现代科学有俩个突破性的路径：
- 一个是以达尔文为代表的生物演化路径，关注生物体的动态变化演进；
- 一个是以牛顿为代表的机械物理路径，关注物体运行的基本规律；
这俩个人是现代科学体系的奠基式人物，一个关注物体运行的基本规律；后面所有的科学学科的发展，都受到这两种思路的影响。
《目录》
前言
有时我会想，自己已经知道了那么多的道理，为什么没什么用呢 ？？
为什么呢，再提俩个类似的事件吧：
- 就金融学来说，市场可能时刻都在变化，风口的风可能是西北风。
市场是一个动态演化的过程，没有绝对的答案。
这是因为金融学科本身都在动态演化的过程中，像投资理论等等，这些学科的课程本身是在一个静态的框架底下。
所以，我们要做的是，学会这个静态框架以后，用动态的眼光去看待 TA ，实践 TA 。
- 就经济学来说，人是很复杂的(人心难测)，预测某个人太难了。
经济学家要研究社会也好，玩转世界也好，制定政策也好，都需要分析人，那人到底如何 ？
人们大概有俩派，一派认为：人很复杂，人心难测；
另一派则认为：人很简单，传统经济学家有个 “理性人” 的假设，就是一种简单化。
人是什么样的，应该放在具体的环境里，在某件具体的事上，人是什么样的。
智商好不好使，主要看做什么事情，也就是说局面决定了人。
每个人都是多样性的，有自己的想法、判断、追求，我们很难预测一个人的，但总可以在大体上判断一群人的。
路边上的小铺，我们很难预测出一个特定的人今天会不会来这买东西，但其实经过出入抵消，每天光顾的人数都差不多哟～
因此，为什么知道了那么多的书却没什么用呢 ？
- 尽信书不如无书，只学习不思考，不如不学习；
- 这动态的环境中，捕捉某刻、某个局面(静态)积极主动的去使用毕生所学吧。
基础知识
经济学：国师的学问，研究制度、法律、习俗、道德背后的经济逻辑，有大量引人深思的有趣的真实故事，当然也有数学，稍稍学习见识也就丰富了，但学无止境，国师问道。
举个例子，在欧洲中世纪，有一个富人和穷人打官司，富人说穷人偷了他的东西，穷人说自己没偷。 法庭也没办法调查取证，就决定让上帝裁决。 方法是烧一大锅热水，锅下面还架着火，把一枚戒指扔到锅里，要求犯罪嫌疑人把手伸到锅里去，把戒指捞上来。
法官说，我们不知道你有没有罪，但是上帝知道。 如果你是无罪的，上帝就会保佑你，你的手就不会受伤；而如果你被烫伤了，就说明你有罪，你还要接受进一步的惩罚。 请问你敢不敢接受上帝的考验呢 ？？
咱们想想这个局面。如果你真有罪，你知道自己的手肯定会被烫伤，烫伤之后还有别的惩罚，所以你还不如直接认罪。而如果你没罪，出于对上帝的信仰，你会愿意接受这个热水考验。
那这么一来，法官根本就不需要等到嫌疑人真的把手伸到热水里，只看态度，就已经能判断他有没有罪了！
魔鬼，在细节里！！学习经济学是很颠覆思维的，稍稍学一下就感觉自己 NB 了。
金融学：现在金融学主要用来替不确定性(风险)定价，属于经济学的框架，不过研究的大多是让我们会规划自己的资产配置，实现财富自由、判断技术风口，与经济学不同，金融学才是 百姓之道。
行为金融学：复合学科，以 经济学、金融学 为基础 + 心理学，这三方面我都涉猎，但还没组合起来。
科技金融：又名 FinTech，FinTech(科技金融) 是由 Finance(金融) 和 Technology(科技) 的组合，完全是一个新词，同时也是一门面向未来的学科。
像区块链、数字加密货币、智能金融合约 都是科技金融的范畴，科技 与 金融 的组合，科技金融在组织结构、运作方式、信用基础 等方面正在重构传统金融，特点是高度发达、科技渗透、数字化，我觉得技术红利的时代已经来临啦。
蚂蚁金服
