python開源量化平台

A. 國內量化交易平台哪家支持python等多門編程語言開發策略

你好，在金融量化交易領域，掘金量化交易平台可以支持多種主流編程語言的開發，包括python、R、Matlab, C, C++, C# ；可以滿足掌握不同編程語言的量化策略者的需求。

B. 國內主流的量化平台都有哪些

掘金量化交易平台V3.0

地址：http://www.myquant.cn/

語言：C++、C#、Python、MATLAB

方式：本機

品種：股票，期貨

優礦

地址：https://uqer.io/home/

語言：python

方式：雲端

品種：股票，基金，期貨

特點：支持外部數據的購買，數據較多，有聚源等提供的，較靠譜

RiceQuant米筐量化交易平台

地址：https://www.ricequant.com/

語言：python，java

方式：雲端

品種：股票，基金

特點：口碑較好，據說較人性化

Joinquant聚寬

地址：https://www.joinquant.com/

語言：python

方式：雲端

品種：股票，基金

特點：可訂閱別人策略和看到別人策略回測圖

BotVS量化平台

地址：https://www.botvs.com/

語言：JS

方式：雲端

品種：期貨，股票，數字貨幣

特點：支持數字貨幣，比如比特幣

Bigquant人工智慧量化

地址：https://bigquant.com/

語言：python

方式：雲端

品種：股票

其他：目前網站只有架子，很多欄目是空的，突出了人工智慧，但沒看到具體策略。

果仁

地址：https://guorn.com/

語言：python

方式：雲端

品種：股票，基金，組合。

特點：口碑較好，支持策略跟隨

其他的較小眾的平台

鐳礦

地址：http://www.raquant.com/

京東量化

地址：https://quant.jd.com/

同花順量化

地址：http://quant.10jqka.com.cn/platform/html/home.html

點寬網

地址：http://www.digquant.com.cn/quant/

諸葛量化

地址：https://www.gpxtrade.com/index.html

數庫（人工智慧驅動金融創新）

http://www.chinascope.com/index/ai.html

免費開源python財經數據介麵包

地址：http://tushare.org/index.html

特點：只有數據，非量化策略平台

C. wind量化平台python怎麼分析

1. 使用Python插件，首先需要安裝python環境，其次是WindPy介面。

2. 建議直接安裝Python(x,y)，一堆東西都有了。

3. 登錄wind之後，在菜單【量化】-->【修復插件】-->【修復python】，自動進行插件的安裝。

D. 求《零起點Python大數據與量化交易》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~

《零起點Python大數據與量化交易》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接: https://pan..com/s/162gq_1bcxOg_t_1LAeoIdQ

E. python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。

F. Python 做期權量化實盤通過什麼平台實現

可以試試這個量化平台，已經支持期權的tick級別回測了，還是免費的 https://github.com/qmhedging/poboquant

期權策略靠譜不靠譜，回測一下就知道

也支持對接實盤

G. python 開源量化平台 vn.py有什麼用

開源交易平台開發框架

H. 中國的 Python 量化交易工具鏈有哪些

萬得的Python API
同花順iFinD的Python API
掘金的量化平台
通聯數據的量化平台
QuickFix的Python API
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（適合做量化分析的IDE環境）
Zipline（策略開發回測）
TuShare財經數據介面
恆生電子的量化贏家平台
米礦ricequant
海風的python交易平台：at_py

I. 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

J. 中國的 Python 量化交易工具鏈有哪些

1. 萬得的Python API，可以用來獲取實時數據、歷史數據以及下單交易 優點：萬得大而全 缺點：下單交易功能不是事件驅動（例如成交回報需要用戶去查詢，而不是主推）

2. 同花順iFinD的Python API，類似萬得的API 優點：比萬得便宜，同花順的服務態度很好（用戶提出新需求後很快就能給出確定的答復或者解決方案）

3. 掘金的量化平台

4. 通聯數據的量化平台

5. QuickFix的Python API（可以用來接國信、方正的FIX介面）

6. Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）

7. IPyhon/Spyder（適合做量化分析的IDE環境）

8. Zipline（策略開發回測）

9. TuShare
   財經數據介面 -
   可以直接抓取新浪財經、鳳凰財經的網站數據，包括行情、基本面、經濟數據等等。完全免費，簡潔易用，API設計得非常友好，提取的數據格式是Pandas
   的DataFrame。同時可以獲取非高頻實時數據（取決於網站更新速度，同事經驗大約是15秒），一個極好的非高頻股票策略數據解決方案。

10. 感謝史慶豐，恆生電子的量化贏家平台，提供Python介面，鏈接我點進去後沒看到具體的使用教程，希望回頭補一下。

11. 感謝frank Su，米礦ricequant在我提出這個問題時尚只有Java的API，後來也支持了Python