中国量化投资交易平台哪家好

1. 中国量化投资交易平台哪家好

国内的量化平台主要集中爆发在2015年后，量化IT搭建技术还没有非常成熟，还在探索发展阶段，相比国外量化交易还有很大的差距，比如算法交易、高频交易、机器学习等还相对落后。

一个成熟量化平台的标志是打通券商期货商的交易柜台进行实盘交易，一个健全的量化平台功能涵盖数据、回测、仿真、实盘支持，值得欣慰的是国内量化平台掘金量化、聚宽、米筐、讯投等多家量化平台的IT技术已经实现了一站式量化交易。

2. 国内主流的量化平台都有哪些？

3. 量化交易有什么用？

量化交易能有效地提高投资者的交易效率和交易纪律。大量化的交易数据是无法通过人工分析完成，而对于计算机的数据处理能力远胜于人工，计算机可以瞬间完成数据计算分析，执行投资者的交易计划。

4. 做量化交易一般用什么软件？

重磅干货！量化交易模式，不用动手，用炒股软件自动选股做成股票池

5. 量化交易平台的挑战都有哪些？

量化交易平台的功能一般包含三大块：研究、模拟、实盘。转化到技术层面为：数据、回测、实盘、安全等等。
基于国内市场，我们遇到的挑战如下：
1：数据
数据包含两类，一类是行情数据，一类是财务、基本面、舆情、研报等其他数据。行情数据：
目前市面上分钟级的数据比较精准，可以用于中低频的交易回测；历史、实盘TICK级的Level-1、Level-2数据需要自己找渠道去获得，较容易找到的渠道很容易出现漏数据、不精确等情况，需要工程师专门结合了多家数据源进行核对修复。
2：回测
回测最难的在于如何确定成交量，同时要考虑复权、停牌、ST*等问题，这里面有很多细节
3：安全
安全在交易平台的开发中是重中之重，如何保证策略的安全性，不被外部、内部人员所窃取，分为2部分。
一部分是WEB安全，一部分是策略的编译安全。
因为量化交易平台是用户可编程的，我们京东量化选用的是PYTHON语言，因为有强大的科学计算库和高性能，导致用户可以调用很多系统级API，在这上面我们下了很大的功夫来保证用户的策略安全，做到理论级的策略隔离。

只能大概讲一下，这里面每一个部分都可以延伸出来成为一个话题。

6. 量化交易平台的挑战有哪些

1、用户少、用户门槛高
2、国内数据质量不高
3、国内优质的策略相对国外不多
等等

但是，也是要认识到挑战便是机遇。
目前，国内给人耳目一新的便是Ricequant,从编程体验、数据、API来说，都能满足用户的研究、投资需求。现Ricequant量化已加入实时模拟 ( Paper Trading ) ，并在不久的将来加入实盘交易。国内的有一家平台，它的像素级的拷贝，圈内人也是人尽皆知的，不提也罢。

7. 目前市面上的量化交易平台做到了什么程度？

交易开拓者程序化交易平台根据账户状况和交易信号来推动交易订单，使用类似于Pascal TBL语言开发策略模型的语法。 TB为定量模型开发中的战略发展提供更为全面的账户和交易功能，市场数据功能和统计功能。 它提供了最近的国内TICK数据和多周期历史市场数据。 它还为战略绩效评估提供了基础。提供丰富的战略回溯报告项目。 就定量交易而言，单一的结核病终端支持同时接受报价和交易的20-30个单一物种图表，但由于客户技术架构，缺乏对高频率和更复杂政策的支持。 现阶段结核病在市场低端定量交易平台上有很多期货公司的合作份额较高。

天软量化研究和交易平台天软定量研究交易平台采用TSL独特的TSL语言发展战略模式，全天软交易网关，实行量化交易。在定量模型研究和开发方面，我们采用了高性能数据仓库所提供的历史和TICK市场，基础数据，宏观数据等数据源，并提供了7000个开源函数库，用于战略开发，回溯测试， 性能分析。 在量化交易中，基本实现了自动交易，程序交易，算法交易等定量交易。

安翼金融终端程序化交易
安易金融终端是国内期货和券商独立开发的股票自动化交易工具。 交易模型是使用通用脚本语言和技术指标进行图表驱动的自动交易。 在这个阶段，Ahn免费使用程序化交易工具，为国内期货和股票提供历史价格。 相对简单的股票，对冲期货和图表交易都可以进行。

8. 如今国内有什么量化交易软件?

新亮点
胜率高达92.58%
胜率这个问题，基本是新手第一关心内容，有经验的投资者关心的更多风控和盈亏比。目前，TPS量化交易系统的胜率在92.58%左右。胜率这里我们希望大家别太过于看中，因为交易非定量，不像抛硬币不是正面就是反面。
交易存在涨、跌、盘整、还有额外的交易点差手续费。不是高胜率就是好信号，理论上谁都能做出高胜率，甚至100%胜率。只需要下单时盈利一小点的单子平仓，错误的单子严格止盈止损。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。
极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。