我是把投资当成科学来研究的，不会上升到玄学的领域。我在这里尝试回复一下。

重温“杠铃策略”，自由需要一次阶层跃升，构建反脆弱的系统。

逻辑，理念和方法，加总起来是一个叫“投资体系”的东西。这是认知层面的东西，不具体到某一个策略或者操作手法，这都是“术”的层面。

很喜欢塔勒布关于不确定的研究，里面的“杠铃策略”尤是。

一端代表极保守，另一个代表追求高风险高收益。

有同学说，期货风险多高呀，老师真要实战嘛。我的回应的，很多人也是这么看股票的。风险第一位是对的，但知道自己在做什么，边界在哪里更重要。

我说一个反脆弱的财富增长“体系”。比如你有500万的自由现金流，你该如何投资？或者做资产配置？股票？股票还是房产。

90%做大类资产配置，股债平衡，追求长期10%的年化收益。拿10%（约50万）可以配置高风险高收益的投资，比如期货。这个10%的50万，假如20倍的杠杆，可以分成10份，一次投资成功翻一番。

你说如果10次都输了呢？450万的本金，长期来看，下一期可以补充高风险投资本金需要，要不会带来巨大的心理压力和实际的本金损失，机会来临，就可能逆风翻盘。

这是道的层面的东西，知道自己在做什么很关键。

高手从来不是赌，是构建系统，“先胜而后求战”。

量化调研

调研了一下国内几个开源量化软件或平台。

总结下来：

1、数据平台，给普通用户做数据服务的。传统金融软件就是日K线+技术指标，或者支持一些表达式宏。想做更复杂的事情，不太方便。高级用户有自己导出，或者自己分析的需求，但金融数据库相对普通用户又太贵，因此有了一些量化数据分析平台。

2、策略开发：在线量化平台，quantopian模式，多数都转私募或者服务B端了。含数据服务，回测系统及实盘对接。——这里的难点当然还是策略，平台也做培训服务。

3、交易端，主要是期货CTA。从服务私募到服务高级用户，to B到to 大C的逻辑，外加知识付费为主。

数据平台是一个细致的体力活，数据是量化的起点，但离量化还有距离。一些数据平台也会按一些指标跑出规律，甚至给出回测的分析。

在线量化平台，数据为量化策略服务。难点在于有能力写策略的人，往往不那么需要这样一个平台，而且还是速度慢，不灵活以及策略安全性的问题。这可能也是quantopian不长久的原因吧。

交易离钱最近，直命痛点。

规划中的平台，应该这样——以实盘为导向：

1、数据，不用大而全，够用就好，准备一些有代表性的，用户可以方便的更新，导入与管理。

2、策略开发，足够高效与易用。很多平台开发策略，调试策略相当费劲，而且还需要持续担心是否出bug。内置大量结构化、模块化的算子，因子挖掘，组合优化，参数调优等等。

3、实盘。按需对接，比如相对容易的，期货。

4、有gui本地运行，交易还是需要干预的，不是所有人的都会写代码。