以下是国内外主流量化交易软件的综合对比，覆盖机构级工具与个人投资者适用平台，附核心功能及适用场景分析：

一、国际知名量化平台

1. Bloomberg Terminal（彭博终端）

• 核心功能：全球金融数据实时推送、多资产交易执行、风险分析、期权定价模型
• 技术特性：支持 Python/C# 插件开发，提供历史回测与实时监控 API
• 适用场景：对冲基金、投行交易员（日均费用约 2000 美元，适合高净值机构）

2. MetaTrader 5 (MT5)

• 核心功能：外汇 / 期货自动化交易、EA 策略编程（MQL5 语言）、多时间周期回测
• 技术特性：支持自定义指标与 EA 机器人，内置经济日历与市场深度工具
• 适用场景：个人外汇交易者（免费，需通过券商账户接入）

3. Quantopian（已停止服务，转型为 Zipline）

• 核心功能：Python 策略开发、回测引擎、社区策略共享（现由 OpenBB 继承）
• 技术特性：集成 pandas/numpy 数据分析库，支持多因子模型构建
• 适用场景：量化初学者（免费开源，适合策略原型开发）

二、国内主流量化软件

1. QMT（迅投极速策略交易系统）

• 核心功能：本地部署策略、支持 VBA/Python 双语言、毫秒级交易柜台
• 技术优势：全内存交易（单笔延时 < 1ms）、支持股票 / 期货 / 期权全品种
• 适用门槛：部分券商需 10 万资金门槛，免费使用（推荐：国金证券零门槛）

2. PTrade（恒生电子量化平台）

• 核心功能：云端策略运行、图形化条件单（无代码）、L2 行情免费提供
• 技术优势：无需本地部署，支持多终端同步（PC/APP），适合高频交易
• 适用门槛：资金门槛 5 万起，部分券商免费（如华泰证券）

3. 聚宽（JoinQuant）

• 核心功能：在线策略回测、因子库（超 1000 个因子）、实盘需通过券商接口
• 技术优势：Python 开发环境友好，支持多品种回测（股票 / 期货 / 期权）
• 适用门槛：基础版免费，实盘需通过合作券商（如银河证券）

4. 米筐（RiceQuant）

• 核心功能：多因子模型开发、机器学习策略支持、事件驱动回测
• 技术优势：集成 TensorFlow/PyTorch，支持 Alpha 因子挖掘与风险模型
• 适用门槛：基础版免费（每日 100 次回测限制），专业版年费约 1 万元

5. 掘金量化（GMQuant）

• 核心功能：跨市场回测（A 股 / 港股 / 美股）、实盘交易 API、策略商城
• 技术优势：支持 C++/Python 双引擎，提供低延迟行情接口
• 适用门槛：免费版支持回测，实盘需通过券商（如国信证券）

三、工具选型建议

1. 个人初学者：首选PTrade（零代码条件单）或聚宽（在线回测，社区资源丰富）预算有限可先用免费版，熟悉后升级专业版
2. 专业开发者：QMT（本地高性能）+ 米筐（机器学习支持）组合适合策略保密性要求高、需自定义算法的用户
3. 高频交易：QMT（内存交易柜台）或掘金量化（低延迟 API）需搭配券商极速柜台（如 LDP 通道）
4. 跨市场投资：Bloomberg Terminal（全球市场覆盖）或MetaTrader 5（外汇 + 期货）

四、注意事项

1. 实盘接口：国内平台需通过券商账户接入，部分券商对量化用户提供 VIP 佣金（如万 0.854）
2. 数据质量：优先选择支持 Level-2 行情的平台（如 PTrade 免费提供）
3. 策略迁移：从聚宽等平台迁移策略时，注意 API 差异（如 QMT 需用 xtquant 包）
   

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