京东量化平台宣告下线，其他平台该何去何从？
作者：量化投资与机器学习公众号编辑部
*本文内容对所有平台保持中立态度
昨日，公众号从网友在京东金融量化交流群的截图获悉，平台可能面临下线。
今日，我们从官网看到了这条公告。确保消息的准确性！
不禁令人唏嘘，2018，不平凡的一年。
京东的下线，对所有平台来说是警钟、也是动力！
从2014年起，各大量化平台开始陆续上线，可能都受到了Quantopian的启发。前段时间，界面曾经写过一篇文章，其中对各个平台的打法总结的很到位：
第一大类别为互联网思维
第二大类别为数据业务延伸
第三大类别为IT技术派
第四大类别为互联网巨头跨界
我们可以看出，每个平台在未来可能在这条路上一直走下去，或者转型。
我们统计了一下国内的量化平台，有30+之多：
每个平台都有自己的群体与定位，从目前来看，一直持续与活跃的不足一半。
不管有多少家平台，变现难是很多平台遇到的最主要问题，不管是2B还是2C。这个问题至今我们没有看到哪家平台给出一个特别好的解决方案。
可能不断的培养用户口碑，不断的聚拢用户，最后靠流量去变现，也是一种求生之道。
从目前来看，还没有一家平台做到如此成功。因为，要让C端用户从口袋里掏一分钱，是很难的。
我们综合各大平台的特点和行业发展，总结了几点内容供大家思考：
1、2C or 2B
选择2B还是2C是每个平台想要想清楚的。因为它决定了你未来的路该如何走，也决定了你产品的定位。有些平台从2C→2B、2B→2C去做，有些从2B→2C、2C→2B，有些直接2C等等，各有各的门道。
2、数据
现在各大平台都在搭建自己的数据体系，比如米筐的【RQData】、聚宽的【JQData】等，但是与优矿（通联数据）、万矿（Wind）、MindGo（同花顺）这样专门做金融数据的平台相比，其在数据的深度、广度上还有待提高。
这也由此产生了一个问题，Wind、通联这样的数据大公司，都参与到这场角逐中，他们该如何发挥自己的数据优势？其他平台该如何面对？这是值得每个平台思考的。
会是后来者居上？还是强者恒强？
3、产品
这个是核心，现在每家都有几个看家的。但是，一样要有差异化。这需要强大的技术团队和具有前瞻性的产品经理。
4、云端 or 本地
所有进行实盘操作的机构，对策略的保密性看的十分重，他们基本都是在本地搭建系统进行策略的开发与回测，因为是最核心的东西。
你会把赚钱的策略放在云平台吗？
在线云平台固然方便易用，但落地到终端更为安全、可靠。这是一个趋势，但不一定对每个平台都适合。
5、定位
还是搬出最开始的这四个分类：
第一大类别为互联网思维
第二大类别为数据业务延伸
第三大类别为IT技术派
第四大类别为互联网巨头跨界
什么是互联网思维？：快、广、狠
什么数据业务延伸？：全面
什么IT技术派？：专业
什么互联网巨头跨界？：钱多
其实到最后，大家在前三点都需必备，和读书一样：博而后深，广而后专。
不过，每个平台必须有张自己的王牌！
你可以不大而全、但是你要精而细。
6、用户粘性、口碑
C端用户的粘性培养，需要每个平台花心思，花时间。可能某个平台推出一个很好的功能，你的部分用户会因为此转移对象。这也促使很多平台，争分夺秒、彼此覆盖。也是一个好事，彼此互相促进，但是也要考虑自身的实力和定位。
但好的平台，用户不会因为某个功能不完善而弃用，这就需要所有平台在其他方面做出更多努力。
比如：优矿的【量化精英养成计划】、万矿的【WQFA人才培养计划】、聚宽的【基金经理训练营】等。都给全网的量化爱好者提供了一个很好的学习机会，同时，也为对每家平台在口碑、流量等方面进行了积累。
比如：用户出书与平台挂钩。王小川、阿布、濮元恺等作者基于优矿、阿布量化、聚宽、TB写了基于此平台的学习资料。