支付宝、余额宝、蚂蚁花呗、相互保、芝麻信用，全部都是在蚂蚁金服旗下的。TA在科技金融领域具有标杆性的地位。
蚂蚁金服是阿里系的一家超级独角兽企业，业态之复杂，产品之丰富和演化之动态，使其具有 科技金融 这个新物种 的特征，同时也是全球科技金融企业的 NO.1。
与传统的金融企业的 通过数据分析，再决策 不同，蚂蚁金服是 数据驱动。
通过数据分析，再决策 的具体方法：实地的收集关于企业的信息。
假如，有一个小银行现在要决定是不是给一个小商铺贷款， TA 会派一个专门的信贷员去蹲点，不是一天、两天，而是相当长的一段时间，观察和记录商店的客流量、交易金额、服务态度，还有货架上的品种丰富度，而后根据这些信息，作出是不是贷款、贷多少额度这些决定，而后在放贷之后，信贷员还会跟踪这个商店生意的活跃程度，而后及时地进行跟踪反馈。
这就是典型的 通过数据分析，再决策。
而科技金融企业，主要依靠数据。淘宝做的是电子商务，所以这么多年下来，淘宝店家在平台上留下了所有的交易记录。像上面的小银行花力气收集的那些流水、活跃度的数据，对淘宝平台来说都是现成的数据，而且数据量要丰富得多。所以， TA 就开始按照自己对这些店铺的理解，给 TA 们贷款。
经过一段时间之后，这些贷款的行为又成为了新的数据，因为淘宝可以从中分析出店铺特征和违约率之间的关系。
而后 TA 发现，传统金融的风控体系真的是很难覆盖这些小微电商。
当时 TA 发现，影响违约率有一个重要指标，旺旺的活跃度，也就是店家响应买家的速度。
而且这个循环在这里还没有结束，使用蚂蚁小贷业务的这些店铺的还款记录，甚至是很精细的还款时间，还款额度都留存在淘宝平台上，又成为这个数据池的一部分，进入蚂蚁小贷的贷款模型。这些数据都是实时在线的数据，在模型中不断迭代，而后再支持着下面的决策。
这种模式和上面的小银行的那种信贷模式，看上去都是使用了精确的数据。但是，实质上很不一样。为什么呢？在这里，数据才是主体，一旦模型和算法确立下来，就像有了生命——数据就是粮食，不断地喂养着这个模型算法的生物体，而后让 TA 越来越具有自主决策的能力，让数据说话，这才是数据驱动。
人在这个模式里面的作用，主要是调试模型，优化算法。你既不参与数据的收集、整理，也不参与决策。
举个例子，比如保险。女生买东西的时候，经常会有运费险、退货险，这一点熟悉电商的同学，长期“剁手”的同学会深有体会。
如果一个东西不能够轻易退换，就会很大程度降低你的购买意愿，对不对？
那么蚂蚁金服旗下的保险产品就是针对这个来设计的。
因为并不是每个人都会退货，也不是所有的商品都会退货，退货的难度也不一样。
那么，这其实是个概率问题。所以，这种保险产品上线以后， TA 的结果也是同样的，迅速地形成了新的数据，而后变成了一个决策的闭环。 什么产品退货率高，高多少，男性还是女性更喜欢退货，哪个地区的退货率高，哪个店的退货率高，甚至高到多少，这样下来以后，保险合同可以变得极为精准和个性化。
这对于蚂蚁金服来说，风险也变得更低。
一旦模型算法确立以后，覆盖和服务新用户的成本就变得极低，新用户的数据又沉淀下来，就变成这个数据驱动决策闭环中的一环。
我们经常使用的蚂蚁花呗、蚂蚁借呗，背后的逻辑都是一致的，是数据驱动的金融服务。
在这样的循环滚动中，数据量越大，纬度就越多，服务的业态也就越广，蚂蚁就从原来的电商扩展到水、卫、煤、电、公交、出租、看病、点餐 等等，渐渐从多纬度刻画了一个人的信用度。
因为这些金融产品都是数据驱动的，所以如果乱用这种金融产品，就会影响到数据，以后遇到什么突发事件去贷款的额度会减低甚至没有，反之，信用度高不仅可以提高贷款，还可拿高的信用分抵房租、押金、升舱、酒店免押金......
