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      國內主要的量化平臺軟件

      2020-08-25 15:53
      摘要
      量化交易在國內興起于2005年左右,但是大眾普及度不高,市場基礎薄弱。能夠同時實現“量化”和“交易”的量化平臺有限,僅提供“量化”測試而無法實現“交易”的系統仍然占多數。

      國內主要的量化平臺軟件

      量化交易在國內興起于2005年左右,但是大眾普及度不高,市場基礎薄弱。能夠同時實現“量化”和“交易”的量化平臺有限,僅提供“量化”測試而無法實現“交易”的系統仍然占多數。這里就來說一說國內主要的量化平臺軟件,還有這些平臺的各項內容。

      雷爾量化交易平臺.png

      一、雷爾量化

      數據方面:提供2005年至今完整的股市Leve1數據、上市公司財務數據、完整的停復權信息。實時更新行情數據,盤后更新財務數據。金融期貨數據、股票指數數據、行業板塊數據、概念板塊數據、宏觀數據、行情數據等。

      平臺方面:提供基于IPython Notebook的研究平臺,支持Tick級數據,支持Python2、Python3。獨有的簡易量化交易,將股票、外匯、期貨等投資產品簡化,為交易者提供現成的金融數據以及開發工具,一方面降低量化投資者進入該領域的數據和工程門檻,另一方面不斷優化前端用戶體驗,降低用戶使用門檻,因此交易者在進行量化簡易交易時,不需要懂得代碼程序,只需要進行漲跌判斷,用最簡單的操作與最低的成本即可獲得可觀的收益。

      回測方面:支持股票、基金、期貨等品種的回測,支持日、分鐘、Tick級回測。

      實盤交易方面:和世界各大交易所合作,支持外匯、期貨的自動化實盤交易。

      二、開拓者

      數據方面:宏觀、企業財務數據、板塊、復權等等基礎數據。

      平臺方面:底層使用C語言,執行效率高。C++的行情交易和圖形組件對象。以TradeBlazer language為基礎,需要用戶調用TradeBlazer公式。有獨立的客戶端軟件。

      回測方面:主要支持期貨品種的日、分鐘、Tick級回測。

      實盤交易方面:主要支持全自動期貨實盤交易。

      三、發明者(FMZ,原BotVS)

      數據方面:主要是商品期貨數據和加密貨幣數據。

      平臺方面:支持使用Javascript、Python、C++、My語言、Blockly等。提供API。

      回測方面:支持基金、商品期貨、比特幣、區塊鏈、數字貨幣、數字貨幣期貨等品種的日、分鐘、Tick級回測。

      實盤交易方面:支持國內外商品期貨交易,及全球區塊鏈交易。

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