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量化软件哪个好，谁能给个准确答案?

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首席张老师

资深顾问黄股票

帮助6.1万好评6.9万从业10年+

量化软件没有标准答案，主要看你的需求是回测、自动交易还是策略开发。像聚宽、掘金这类第三方平台适合上手快的小资金玩家，策略模板多但稳定性需要验证；如果是专业机构或者大资金，券商自研系统（比如我司这类十大券商）会更适配，订单执行快，数据颗粒度细，还能直接对接交易接口。

做量化最关键的是行情速度和风控体系，我司支持QMTPtrade等主流软件接入，10万资金就能开通专业版量化工具，搭配L2行情和独立交易单元。如果你需要测试自己的策略或者了解量化门槛，可以点我主页加微信，发你系统参数和费率清单，手把手帮你走通交易链路。

发布于2025-9-5 22:03 北京

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资深齐顾问基金

帮助2.9万好评2.8万从业9年

量化软件选择确实要看你的交易策略和操作习惯。市面上主流平台比如JoinQuant、Ricequant、Bigquant都有自己的特点，像新手更看重操作简单的话，聚宽这类可视化回测工具更友好；需要高频数据或复杂策略的，可能会选掘金、Quicklib这类支持API接入的。最近有位客户自己写了策略但不会回测优化，后来在我的建议下改用有AI辅助的Bigquant，3个月跑出了稳定信号。

具体怎么挑选合适的量化平台，可以重点看这三点：
1. 数据质量决定策略可靠性。比如有的平台提供10年以上的股票Tick级数据，这对日内交易者很有用。之前一位客户用Wind数据做回测，结果因数据清洗不彻底导致实盘亏钱，换成更可靠的量化平台后才止损。
2. 策略库资源很重要。像米筐这类平台的策略模板有4000多个，对刚入门的人相当于自带“外挂”。有个学员把平台上的网格交易模板调低3%的阈值参数，用在可转债上反而比原创策略收益高。
3. 学习门槛别忽视。很多平台看起来功能强大，但API接口要Python编程基础，这对上班族可能不够友好。我上周刚给一位医生客户装了有拖拉拽功能的迅投QMT，他拿自己的医药股选股逻辑做自动交易，省去了每天盯盘时间。

在证券公司这10年，我帮200多位客户诊断过量化账户。现在点击头像加我微信，送你一份量化入门礼包（含策略有效性测评表+我的实盘调参笔记）。觉得今天的建议能帮你少走弯路就点个赞，咱们可以具体说说你的交易习惯，帮你筛选最适合的量化工具。

发布于2025-9-5 22:03 广州

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