期貨python用什麼平台

『壹』 一般Python都用什麼可視化開發工具平台

常見的Python可視化庫有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一個Python 2維繪圖庫，已經成為Python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib你可以很輕松地畫一些或簡單或復雜地圖形，幾行代碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。

Seaborn
Seaborn是基於Mtplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和pandas進行無縫鏈接，使初學者更容易上手。相對於Matplotlib，Seaborn語法更簡潔，兩者關系類似於NumPy、和Pandas之間的關系。

HoloViews
HoloViews是一個開源的Python庫，可以用非常少的代碼行中完成數據分析和可視化，除了默認的Matplotlib後端外，還添加了一個Bokeh後端。Bokeh提供了一個強大的平台，通過結合Bokeh提供的互動式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高維可視化，非常適合於數據的互動式探索。

Altair
Altair是Python的一個公認的統計可視化庫，它的API簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。Altair API不包含實際的可視化呈現代碼，而是按照vega-lite規范發出JSON數據結構。由此產生的數據可以在用戶界面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的可視化效果，且只需很少的代碼。

ggplot
ggplot是基於R的ggplot2和圖形語法的Python的繪圖系統，實現了更少的代碼繪制更專業的圖形。
它使用一個高級且富有表現力的API來實現線，點等元素的添加，顏色的更改等不同類型的可視化組件的組合或添加，而不需要重復使用相同的代碼，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，盡管它也可以製作一些非常復雜、好看的圖形。

Bokeh
Bokeh是一個Python互動式可視化庫，支持現代化Web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的D3.js的圖形化樣式，並將此功能擴展到高性能交互的數據集，數據流上。使用Bokeh可以快速便捷地創建互動式繪圖、儀錶板和數據應用程序等。
Bokeh能與NumPy、Pandas，Blaze等大部分數組或表格式的數據結構完美結合。

『貳』 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。

『叄』 有什麼外匯平台支持python

沒有什麼外匯平台是支持python的。python需要的僅僅是一個介面而已。這比運用mt4復雜。你所注冊的外匯經紀商那裡會給你提供介面，當然好多平台不給小客戶提供。除此之外，即使經紀商提供了介面，好多細節資料，你要跟經紀商索取。即使用python自己寫程序，也要運行mt4，數據是通過mt4傳過來的。目前，提供介面較好的是OANDA和盈透（盈透是tws）。請採納。

『肆』 python哪幾個平台好用

Python是親Linux的語言，所以有一個Linux風格shell對Python開發非常有益 因此，mac ubuntu均可，win下python各種包非常麻煩

『伍』 什麼外匯平台支持python

Python是一種編程語言，有一個運行支持的類庫和平台，我想您說的是Python的支持庫。有很多游戲使用Python作為編程的腳本語言來使用。手機游戲也有用的。

『陸』 期貨量化交易平台有哪些

國內支持期貨量化交易進行多策略多賬戶的平台，我所知道有 /掘/金/量/化/

『柒』 只為了自己遍自己用的炒期貨軟體,學Python還是C#

這兩個都沒用，期貨和股票之類的需要藉助於第三方平台，象TradeBlazer，你所做的編程和開發也是需要用它提供的語言來進行，與C#什麼的沒有任何關系。

『捌』 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。

『玖』 python用什麼開發平台 知乎

1、首先作為學生，可以通過e郵箱申請到Jetbrains全家桶，即便無法獲取授權，pycharm的community版本免費並且功能足夠
2、對於pycharm，可以方便快捷地切換python不同版本的解釋器，甚至可以安裝相同版本的python解釋器配置不同的開發環境，這可以解決有些包之間沖突的情況，也可以針對有些框架按需裝包；並且pycharm內置包管理，可以免去pip或者conda方式管理包。
3、pycharm這個IDE的顏色方案、拼寫補全、函數聯想、函數跳轉源代碼、斷點調試及debug等功能都讓我用的十分順手。
總之我現在的工作流程就是，先用對我需要的功能進行設計，而後在ipython界面下設計調試每個功能模塊，調試成功後放到pycharm中組合起來，寫成腳本文件，最後用pycharm做調試形成成品。