还有就是解决问题的能力、速度、效率。所有平台都是摸爬滚打过来的。你的用户在帮你找bug，如何让问题得以快速解决，用户用的爽，口碑、粘性自然就上来了，而且有裙带效应。道理大家都懂，但落实执行很重要。
不要觉得当客服很掉价，你也是在了解产品，了解用户需求，了解公司的未来。大家去看看所有平台的社区，很大一部分都是用户的提问，关于产品、功能甚至很简单的编程、策略问题。更不要说每个平台的QQ、微信群了。
平台的免费成就了用户的包容，但是如果把这种包容不能转化为你的优势，那用户会因为体验不好逐渐放弃。
7、运营
好的东西得有人用，怎么让更多人知道你东西好？
怎么推？这个大家应该都清楚。
这也是刚才说的，每个平台需要有的互联网思维，运营只是一部分。你的定位不一定要发展成互联网企业，但是你的思维时刻要保持！
想方设法、无处不及。可能有时候一篇文案、一个策略、一场活动、一个比赛就能给平台带来无数流量。
比如：
优矿的《追踪聪明钱 - A股市场交易的微观结构初探》这篇帖子，成为了无数用户的代码范本。
万矿免费的WQFA量化课程，给平台圈粉无数。
聚宽的高校数据教学免费支持计划，对平台在高校用户的培养添砖加瓦。
BigQuant在AI方面的量化百科，给平台了增加专业度。
米筐的RQData Excel插件，对其数据的使用和用户培养都起到了作用。
掘金的机构版对用户免费试用。
等等~~~
可能每个平台在某些方面都有做，如何做精做深，大家自己要去思考了。
产品做到某一定程度，一定需要运营的跟进。如果产品得不到认可，要么是你产品本身很差劲，要么就是你的运营做的不到位。
运营需不需要花钱，怎样四两拨千金，这个就看运营团队的本事了。
8、融资
很多公司其实很烧钱。
以下3段内容来自：界面投资《量化平台玩家们的变现难题》
企查查数据显示，2014年11月，米筐获得了由源码资本提供的100万美元的天使轮投资，时隔两年，又顺利拿下2500万元的A轮融资，投资方为华睿资本和百度。去年九月，恒生电子又对公司进行了A+轮投资，具体金额不详。不管是从融资的频率还是金额来看，显然，米筐的“烧钱”速度是非常快的。
深圳南山一位不愿意透露姓名的投行人士对界面新闻记者表示，接连获得融资说明机构对这一项目发展前景看好，但是既然是投资就有一定的回报预期，如果企业迟迟不能盈利甚至连盈利的方向都找不到，那么后期融资就会面临很大的压力。而一旦资金链断裂，这种高度依赖融资的企业，无疑面临困难。
同样高度依赖融资的还有聚宽，企查查数据显示，聚宽在去年12月中旬获得了百度1亿元的战略投资。在此之前，聚宽获得三轮融资，分别是2015年9月六禾投资的100万元天使轮、次年9月启迪之星、方信资本合计1000万元的A轮以及盛山资产在去年10月投资的B轮等。
大家可以自己算算现在花了多少了。
刚才说的，每个平台做了那么多功能、产品和运营，有一部分就是为了让你给投钱的哥们看到希望，看到未来盈利的可能性。有了钱，平台可以继续把这个蛋糕做大。京东量化平台可能不缺钱。但是，没有钱，你一定不能玩。
其实，这有点像ofo，最近发生的事大家都知道。如果企业迟迟不能盈利或者其定位不够。那么，倒下去是早晚的事。
最后说的话
再过几年，量化平台这个行业，一定会倒下一批公司，也一定会存活一批公司。
活下来的要么有钱，要么找到了一条属于自己的路，这条路就是你的王牌，说白了就是核心竞争力，别人很难抢走。
原因很简单，就是综上所述的积累，沉淀。互联网领域竞争是非常残酷的，情怀讲到一定程度就要挣钱啦。
2018年的市场环境让量化整体比较难做。很多新政策的出台也未必一定是春来了。
未来谁能留下，谁又将消失在洪流之中，存在很多不确定性，我们将拭目以待！
公众号作为量化领域垂直的自媒体，也将持续为所有量化爱好者贡献自己的一份力量。
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