P2P
P2P 是 peer-to-peer 的简称，意思是个人到个人，点对点。
有的点对点很简单，比如我们和父母之间的点对点，那我们之间要做一个 P2P 太简单了。
为什么呢？有信任，有信用，而我们说的 P2P 借贷，本质上是一个多边、多点，陌生的点进行连接。
那这些陌生的点之间最缺乏的是什么呢？是信任。
比如说在某个P2P平台上，你的钱借给了另外一个城市的张三、李四，你最担心的是什么？你最担心他是不是会有偿还能力，会不会跑路，对不对？
那在传统的信贷中，怎么解决这么一个问题呢？推动一个有信用的中介，比如银行。
而 P2P 平台干的什么事呢？是要去掉这个中介。那去掉以后，你的信用从哪里来呢 ？
其实还是来自数据，真实数据的信用。
挑选 P2P 企业时，一定要看他们的数据积累和数据沉淀，这也就是为什么能通过 数据分析 能分析出目标 P2P 企业会不会跑路。
比特币
数学家们想出了一个不让对方知道自己怎么加密，却能够对某个信息解密的方法。
这种方法在密码学上被称为公开密钥，今天大部分加密算法都采用这种技术。
比特币就是这样一种加密货币，一开始比特币只是一些技术极客的游戏。
在一个虚拟世界的某个地方，有一个巨大的宝藏，里面有 21000 枚比特币，极客们就是寻宝者，2019 年初，挖出 15000 枚左右。
游戏规则：
- 这个挖矿不是用掘土机，而是用计算的方法。要求你在一定时间内解决一定的数学计算，而后去得到一串密码。这个密码对应着那个宝藏里的一枚，这种计算不是我们用纸和笔能够计算出来的，一般是要依靠计算机，算力越高，计算的速度就越快，也就是挖矿的能力越强。
- 获取一串密码后，这个密码不一定就是比特币。在这里还有一个公平和权利制衡的机制，获取密码后会向其他寻宝者公开，他们会对这串密码进行验证，只有通过全部的验证，这串密码就会加上你的数字签名，同时存储在所有人的账本上，告诉别人这串密码(比特币)是你的。
在我们这个游戏里，每个人的行动都是透明的，但又是绝对隐私的，没有任何一个中心化的信用主体(部落)，所有的节点(人)，都具有同样的知情权和验证权。
在过去一段时间，把比特币炒高的基本上是三拨人：
- 第一拨人是“中国大妈”，但 “中国大妈” 的能力也有限，炒到大概两三千块时就炒不动了；
- 第二拨人就是所谓的地下钱庄，也就是洗钱的这帮人，在比特币只有几百块，大家不太炒作，波动不是很大的时候，这件事是可以的，今天拿比特币洗钱就有问题了，因为 TA 一天可以跌 10% 甚至更多，所以你拿 TA 换钱的话可能最后损失会很大，而且现在交割的时间非常长；
- 第三拨人很有意思，他们就是一些信徒，也可以认为就是教徒，您可以管他们叫数字教，甭管您怎么说，这个比特币有价值没价值，反正他们就是信，所以当比特币的价钱跌到一定程度的时候，他们就把 TA 接着炒上去。 您不要小看这批信徒，他们分布在世界各地，他们无组织，但是非常厉害，因为他们有一个共同的信仰，就是相信将来央行一定要完蛋，这些数字货币一定会起来，现在真正推高比特币的就是这样一帮信徒。
区块链
区块链重构信用体系。
区块链又名，分布式账本。
P2P 是没有中间人，因此信用极低，从博弈角度来说，这是有限博弈，骗人是没有损失的。
传统的贷款，银行就是中间人，这种方式又称为中心式账本，银行可能不会搞什么事情，但世界上还有很多事，是建立在中心式账本上的，也就是说关键的东西就某个人或者极少数人手上，他们想要修改一下资料是轻而易举的事情。
区块链就相当于我们一个群体有 N 个人，这个群体中所有的人，也就是N-1的人在替其中任何一个人做担保。那么，这个 N 越大，群体越大，信任度就自然越高，共识也当然就更可靠。不需要时间积累，也不需要一个中枢机构来背书，信任乃至信用就这么产生了。
区块链又分为 公链、私链、联盟链。
- 私链：此路是我开，要想过此路留下买路财；私有化后就失去了区块链本来的意义，貌似就是一个数据库而已。
