我们都知道量化交易起源于海外市场，在美国量化交易已经有超过三十年的历史。目前据统计已经有超过百分之六十的交易都是通过电脑进行的，可见量化交易在美国市场是非常成熟的。那么在量化领域美国究竟要比中国领先多久呢？我们可以看看以下几种说法：
1.交易市场落后：
具体来说交易市场落后包含着交易品种、交易微观数据以及交易市场的不完善。我们来举个例子理解一下，目前交易品种我们还没有期权；交易的微观数据在国外的交易所是可以达到分笔的级别的，但是我们目前是以每0.5秒撮合完成后截面进行推送的。
交易市场本身就是一个垄断性质的行业，除了上海深圳股票交易所以及四价期货交易所之外并没有二级市场交易所存在。并且各交易所间相互交易的品种独立，不存在竞争。并且做空以及杠杆交易等交易机制也并不完善，市场本身还存在一定的内幕交易行为。如此种种都直接导致了很多量化思路无法实现。
2.交易经验不足：
量化交易在美国已经有超过三十年的历史，但是国内的量化交易起点是从股指期货上市开始的，目前量化交易的主要阵地也是在这里。但是我们要清楚股指期货到目前也仅仅只有不到四年的时间，样本含量太少。
3.交易理念落后：
目前来说大部分的量化交易人员思路还停留在K线如何走出形态后追趋势的阶段，从本质上来讲还是出在用量化的方法驱动主观交易逻辑的层次，量化的意义只是让交易更加客观，更少的受到交易者主观的影响；真正的用较大算法难度的统计模型驱动的高等级策略市场上其实很少很少，大多都是国外回来的团队在操作。
统计建模：其实这方面的差距并不在于美国的量化机构到底用了多么厉害的模型，而是我国的量化模型比较落后，实际上，类似深度学习等高端的模型是在2015年之后才逐渐开始大规模应用的，但是在美国市场量化对冲基金早在十多年前就已经崛起了，那个阶段还没有这些模型。
美国的对冲基金很多只是用一些简单的传统模型，例如cross-sectional regression，一般来说就是几千只股票每天数据线性回归一下，用到接下来的一天中，追究根本也没有太过复杂的地方。至于一些更高端的量化对冲基金，可能在交易执行层面用到了一些高频的技术提高效率，但是在量化建模的层面，未必比其他基金领先多少。实际上，即使是传统的双均线之类的模型，仍然也是可以做的很好的，但是建模的过程要严格的客观和严谨。
但事实是，很多量化交易者在09年到15年根本跑不出一个很好的滚动向前的回测结果。想要跑得好，基本上都需要用到全局优化的技术。大多数时候公司的做法是将策略模拟个三到六个月，由于模拟的时间都不长，所以有时候运气好的过度优化之后3个月确实是能够看到很好的业绩，这是这需要不断地进行调整来适应新的市场行情。
如果是量化策略比较大的回撤，就会对交易者的心理造成很大的冲击。甚至可能导致交易者认为量化建模缺乏逻辑性，进而投入基本面的怀抱。当然基本面也时可以进行建模的，如果也能够遵循客观严谨的建模过程的话，但是很明显这些人在做量化的时候也并没有那么严谨，基本面的数据频率更低，更加容易被过度优化，这类交易者去做的话只会更加不严谨。所以不是量化不行，而是一些做量化的人不行。
当然还有一部分就是公司内部管理的问题。例如像文艺复兴这样的公司，很少会听说有人从里面出来，或许很多年前是有的，但是现在越来越少了。量化交易建模的思路应该都大同小异，但具体到细节方面则各个公司还会有很多不一样的地方。虽然科学方法论一样但具体工程实现还是很不一样的。如果自己的人走了，那么他去到新的地方还是用这一套，那么同质化会非常严重，也影响到原公司的盈利。所以人员流动大的公司一般都不会太好。
但是很多国内的私募人员流动还是非常大的，甚至有些老板认为必要的流动性是有好处的，如果某家公司人员流动大，那么就说明老板不担心他走，也就表示着员工没有掌握什么有用的东西，更进一步说明了就算你进去的话恐怕也掌握不了什么干活。
我们可以非常可观的说，在IT系统方面，国外的一些量化基金会比国内要好很多。但是这并不代表国外对冲基金的地位就会更高。如果某一家公司说自己在IT方面投入很大，其实并不代表每个IT岗位的人待遇都很高，可能是同时招了很多的IT人。有些量化基金，量化研究员处于领导地位，手下管着几个IT，有收集数据的，有清洗数据的，有做界面的，有做交易接口的，其实这种情况下，或许这几个IT的待遇加起来会超过这个做量化的，公司会说自己在IT方面投入了很多资源，但很显然量化的待遇和地位都是会明显超过IT的。
但是很多国内量化私募公司却不是这样，很多老板或者是基于自己就是IT出身的因素，会给到IT比较高的岗位或者是提成。这样就弱化了量化研究员在其中的作用。很多国内的量化私募老板对于量化策略的认识还停留在双均线交叉时代，他们总是简单的认为优化出一个策略是很容易的，如何去实现量化交易系统才是最复杂的。甚至在某些时候，赚钱就归结于行情好，赔钱就怪罪是量化烂。赚钱是因为行情好所以不用给奖金，赔钱那更不会有奖金，时间长了，做策略就越来越随意。
其实国内领导很多还停留在“人口红利”的思维，觉得多招点人，每人管一些钱，自己当领导的也威风，觉得这个不行就裁掉，似乎也没必要投入搞什么IT系统，反正都是TB、金字塔搞搞就行了。当然这是比较传统的私募，一些好一些的还是会自己用C++写系统，但可能矫枉过正，变成前面说了过分重视系统忽视策略研究的情况。
无论是中国市场还是美国市场，对于量化投资者而言，事实上就是一场游戏，规则不同对手也不一样。如果要对比二者的水平，那么首先就要在一个游戏下才有对比的意义。否则如果你一定要问羽毛球选手还是兵乓球选手厉害是没有任何意义的。另外就是量化投资有好多种，以交易频率来粗略区分可以有高频，中频，低频，相当于拳击里的不同重量级，要比较团队水平也需要在同一交易频率下比较否则也意义不大。
对于高频和低频懂得少不敢妄言，只说中频类的alpha与cta 来看，境外团队还没有哪家已经进入国内并做出成绩，境内团队就更没有哪家已经大规模进入海外市场。所以暂时大家还没法同场竞技。中频部分，从人员规模，策略数量上看国内一线团队和欧美一线对冲基金还有一个甚至多个数量级上的差距，从方法论的角度上看，国内一流团队大部分是海外团队出身，使用的技术大部分是海外成熟技术，叠加上本土化的一些限制条件。应该说现在国内的一流中频团队都类似于欧美团队的子团队，差距更多的是在时间积累不足上。相信经过时间磨砺，国内终究会诞生不逊于欧美一线对冲基金的团队。
在量化交易方面，与美国相比无论在硬件设置还是软件装备上目前我们还存在一定的差距，但是相信通过不断的探索学习，我们可以在量化的道路越走越远。
