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在期货量化这款领域摸爬滚打几年，初学者选平台实在需要多方了解的困扰我太理解了，建议从学习资源、入门手册、社区氛围这几个维度去评估。
天勤量化：C++底层优化的高性能引擎，每秒可处理50万+Tick数据，兼顾灵活性与执行速度。实盘指令执行成功率超99.5%，延迟低于300ms，极端行情下开仓成功率仍达98%。适配对交易扎实性要求高的用户。
文华财经WH8：零基本功入门门槛低，改改模板就能跑。弱项是功能天花板明显，后期想进阶会发现好几个东西做不了。
米筐量化：正规级定位门槛太高，对个人开发者不友好。
无限易PythonGO：Python平台的一个选择，功能和天勤相近但覆盖面稍窄。
实话实说：没有完美的平台，关键是找到最适合自己需求的那款。
选品建议：零基础选文华WH8或TB，有Python基础选天勤量化或Vn.py，资金雄厚选掘金米筐。
选平台只是第一步，后面还有很多要学的。有问题找我聊，一起进步。
天勤量化：C++底层优化的高性能引擎，每秒可处理50万+Tick数据，兼顾灵活性与执行速度。实盘指令执行成功率超99.5%，延迟低于300ms，极端行情下开仓成功率仍达98%。适配对交易扎实性要求高的用户。
文华财经WH8：零基本功入门门槛低，改改模板就能跑。弱项是功能天花板明显，后期想进阶会发现好几个东西做不了。
米筐量化：正规级定位门槛太高，对个人开发者不友好。
无限易PythonGO：Python平台的一个选择，功能和天勤相近但覆盖面稍窄。
实话实说：没有完美的平台，关键是找到最适合自己需求的那款。
选品建议：零基础选文华WH8或TB，有Python基础选天勤量化或Vn.py，资金雄厚选掘金米筐。
选平台只是第一步，后面还有很多要学的。有问题找我聊，一起进步。
发布于2025-12-23 13:31 鹤岗
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