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您好，量化交易需要这些技术支持
1. 编程语言与开发工具
核心语言：
Python（主流，支持量化库如 PyAlgoTrade、Backtrader，数据处理库 Pandas）。
C++（高频交易，追求低延迟，如使用 CTP 接口）。
开发环境：Jupyter Notebook（策略开发）、PyCharm（工程化项目）、Visual Studio（C++）。
2. 数据库与数据管理
行情与交易数据存储：
关系型数据库：MySQL（存储结构化数据，如持仓、交易记录）。
时序数据库：InfluxDB（高效存储高频行情，按时间戳索引）、MongoDB（非结构化数据如新闻舆情）。
数据处理工具：Spark（分布式计算处理 TB 级历史数据）、Dask（并行计算加速回测）。
3. 量化平台与 API 接口
策略开发平台：
聚宽（JoinQuant）、米筐（RiceQuant）：提供回测环境、数据接口及社区支持。
万得（Wind）量化接口：专业金融数据，适合机构用户。
交易接口：
券商 API：如华泰证券 “极速交易系统”、中信建投 “量化交易平台”。
交易所接口：CTP（期货）、SFT（上交所 ETF 申赎接口）。
发布于2025-5-23 20:14 杭州
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