不同的量化交易软件有不同的特点和适用场景,为你介绍一些常见的量化交易软件及其优缺点:
聚宽(JoinQuant)
- 优点:生态成熟,适合策略研究与回测。数据覆盖全面,涵盖A股、期货、基金、宏观数据等,支持本地调用,历史数据可回溯到2005年,且准确性高。社区功能完善,学习成本低,用户基数大,论坛活跃,有大量免费策略可供学习。回测功能稳定,支持历史任意时点回测,还提供归因分析、积分兑换功能模块,API文档清晰,适合Python开发者。
- 劣势:实盘交易功能受限,2023年末终止与券商合作。部分数据需要付费,不过免费数据基本能满足大部分策略开发。
掘金量化(MyQuant)
- 优点:回测、仿真、实盘交易一体化,多语言支持,灵活性强。提供实时行情、历史数据及基本面数据,回测引擎性能优秀,支持高频率策略。实盘支持对接券商API,支持多品种交易,交易接口集成度高,可一站式完成策略部署。
- 缺点:数据免费覆盖范围小,如历史Tick和分钟数据需付费,数据维度不如聚宽全。社区活跃度较聚宽低,文档和教程相对分散,学习资料也没有聚宽丰富。
Bigquant
- 优点:定位为AI驱动型平台,主打可视化策略开发,零编程门槛,适合AI策略探索。可通过拖拽式模块构建策略,内置海量数据与算法模型,还有智能选股引擎可生成预期收益模型。
- 劣势:主要侧重AI功能,对于传统量化策略的支持可能不如其他专业平台。
MetaTrader 4/5
- 优点:是广泛使用的外汇交易平台,也适用于量化交易。有丰富的技术分析工具,能帮助进行图表分析。其编程语言MQL相对容易学习,初学者可较快上手编写简单交易策略。拥有庞大用户社区,可分享经验、获取免费交易策略代码,还支持多种订单类型,方便根据不同市场情况灵活下单。
- 缺点:量化策略库相对有限,对于复杂、高级的量化策略可能需自己从头编写代码。
通达信
- 优点:在国内股票市场较为流行,提供大量股票数据,包括历史数据和实时数据。公式编辑功能强大,可通过编写公式构建自己的交易策略。界面简洁直观,容易操作,即使是没有太多量化交易经验的投资者也能快速熟悉。
- 缺点:在量化策略的多样性和深度上可能不如一些专业的量化交易平台。
优矿
- 优点:对数据的深度挖掘能力较强,提供多种数据处理工具,能帮助从海量数据中找到有价值信息。回测功能比较强大,可以准确模拟策略在历史数据中的表现。
- 缺点:操作界面相对复杂,对于新手来说可能需要花费一些时间来熟悉。一些量化模型可能比较专业,普通投资者理解起来有一定难度。
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发布于2025-11-15 15:01
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