- 公链：如公路，任何人都可以走；目前只用于数字加密货币。
- 联盟链：每个村内部的那条路，自己村的人可以走，但和其 TA 村子不通；哪些节点在一个联盟里可以参与共识，是可以选择的。
应用最广的是联盟链，蚂蚁金服现在推动了一个联盟链项目，就叫 “商品溯源”。
我们在网上去海淘一件贵得发烫的奢侈品，或者是父母去海淘婴儿奶粉，这个时候你最关心什么 ？
LV是不是真的来自法国，奶粉是不是真的来自新西兰的牧场，对不对 ？
原来，我们依靠的是对平台的信任，对海关报关单这些单据的信任。
现在你知道，道高一尺，魔高一丈，什么东西都能作假。而我们个人要进行验证的成本是很高很高的。
怎么解决这个问题呢 ？？
现在人们就在想，能不能设计一种机制，让所有的海淘商品都上链。
比如说一罐奶粉，从奶牛场开始的数据，到奶粉，到装罐，到物流运输，都在区块链上，所有环节的数据都经过验证，取得数字签名以后被存储入链，变成一个商品独一无二的“身份证”。
好，当我们拿到这个商品的时候，一扫二维码，这个产品的生命周期就全部出来了。
智能合约
智能合约重构金融业态和监管。
智能合约：自动重复执行的合约。
以自动售货机为例，通过这么一个简单的机制设置，任何一个买东西的人都会直接和供应商交易，而后售货机根据显示的商品价格收取费用，传送商品，人付钱，拿到商品。
每一次都是一个点对点的交易，只不过是很多次点对点交易中的共性被计算出来，形成了一个自动的合约。所以，所谓自动，就是合约的执行不依赖于人力，是机器主动和动态地去执行。
合约其实是帮助个人、机构，还有财产之间达成一种共识，形成某种关系。而智能合约则是使这种共识或者关系能够重复进行下去的机制设置。
学过一点计算机语言的同学就应该恍然大悟了，这不就是我们最简单的“if……then……”，“如果……则……”的语句吗？相当于触发某个条件，if 之后，就 then 执行某个过程。
只不过，智能合约的合约是运行在计算机上的，因为计算机程序本身就不安全，程序容易被篡改，因此智能合约一直没什么用。
直到区块链的出现，区块链能解决信用的问题，信息不可篡改，一种基于区块链的智能合约由此诞生。
数字货币：Libra
金融学，特别是现代金融学，是一门年轻的学科。
在 2019 年 6 月18日，全世界最大的社交网站 Facebook，发布了一个叫做 “Libra” 的数字货币的白皮书。
所谓的白皮书，就是类似商业计划书的东西，通常每种 加密资产 的发布都会有一个白皮书，Libra也不例外。
除了Facebook自己，还包括 eBay、Uber 这些互联网公司大佬，也包括 Mastercard、Visa 的银行卡清算组织，还包括 PayPal 这样的支付机构，还有电信公司、投资机构、学术组织、非营利组织，等等等等。
这里插一句，关于 Libra 这个词，用 Facebook 自己的话来讲，在拉丁文中是 “磅” 的概念，取的是 计量单位 的意思，大概相当于 12盎司；但 Libra 同时也有“秤”的意思，国内现在普遍都翻译成 天平币 或者 天秤币。
Libra 的目标是让 无论居住在哪里，无论从事什么工作或收入怎样，在全球范围内转移资金的时候，应该像发短信或分享照片一样轻松、划算，甚至更安全。
这点我特别喜欢，看到国外有好多好玩的东西，但就是买不了。 您可以想一下，当时我的心情?。
回头想一想，科技金融有 3 大框架，使用 智能合约 重构金融业态和监管，使用 移动支付 重构 商业形态，使用 区块链 重构 信用体现。
在数字货币支付体系中，Libra 比 比特币更有优势。
基于区块链的比特币，其实并不适合做支付。
现在比特币完成一笔交易的时间大概是 1 小时，而 Libra 完成一笔交易是 10 秒；目前无论是 比特币 还是 Libra 都在发展，速度慢并没有关系，算法是可以优化的。
