量化入门，用哪个平台好？分以下几种情况吧：

一、不会python

不会python的人分两种，一种是想学Python的，一种是不想学python的。

对于不想学python的，那就拿量化平台当个自动下单软件吧，可以连接通达信预警或在线量化平台下单。这样，既可以做到解放身体，又不用持续编写代码。

二、会python

会python的人，学习量化平台很快的，看着文档学习一下运行机制和常用函数就可以编写策略了。那么，我们用哪个量化平台合适呢？下面我就说一下常见量化平台的特点，以供您参考。

1、ptrade

ptrade的策略是在云端运行的，这就意味着不必考虑下载数据的问题，直接调用就行了，这样就降低了编程的难度。ptrade除了可以编写策略，还附带了很多的工具，这样，简单一些策略，可以用工具实现，进一步减少了编程的任务。

所以，如果希望少编程，可以用ptrade。

ptrade的缺点有：（1）大部分券商的ptrade只给机构用，给个人用Ptrade的券商可能不超过10家。（2）ptrade的python版本较老，为3.5版本，并且不能自己装第三方库，这就给编写策略带来了一定限制。（3）ptrade的技术群较少，只有券商和民间的，大多不活跃。

2、掘金量化

掘金量化是本地运行的，语法逻辑和qmt有些像，但界面看起来比qmt友好一些。掘金量化界面：

掘金量化的缺点：（1）合作的券商少。官网上显示合作了19家券商，其中大券商没有几家。

（2）掘金量化属于三方平台，交易的速度比ptrade和qmt差一些。

（3）掘金量化的手续费一般要比手动交易要高一些。

3、QMT

QMT也是本地运行了，优点是支持的券商多，据迅投社区不完全统计，目前有76家券商向个人提供了QMT。QMT的优点还有运行速度快、绝大部分券商的QMT交易费用同手动交易、技术群多（有迅投、券商和民间的技术群）。

QMT的缺点：（1）查找文档比较费劲，你要找的函数用法经常会被放到了最后。（2）有的函数设计的反人类，比如下单函数，10多个参数，如果手头没有个本本查找，很难写出来。

4、其他

bigquant和supermind，支持的券商极少，这里就不说了，感兴趣的朋友请自行研究。

以上提及的券商量化平台，开通门槛都不高，有感兴趣的联系我