米筐量化

一、平台背景与定位

1. 公司概况

   • 成立于2014年，总部位于广东省，已完成C轮融资（2021年），投资方包括恒生电子、曦域资本等。

   • 目标是为亚太区用户提供低门槛、高性能的量化工具，覆盖个人交易员、私募基金及金融机构。

2. 核心定位
   通过云端服务降低量化交易技术门槛，整合数据、回测、实盘等功能，用户无需自建基础设施即可实现策略研发。

二、核心功能与技术特点

1. 策略开发与回测系统

   • 多语言支持：支持Python和Java编写策略，提供代码自动补全、API接口优化。

   • 多频次回测：支持日级/分钟级历史回测，数据覆盖超十年（含日线、分钟线、财务数据）。

   • 回测分析：图形化展示策略表现，提供夏普比率、最大回撤、年化收益等风险指标，支持多策略对比。

2. 模拟与实盘交易

   • 实时模拟（Paper Trading）：低延迟模拟交易环境，支持微信/邮件实时通知。

   • 实盘对接：已支持券商实盘交易（需合规审核），为机构提供直接交易通道。

3. 技术架构

   • 基于浏览器操作，无需本地部署，策略在云端运行。

   • 采用分布式计算提升回测速度，分钟级完成长周期回测。

下表总结其回测系统特性：

三、数据服务与研究支持

1. 金融数据覆盖

   • 数据类型：历史行情（日/分钟级）、ETF、指数、财务数据（利润表/资产负债表）。

   • 数据来源与质量：采购自顶级供应商，经二次清洗确保准确性。

2. 研究平台（Notebook环境）

   • 基于IPython Notebook构建，支持交互式编程。

   • 集成金融计算库（如Pandas、NumPy），提供秒级数据查询函数（如get_price()获取历史行情）。

3. 因子研究工具
   支持因子挖掘全流程：去极值→标准化→中性化→IC分析→多因子合成。

四、社区生态与市场活动

1. 量化社区

   • 提供策略分享、克隆功能及教程库，用户可公开讨论策略逻辑。

   • 定期举办量化赛事（如“长兴杯”），优胜策略可获得千万级实盘资金孵化。

2. 教育与合作

   • 开设“米筐量化学院”，与香港中文大学、南方科技大学等合作量化课程。

   • 面向高校学生推广Python量化编程，培养交易人才。

五、典型应用场景

1. 策略类型覆盖广泛

   • 包括多因子选股、配对交易、机器学习模型等。

   • 案例：配对交易策略通过协整性检验筛选股票对，在价差偏离时开仓，回归均值时平仓。

2. 机构级解决方案

   • 为私募/基金公司提供定制化数据接口、实盘交易系统及风控模块。

下表展示其典型策略开发流程：

六、总结与评价

核心优势：
✅ 数据与工具整合：将数据获取、策略开发、回测、实盘部署集成于云端，大幅降低工程门槛。
✅ 社区生态活跃：策略共享机制与赛事活动推动用户协作创新。
✅ 机构级服务能力：从个人爱好者到专业基金均能找到适用模块。

适用人群：

• 量化入门者：免费功能+教程快速上手策略开发。

• 专业机构：实盘对接与高性能回测满足生产需求。

💡 发展趋势：结合AI的因子挖掘、跨境市场（港股）支持是其未来重点方向。平台正从工具提供商转向量化生态构建者，通过资金孵化与产学研联动推动行业技术普及。