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量化策略找哪个平台写比较好

星空 星空
2024-11-18 10:20

选择一个适合编写量化策略的平台需要考虑多个因素。首先要看平台支持的编程语言,如果熟悉Python,像聚宽、米筐、BigQuant等平台是不错的选择,它们对Python有很好的支持。其次是数据资源,丰富的数据能为策略编写提供更多依据,例如优矿就提供强大的数据支持。再者就是平台的回测功能,能有效检验策略的可行性,如交易开拓者TB回测功能较为完善。

另外,对于初学者来说,平台的易用性很重要,聚宽的界面相对友好,适合新手入门。而如果是专业投资者追求交易速度,像迅投QMT这种底层架构基于C++、回测速度快、交易延时低的平台更合适。还有社区支持方面,活跃的社区能为策略编写过程中遇到的问题提供解答和交流的机会,Quantopian就是基于Python的开源平台,有活跃的社区供程序员和量化投资者交流。

聚宽平台的优势

1.聚宽提供基于IPythonNotebook的研究平台,支持Python2、Python3,这对于熟悉Python的用户来说非常方便,能快速上手编写量化策略。

2.它以用户友好的界面和丰富的数据资源而闻名,数据资源是量化策略编写的基础,丰富的数据能让策略更全面地考虑各种因素。

3.回测速度不错,可以较快地得到策略的回测结果,及时调整策略内容,提高编写效率。

米筐平台的特性

1.米筐提供股票、ETF、期货等品种的数据,多种类的数据能满足不同类型量化策略编写的需求。

2.支持Python、Matlab等语言,为不同编程习惯的用户提供了选择。

3.提供一站式的量化投资解决方案,包括从数据到策略回测、模拟交易和实盘交易等功能,在一个平台就能完成量化策略编写到实际应用的整个流程。

BigQuant平台的特点

1.主打AI量化平台,支持Python,对于想要将人工智能技术融入量化策略编写的用户非常合适。

2.提供AI量化策略开发,借助AI的能力可以挖掘出更复杂、更有效的量化策略。

3.有丰富的数据源,数据是量化策略的根基,丰富的数据有助于编写更精准的策略。

优矿平台的好处

1.专注于为用户提供量化投资服务,整个平台的功能都是围绕量化投资构建的,很适合量化策略编写。

2.提供强大的数据支持,数据的完整性和准确性能够保障量化策略编写的质量。

3.有丰富的量化策略模板供用户参考,新手可以从这些模板中学习,有经验的用户也能从中获取灵感。

迅投QMT平台的长处

1.主打的是"智能策略编写",支持VBA和Python双语言,双语言支持为不同编程背景的用户提供了灵活性。

2.策略在客户端运行,安全性高,对于注重策略安全的用户是个重要的优势。

3.支持tick级到月线级别的回测和交易,广泛的回测和交易级别可以满足不同策略的需求。

恒生PTrade平台的优点

1.定位是"智能策略条件单",支持Python,这一功能有助于编写策略时设置条件单。

2.策略在云端运行,交易速度快,即使关闭终端,策略也能继续执行,这对于需要持续运行策略的用户很方便。

3.是专业的量化交易平台,支持多种策略开发和执行,能满足不同策略编写的需求。

交易开拓者TB的价值

1.在中国的程序化领域,是比较稳定的一个平台,稳定的平台能保证策略编写和运行的持续性。

2.无论是开发环境,测试平台,都很适合金融工程高手开发高级的自动交易策略,为专业人士提供了良好的编写环境。

3.拥有全市场的数据支撑,独家TBL语言加持,数据和独特的语言有助于编写独特的量化策略。

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声明 图片声明:来自Pexels,基于 CC0 协议。
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