您好， 在2024年，期货量化软件市场提供了多样化的选择，以满足不同投资者的需求。这里我来做个简单的阐述，要是有不懂的地方可以随时找我单聊。以下是一些在市场中表现突出、备受推荐的期货量化软件：

1. 文华财经WH8：文华财经WH8是国内知名的期货交易软件之一，以其强大的数据分析功能和用户友好的界面著称。该软件提供了实时行情数据、自定义策略和回测优化等功能，支持专业程序化的金融工程思想，适合各类投资者使用。
2. 迅投QMT：迅投QMT是一款集行情展示、策略编写、自动交易等多种功能于一体的量化交易平台。它支持Python和VBA等多种编程语言，适合有一定编程基础的投资者。
3. 交易开拓者TB（TradeBlazer）：TB开拓者是一款支持多种编程语言的量化交易平台，功能强大且稳定。它特别适合追求高频交易和自动化策略执行的高级交易者。

对于想要申请试用这些期货量化软件的投资者，可以通过以下途径进行：
1. 官方网站：直接访问软件的官方网站，通常会有试用申请或下载链接。在申请试用时，可能需要填写一些基本信息和交易经验等。
2. 期货公司或券商：许多期货公司或券商会提供这些量化软件的代理服务或定制服务。投资者可以通过联系自己的期货公司或券商了解试用详情。
3. 量化投资社区或论坛：在量化投资社区或论坛中，投资者可以与其他投资者交流经验、分享策略，并了解不同量化软件的优缺点。同时，一些社区或论坛也会提供试用账号或优惠活动。

在申请试用时，投资者应仔细阅读软件的使用协议和风险提示，确保自己了解并接受相关条款和条件。同时，也应注意软件的稳定性和安全性，确保自己的交易信息和资金安全。

最后提醒你一下，市面上很多量化交易平台是收费的，但有的是可以免费配置的，需要花精力去研究。要是想图省事，快速给自己配置上量化自动交易，可以及时通过电话或微信联系我，我这里有国内大牌期货公司对接好的现成量化平台，还有多款实战验证过的优质量化策略，直接就能用。

发布于2024-10-9 09:01 上海

在2024年，期货量化软件市场提供了多种优秀的选择，以满足不同投资者的需求。以下是一些值得推荐的期货量化软件：

 一、文华财经WH8

* **简介**：作为国内期货市场的老牌服务商，文华财经在量化交易领域积累了丰富的经验。
* **功能特点**：

* 提供丰富的API接口和工具，支持多模型组合测试和加载，以及基本面程序化交易。
* 适合追求策略多样化和深度定制的投资者。
* 拥有强大的技术指标和图表功能，有助于投资者更好地分析市场走势。

 二、开拓者TB（TradeBlazer）

* **简介**：一个稳定且功能强大的量化交易平台。
* **功能特点**：

* 行情交易快、策略编译快、历史回测快、参数优化快。
* 底层使用C语言，数据容量大，更节省硬件资源。
* 支持多种交易策略，包括趋势跟踪、套利等，并提供云服务器支持。

 三、金字塔决策系统

* **简介**：一款易用、稳定、成熟、功能性强的量化交易平台。
* **功能特点**：

* 提供海量的金融数据、多种策略研究平台、严谨易用的回测框架。
* 拥有稳定的模拟交易和面向交易速度设计的实盘交易通道。
* 交易所行情数据实时全推，一站式终端落地，稳定可靠。

 四、天勤量化交易系统（TqSdk）

* **简介**：一个提供一站式交易服务的量化交易平台。
* **功能特点**：

* 提供免费的Python开源库，支持海量历史数据下载、历史策略回测分析、模拟交易和实盘交易。
* 界面直观，易于使用，适合不同层次的投资者。

五、迅投QMT（ThinkTrader）

* **简介**：综合性的量化交易平台。
* **功能特点**：

* 支持Python和VBA编程，为投资者提供了丰富的策略开发工具。
* C++底层架构确保了策略执行的高效性和稳定性。
* 拥有先进的回测引擎，能够进行详细的历史数据测试。
* 提供7X24小时仿真交易和远程策略调试功能。

 六、其他推荐软件

* **聚宽（JoinQuant）**：在线量化策略研发平台，提供Python编程环境和丰富的金融数据服务，社区活跃，策略库丰富。
* **优矿（Uqer）**：拥有通联数据库，数据量庞大，系统采集了多个层面的数据进行量化处理，专业性强，使用体验好。
* **米筐（Ricequant）**：注重用户体验和社区互动，提供数据分析工具和策略模板。
* **赫兹量化**：模拟盘是一个基于量化交易策略的模拟交易平台，可以帮助投资者在真实市场环境下，利用虚拟资金进行股票交易，且可以对交易策略进行测试和优化。
* **掘金**：比较开放的量化交易系统，提供的金融数据丰富，策略覆盖C++、Python等主流编程语言，支持策略研发与策略回测。

综上所述，2024年期货量化软件市场提供了多种优秀的选择。投资者在选择时，应根据自身的交易策略、数据需求、编程能力以及是否需要实盘交易支持等因素进行综合考虑。同时，建议先试用软件的免费版本或模拟交易功能，以熟悉其操作界面和交易流程，再逐步过渡到实盘交易。

发布于2024-10-9 09:21 北京