但区块链的可扩展性不太好，举个例子。
一个人洗十件衣服，每件衣服一分钟，一共十分钟；
俩个人洗十件衣服，每件衣服一分钟，一共五分钟；
五个人洗十件衣服，每件衣服一分钟，一共二分钟；
所花的时间随洗衣服人数的增加而减少，这就是可扩展性好；而，基于区块链的分布式账本，每件衣服都需要每一个洗衣服的人单独洗，这样花的时间是洗的最慢的那个人花的时间，前一种可以通过添加人数(服务器数量)提高交易速度，而后一种就难了。
对此，人们普遍继希于 IT 界著名的摩尔定理 发生在 数字货币 上，而比特币是不能的，Libra 却可能这是 Libra 不是一个纯粹的区块链技术(建立在联盟链上)，而是一个混合式的架构喽。
去中心化是区块链最大的特色，但是也是区块链的问题所在，去中心化是目前区块链成本高、效率低的根源，因为要想让分布在全世界不知道哪个犄角旮旯的服务器都同步数据和交易信息，成本非常高。
目前一个简单的方法，就是在逻辑上采用去中心化的方式，在物理上依然把区块链的数据放到某个大公司的数据中心，并且在那里完成交易，这样就解决了效率问题。
所以啊，支持 Libra 的人一致认为 Libra 是可扩展的区块链，而且还规避了区块链技术的短板。
你觉得呢 ~
当前 Libra 理想的工作环境是跨境支付等不太重视交易时间的地方；另外 Libra 还有一个价值体系，Libra采取的有点像百分之百的准备金制度，也就是我们要发行多少Libra，必须有同等价值的储备资产在。储备资产是由一篮子主权货币和政府债券所组成的；不过目前还未定论，如果这个问题理顺了，也许会应用于全球。
其实中国也有自己的数字货币，叫 DCEP。
Libra是个混合架构，虽然DCEP也是个混合架构，但是我们的混合架构就是不预设技术路线。
DCEP 的功能和属性跟纸钞完全一样，只不过 TA 的形态是数字化的。
应用场景：
只要我们手机上都有DCEP的数字钱包，那连网络都不需要，只要手机有电，两个手机碰一碰，就能把一个人数字钱包里的数字货币，转给另一个人。
也就是说，我们在支付的时候，是不需要绑定任何银行账户的。
不像我们现在用微信也好、支付宝也好，都要绑定一张银行卡，但DCEP不需要。
当然了，除非我们要往数字钱包充钱，或者我们想从数字钱包里取钱出来去理财，除此之外，用户与用户之间的相互转账是不需要进行账户的绑定的。
这就意味着，DCEP能像纸钞一样流通。这也就是为什么说，您可以把 TA 简单地理解成纸钞的数字化替代。
即将到来的微粒社会
工业化时代，是一个粗放的社会，在没有大规模的数字化之前，关于个体的数据是非常缺乏的，所以，商业世界都是研究群体特征
比如用均值大概地描述一个群体，而后找到某个规律和趋势，用平均的数量和价格作为生产力代表，那当然是无可厚非的，就像用古老的照相机，模模糊糊照个轮廓，大体上是对的就可以了。
但数字化时代不一样，通过数字化和在线化，TA 完成了两件事情。
- 第一，让那些看不见的个体可以被看见了，那个体的行为、偏好、诉求都可以留下痕迹，包括你我在内，任何一个微小的人，或者一个微小的点，都可以浮现出来，清晰地呈现在社会的这张大图片上。
- 第二，个体之间还产生了连接，连接之间还产生了很多互动。比如我们现在一直讨论的社群。所以，数字化时代是一个什么时代？ TA 跟以前粗放的社会不一样， TA 是一个颗粒度极小，多样性很足的微粒社会。
在这个社会里面，粗放的描述是没有办法满足这个社会需求的，因为很多细节隐藏在数字化连接、数字化技术的变革里面。所以，微粒社会是数字化时代的产物，是数字化在线连接的结果。
如果将之前我们的生活和现在我们正在即将走入的生活相比，你不妨把 TA 想象成一张张的照片。那种粗放的工业化社会，就像像素极低的照片，除了个别的点，比如皇帝、国家、大机构以外，大部分事物都是很模糊的，只有一个粗放的轮廓。
而微粒社会就像超高清的动态照片一样，任何一个动物的表情都能够被精确地捕捉。
