期货量化平台python

A. 使用python做量化交易策略测试和回验，有哪些比较成熟一些的库

talib,pandas,numpy,scipy,statsmodels,bisect等等。目前，RIcequant量化交易平台支持了多种强大的Python模块，直接在平台上做研究，可以省去很多的安装和数据端口对接的烦劳。另外，ricequant量化交易平台也有各种模块配套的学习资源，帮助你尽快掌握各种模块的使用，也有相应的模块的策略，让你可以更快的学习以及验证自己的投资想法。

B. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

中国的 Python 量化交易工具链有哪些
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）
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） 缺点：API连行情都不是主推的，更不要说下单交易了 下面的这些回头补详细内容，欢迎大家补：
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）

C. 实盘量化交易平台有哪些

既能支持股票又能支持期货的有掘金量化

D. 通达信什么时候支持python量化交易

1、一个强大的N维数组对象Array；
2、比较成熟的（广播）函数库；
3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

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. 期货量化交易平台有哪些

国内支持期货量化交易进行多策略多账户的平台，我所知道有 /掘/金/量/化/

G. 可以不通过平台自己用Python写量化交易策略吗

在哪？可以啊，只要有你有能力，你怎么学都可以

H. python回测系统 模拟回测 最简单量化回测系统有哪些支持期货和股票

github上有一个jdhc简单回测 是用python写的比较简单，需要设置些参数。

I. 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。

J. 期货量化交易软件哪个好

推荐掘金量化交易平台，支持期货期权股票两融的量化交易，数据丰富，tick级回测、逼真的仿真环境和合规的实盘交易通道以及丰富的风控系统。