其他回答

• 既能支持股票又能支持期货的有掘金量化、聚宽、米筐等，单单支持期货又开拓者，文华等。
  车延东2019-12-21 20:41:32
• 主要是监管层面，要求交易在券商的PB柜台，所以量化交易平台未来合规就需要对接券商平台，这涉及工作很多，不是那么接单给个接口那么简单的事情。
  龙小萱2019-12-21 20:08:03
• 量化交易平台的构建，打造满足用户需求及体验良好的量化交易平台是重中之重，以及共享经济商业模式的创新。
  连亚琴2019-12-21 20:01:51
• Python量化投资框架：回测+模拟+实盘Python量化投资模拟交易平台　1.股票量化投资框架体系1.1回测实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架：Zipline：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。PyAlgoTrade：事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。pybacktest：以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。2模拟模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document3实盘实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。easytrader系列当前主要有三个组成部分：easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件easyquotation:实时获取新浪/Leverfun的免费股票以及level2十档行情/集思路的分级基金行情easyhistory:用于获取维护股票的历史数据easyquant:股票量化框架，支持行情获取以及交易2.期货量化投资框架体系一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。2.1回测回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少；去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。2.2模拟+实盘vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2019年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。官方电话官方网站向TA提问。
  黄相成2019-12-21 19:43:34