比如说现在科技金融谈论的普惠金融、智能金融，这些都是基于微粒社会的金融模式。
社会上原来不可见的颗粒，比如你我，或者更普通的劳动人民，现在清晰可见了。
而有了关于这些微粒的数据记录，就可以进行信用评估和测量，所以，金融服务的覆盖面扩大，精准度变高。
不单金融是这样，从粗放的社会到微粒社会的变化，会越来越多地体现在商业世界的每个角落。
如果 5G 建设完成，loT 普及，以后说不定得有一个数据银行?，每个人的数据都在里面呢。
现在是一个数字化时代，所谓数字化，就是一切，包括我们的行为都可以用数字化的方式存储变成数据，进行流通。
正因为在数字化之后，人们才能够通过在线实现高效率、低成本的连接，形成一个庞大而且复杂的网络。
这个网络的一个结果就是微粒社会。
量化交易
如果想学习科技金融，不妨从量化交易开始，先学一下股票的知识，写写程序试试水。
近二、三十年来，最惹人注目的金融创新——量化交易，这个行业也经常被称为宽客(Quants)。
TA 看上去特别地神秘，因为 TA 汇聚了麻省理工学院(MIT)、斯坦福、哈佛等所有顶尖名校各个专业的精英和天才，还有诺奖得主。
所以这个行业的从业者经常会被称为 “火箭科学家”，为什么呢 ？
因为他们把金融市场当成天体运行，进行非常精密的计算、推演，找到中间特别细微的偏离，再设计特别复杂的工具，而后加杠杆，赚取着常人难以想象的利润。
这个利润有多高呢 ？
2006年，来自摩根士丹利、高盛、德意志，这些投行的顶级宽客们平均的年收入是 5.7 亿美金，年龄最小的大概是 30 岁左右。
量化交易，即挖掘海量数据，寻找规律，而后使用这个规律进行自动的计算和决策，获取高收益的投资模式。
量化交易最适合的环境，就是规律稳定的时候能获取高收益，如果规律变了而没有及时调整就会产生巨大的亏损，因为量化交易是使用计算机，以前个人每天可能只能研究 50 家公司，但通过量化模型可以研究 500 家甚至更多！！！
因为市场(股市)一直有规律，厉害的宽客实现财富自由非常简单。
为什么市场(股市)一直有规律呢 ？
举个例子，这就好比说你在森林里打猎。如果这个森林中有很多特别好的猎手，那只要猎物一出现就会被人抓住，所以猎物就会越来越少，也会越来越小，越来越不好抓。 但你永远都不能说森林里没有猎物，因为如果真的没有猎物，所有的猎手就都走了，走了之后，森林里又会有猎物。
所以现实是森林里总会有些小小的猎物，股市中总会有些小小的规律可以让人获利，记住，任何一个股市都不可能 100% 随机，总会存在一定的规律。
在1990年代，有人发现一个效应叫 “一月上涨效应”。
每年圣诞节股市封盘之前，很多交易员为了能安安心心过个年，会把手里持有的股票给卖了。
所以 12 月底的时候，股价会稍微低一点。过完新年交易员们回来上班，又会再买股票，这就导致一月初的股价会相对于十二月底有一个上涨。
这个现象在 1990 年代确实存在，但是今天已经不存在了。
为什么 ？？
因为规律一旦让人发现，就会被逆向操作；现在我知道一月份股价会上涨，那我就应该在十二月底买一些股票，等到一月卖出！
等到人们利用这个规律赚钱的时候，这个规律就消失了。
在 IT 中，学习新技术其实大多不需要什么基础，科技金融也是。
主要是要，不断的去学习，是为了兴趣也好，为了生计也好，只要是去学习，去研究才能学会，不是吗 ？
寓教于乐虽然不错，但我认为成为顶级大牛只是喜欢是不够的，或许顶级大牛压根不需要喜欢才去做。
为了满足好奇心、为了快乐而学习，不如因为痛苦而学习。
比如说财会这个业务，非常非常枯燥一点意思都没有；但是如果这个公司是我自己的，我算错账后会损失钱，那我就会非常小心地去研究，同样，量化交易的理论也是很枯燥的，如果理论都不了解，怎么发现和分析市场呢 ？？
有利益攸关，人们才会好好学习。
