python开源量化平台

A. 国内量化交易平台哪家支持python等多门编程语言开发策略

你好，在金融量化交易领域，掘金量化交易平台可以支持多种主流编程语言的开发，包括python、R、Matlab, C, C++, C# ；可以满足掌握不同编程语言的量化策略者的需求。

B. 国内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/

语言：C++、C#、Python、MATLAB

方式：本机

品种：股票，期货

优矿

地址：https://uqer.io/home/

语言：python

方式：云端

品种：股票，基金，期货

特点：支持外部数据的购买，数据较多，有聚源等提供的，较靠谱

RiceQuant米筐量化交易平台

地址：https://www.ricequant.com/

语言：python，java

方式：云端

品种：股票，基金

特点：口碑较好，据说较人性化

Joinquant聚宽

地址：https://www.joinquant.com/

语言：python

方式：云端

品种：股票，基金

特点：可订阅别人策略和看到别人策略回测图

BotVS量化平台

地址：https://www.botvs.com/

语言：JS

方式：云端

品种：期货，股票，数字货币

特点：支持数字货币，比如比特币

Bigquant人工智能量化

地址：https://bigquant.com/

语言：python

方式：云端

品种：股票

其他：目前网站只有架子，很多栏目是空的，突出了人工智能，但没看到具体策略。

果仁

地址：https://guorn.com/

语言：python

方式：云端

品种：股票，基金，组合。

特点：口碑较好，支持策略跟随

其他的较小众的平台

镭矿

地址：http://www.raquant.com/

京东量化

地址：https://quant.jd.com/

同花顺量化

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

点宽网

地址：http://www.digquant.com.cn/quant/

诸葛量化

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

数库（人工智能驱动金融创新）

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

免费开源python财经数据接口包

地址：http://tushare.org/index.html

特点：只有数据，非量化策略平台

C. wind量化平台python怎么分析

1. 使用Python插件，首先需要安装python环境，其次是WindPy接口。

2. 建议直接安装Python(x,y)，一堆东西都有了。

3. 登录wind之后，在菜单【量化】-->【修复插件】-->【修复python】，自动进行插件的安装。

D. 求《零起点Python大数据与量化交易》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~

《零起点Python大数据与量化交易》网络网盘pdf最新全集下载:
链接: https://pan..com/s/162gq_1bcxOg_t_1LAeoIdQ

E. python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架：回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline ：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade ： 事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest ：以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。 RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。 雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架，支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1 回测 回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少； 去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。 能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。

F. Python 做期权量化实盘通过什么平台实现

可以试试这个量化平台，已经支持期权的tick级别回测了，还是免费的 https://github.com/qmhedging/poboquant

期权策略靠谱不靠谱，回测一下就知道

也支持对接实盘

G. python 开源量化平台 vn.py有什么用

开源交易平台开发框架

H. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

万得的Python API
同花顺iFinD的Python API
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
Zipline（策略开发回测）
TuShare财经数据接口
恒生电子的量化赢家平台
米矿ricequant
海风的python交易平台：at_py

I. 用Python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？

Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？

空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配

Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包

Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档

TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

J. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

1. 万得的Python API，可以用来获取实时数据、历史数据以及下单交易 优点：万得大而全 缺点：下单交易功能不是事件驱动（例如成交回报需要用户去查询，而不是主推）

2. 同花顺iFinD的Python API，类似万得的API 优点：比万得便宜，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案）

3. 掘金的量化平台

4. 通联数据的量化平台

5. QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）

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

7. IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）

8. Zipline（策略开发回测）

9. TuShare
   财经数据接口 -
   可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据，包括行情、基本面、经济数据等等。完全免费，简洁易用，API设计得非常友好，提取的数据格式是Pandas
   的DataFrame。同时可以获取非高频实时数据（取决于网站更新速度，同事经验大约是15秒），一个极好的非高频股票策略数据解决方案。

10. 感谢史庆丰，恒生电子的量化赢家平台，提供Python接口，链接我点进去后没看到具体的使用教程，希望回头补一下。

11. 感谢frank Su，米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有Java的API，后来也支持了Python