期货程序化交易软件哪个比较好

快期交易软件：提供丰富的交易接口和数据接口，支持多种编程语言编写程序，是期货市场中最常用的程序化交易软件之一。易盛：提供丰富的交易接口和数据接口，支持多种编程语言编写程序，并且具有较高的性能和稳定性。

博易大师 - 全球视野的交易助手 博易大师是一款强大的期货行情分析工具，采用尖端技术，覆盖全球期货、金融指数、证券和外汇市场。它不仅提供实时行情，还能进行深度的技术分析，满足全天候和全球品种的交易需求，为投资者提供了全面的交易信息支持。

文华财经：文华财经是一款功能全面的期货程序化交易软件，提供了丰富的行情数据和交易接口，支持多种编程语言和交易策略。其性能稳定，风险控制能力较强，是市场上较为知名的期货程序化交易软件之一。

vnpy和聚宽哪个好

1、各有各的好。vnpy是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架。用户可以使用其内置的全功能交易平台（VNTrader），快速开始量化策略的开发回测和实盘交易，或者基于框架内的各项组件，按需定制属于自己的量化交易程序。

2、推荐澎博财经的真格量化。云端运行，行情和交易速度都经过专业优化。支持期货、期权和50ETF的tick级别回测。有完善的文档和培训教程。支持编程语言为Python7和Python上手很快，对用户非常友好。

3、第一。在国内市场中，vnpy是使用人数世界第三，国内第一的量化交易框架。vnpy是上海量贝信息科技有限公司是国内运用全面的开源量化交易框架。

4、性能非常之差，而且无法避免GIL全局锁。根据查询vnpy相关信息得知，vnpy不适合生产环境因为性能非常之差，而且无法避免GIL全局锁。作为Python开发的开源项目，vn.py本身具有非常好的跨平台通用性，毕竟Python几乎可以在所有主流操作系统上运行。

5、VNPY仿真柜台的优点在于：回测精度高达100倍，性能出色且易于加速，兼容性极佳，支持多语言API框架。它的免费版本提供了期货仿真回测的基础功能，而高级版本则包括多合约同步回测和批处理功能，吸引更多用户关注。

米筐开源量化交易框架——RQAlpha2.0

RQAlpha 0远不止于回测框架，Mod模块的出现，让它在量化交易领域有了更广阔的视野。它支持交易模块接口，自定义数据源，API扩展，以及风控和数据分析阶段的钩子注入，甚至撮合逻辑的定制和替换。

RQAlpha 0：米筐开源量化交易框架的革新 半年前，Ricequant推出了开源框架RQAlpha 0，它在GitHub上引起了广泛关注。我们了解到开发者的需求，并通过与他们的互动，发现尽管RQAlpha 0已具备优势，但仍需改进。

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。

python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

在众多量化交易世界中，寻找一款既可靠又实盘的平台并不易，但国内确实有一款备受赞誉的解决方案——无限易。这款免费的实盘量化交易平台，以其卓越的性能和贴心的设计，让交易者如鱼得水。无限易的独特之处在于它的7*24小时回放行情，不论何时何地，交易者都能随时登录，进行策略调试。

首先，QuantConnect是一个强大的开源回测平台，它提供了丰富的数据源和高度定制化的策略构建功能。其社区活跃，你可以从中获得丰富的学习资源和实践经验。如果你是编程高手，对Python或C#有深厚功底，那么QuantConnect可能是你的首选。其次，Backtrader是另一个备受推崇的Python库，它的设计简洁，易于上手。

可以尝试一下JoinQuant： 聚宽，人人皆为宽客 详细的API文档：API文档 - JoinQuant 免费提供IPython Notebook研究平台，提供分钟级数据，采用Docker技术隔离，资源独立、安全性更高、性能更好，同步支持PythonPython3。免费提供沪深A股、ETF的历史交易数据，支持基于日级、分钟级的精准回测。

请问国内哪家量化平台比较好?

1、掘金量化以近10年详尽的日/分钟/Tick级股票数据和各类附加信息为特点，支持多种语言的策略开发。它的回测功能全面，模拟交易涵盖股票期货，实盘交易需通过申请审核。投研交易一体的平台，强调策略安全，本地化运行无上传需求。

2、灵J投资（AUM超600亿），总部在北京，其投研实力由斯坦福双硕士背景的总监领军。这里为资深Quant、PM和Dev提供极具竞争力的奖金，是寻求挑战和成长的绝佳平台。九K投资（AUM近700亿），四度荣膺金牛奖，其创始人背景强大，清华大学与华尔街的双重熏陶。

3、BigQuant（大智慧）是大智慧公司推出的一款量化投资平台，该平台整合了大智慧丰富的金融数据资源和技术分析能力，为用户提供了全面的量化投资解决方案。BigQuant支持多种编程语言，如Python、R等，并提供了丰富的算法库和函数库，方便用户进行策略开发和回测。

4、海德基金：以其深厚的行业经验和卓越的管理团队，海德基金在量化投资领域独树一帜。星阔投资：这家机构凭借精准的数据分析和前沿的科技应用，屡创佳绩，备受市场推崇。念空念觉：这家私募以其独特的哲学理念和量化策略，赢得了市场的广泛认可。

5、量化交易，从18世纪开始，金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法，经过多年的进化，已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。

6、对于编程爱好者来说，无限易的量化平台PythonGo更是一大亮点。这个系统内置了丰富的工具，即使是编程新手也能轻松上阵。