除了学习基本的经济学知识，还得学一下专门研究人的数学模型，以及培养对数据的敏感度，和金融思维。
量化交易的平台，欢迎? 补充：
期货交易
我初次接触投资，是在微信上的一个小程序。
这个小程序里交易的只要 黄金 和 白银，我顿时感到很奇怪，在这里交易的人也挺多的，为啥只交易 黄金、白银 呢 ？？
为啥没有 玉 呢，还有，为啥交易所里有苹果?期货交易，却没有 猕猴桃? 、西瓜? 等其他水果做为期货交易呢 ？
后来我才知道，是因为玉的价格无法衡量。
因为玉的原料是石头，石的品质差异实在是太大了，没有办法标准化；而只有品质的标准化，才能带来价值的标准化。
像黄金、白银， TA 的品质非常简单，按纯度就可以进行标准化定价了。
所以，标准化是衍生品(代指上面的黄金、白银、苹果)的第一个重要的要素，没有标准化的品质就没有办法进行标准化定价，而没有标准化定价，就没有办法进行大规模的流通和交易。
一个不能够标准化的现货市场是没有办法推出期货，是不能够做衍生品的。
但是，仅仅有标准化还不够，您还需要有足够的市场容纳量，小众化的产品是缺乏流动性的，而一个缺乏流动性的市场很难成气候。
所以，流动性是衍生品的另外一个重要要素；这也是我们量化交易的理想环境，流动性一定要好。
至于为啥交易所里有苹果?期货交易，却没有 猕猴桃? 、西瓜? 等其他水果做为期货交易呢 ？
我觉得可能是这个交易所只有苹果交易，别的地方的交易所肯定是有其他水果做为期货交易的。
接着，我们补充一些期货交易的内容。
全世界的期货交易主要就是 商品期货、金融期货 俩大类。
商品期货就包括金银、贵金属，还有铜、螺纹钢、橡胶、大豆、玉米、棉花，而后在 2018 年的时候又推出了原油交易。
农产品的期货，中国主要集中在大连商品交易所，还有郑州商品交易所，金属期货、原油则集中在上海期货交易所和上海的能源交易中心。
不过，铁矿石这么一个大宗商品， TA 又是在大连商品交易所。
其实，即使在中国，期货交易的规模也是远远大于股票、债券交易的规模的。
像 2018 年，上海期交所主要是金属、橡胶等大宗商品，交易额是 163 万亿，大连和郑州交易所的交易额分别是 104 万亿和 76 万亿，都远远地超过深交所、上交所 四五十万 亿的交易规模。
也许您会有点懵逼，以前听的都是股票、债卷，现在既然有一个更好的市场，这些东西有什么用，稳定不稳定 ？？
其实这些大宗商品，尤其像铁矿石、螺纹钢这些商品，是工业基础原料，这种大宗商品的期货市场是企业成本的指南，也是经济的风向标。
对于大国来讲，在重要的大宗商品上拥有定价权，会使本国，还有本国经济、本国企业处于非常有利的竞争位置。
所以，把 量化交易 定在 商品期货市场 也许是一个好选择。
不过，目前我们国家在大宗商品的定价权方面非常地薄弱了。
我们仅仅在铜交易上面有一定的优势，属于全球三大铜交易中心。
而后 橡胶 和 大豆 也属于全球比较重要的交易中心。
但是，其他的品种我们就处于价格跟随者的位置，这其实对中国企业是不利的。
所以，从这个意义上讲，中国的商品期货是需要大力发展的。
除了商品期货以外，中国也有金融期货，也是设在上海，叫做中国金融期货交易所，就是中金所。
主要是 股指期货、国债期货，不过，古滔滔之气，一泄于此！
这方面我不了解.......
整体上来讲，中国的金融期货发展是相对滞后的。
发展滞后的原因可能是：
金融衍生品都是采取保证金制度，像国债期货的保证金率是在 0.5% 到 2% 之间，而股指期货的保证金是在 10% 到 20% 之间，这意味着国债期货，还有股指期货是可以加 5 到 200 倍的杠杆的；高杠杆意味着高风险。
又因为中国的市场对风险的容忍度是比较低的，而监管层的风险防控意识也是非常强的，因此，我们在发展金融衍生品上一直采取非常非常稳健的态度，再加上中国是一个相对新的金融市场，所以，金融衍生品的发展是有一个滞后效应的。
总之，如果量化交易的话，我推荐 商品期货。
