python量化交易平台
❶ 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。
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。
❷ python 量化交易 可靠吗
可不可靠得看你编写的程序靠不靠谱以及策略的优劣，python只是一门极易入门的编程语言，适合做金融相关的自动化，都是一套功夫，耍的人不同效果也不一样的希望可以帮到你
❸ 如何用python量化交易
用Python来进行量化交易大多是只能在平台上进行量化分析，具体到实际投资上很少的。
❹ 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）
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）
Zipline（策略开发回测）
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。
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。
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，期待2016有新的突破。
❺ python 开源量化平台 vn.py有什么用
开源交易平台开发框架
❻ python量化交易半个月可以学会吗
比较难。
python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。
python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。
❼ 怎么学习python量化交易
下面教你八步写个量化交易策略——单股票均线策略
1 确定策略内容与框架
若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票
若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票
只操作一只股票，很简单对吧，但怎么用代码说给计算机听呢？
想想人是怎么操作的，应该包括这样两个部分
既然是单股票策略，事先决定好交易哪一个股票。
每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价，是的话开盘就买入，不是开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。
对应代码也是这两个部分
definitialize(context):
用来写最开始要做什么的地方
defhandle_data(context,data):
用来写每天循环要做什么的地方
2 初始化
我们要写设置要交易的股票的代码，比如 兔宝宝（002043）
definitialize(context):
g.security='002043.XSHE'#存入兔宝宝的股票代码
3 获取收盘价与均价
首先，获取昨日股票的收盘价
#用法：变量=data[股票代码].close
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盘价，命名为last_price
然后，获取近二十日股票收盘价的平均价
#用法：变量=data[股票代码].mavg(天数，‘close’)
#获取近二十日股票收盘价的平均价，命名为average_price
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
4 判断是否买卖
数据都获取完，该做买卖判断了
#如果昨日收盘价高出二十日平均价,则买入，否则卖出
iflast_price>average_price:
买入
eliflast_price<average_price:
卖出
问题来了，现在该写买卖下单了，但是拿多少钱去买我们还没有告诉计算机，所以每天还要获取账户里现金量。
#用法：变量=context.portfolio.cash
cash=context.portfolio.cash#取得当前的现金量，命名为cash
5 买入卖出
#用法：order_value(要买入股票股票的股票代码，要多少钱去买）
order_value(g.security,cash)#用当前所有资金买入股票
#用法：order_target(要买卖股票的股票代码，目标持仓金额）
order_target(g.security,0)#将股票仓位调整到0，即全卖出
6 策略代码写完，进行回测
把买入卖出的代码写好，策略就写完了，如下
definitialize(context):#初始化
g.security='002043.XSHE'#股票名:兔宝宝
defhandle_data(context,data):#每日循环
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盘价
#取得过去二十天的平均价格
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
cash=context.portfolio.cash#取得当前的现金
#如果昨日收盘价高出二十日平均价,则买入，否则卖出。
iflast_price>average_price:
order_value(g.security,cash)#用当前所有资金买入股票
eliflast_price<average_price:
order_target(g.security,0)#将股票仓位调整到0，即全卖出
现在，在策略回测界面右上部，设置回测时间从20140101到20160601，设置初始资金100000，设置回测频率，然后点击运行回测。
7 建立模拟交易，使策略和行情实时连接自动运行
策略写好，回测完成，点击回测结果界面（如上图）右上部红色模拟交易按钮，新建模拟交易如下图。 写好交易名称，设置初始资金，数据频率，此处是每天，设置好后点提交。
8 开启微信通知，接收交易信号
点击聚宽导航栏我的交易，可以看到创建的模拟交易，如下图。 点击右边的微信通知开关，将OFF调到ON，按照指示扫描二维码，绑定微信，就能微信接收交易信号了。
❽ 量化投资中，MATLAB和python哪一个好
Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟，我曾经用Matlab和Python跑同一个算法，涉及到矩阵中Symbol求导。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感觉Sympy中Matrix虽然功能强大，但是速度很慢，而且需要专注其中各种细节。如：其对Complex类型是无法自动expand的，常常出现(1+I)(2I+1)这种结果，这时需要调用.expand来解决。Matlab可以使你专注于模型，Python要超过Matlab还需要时间。但是Python在内容抓取，机器学习，等有强大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，发展很快。概括之：现在用Matlab，未来用Python
❾ 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。
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简介：《零起点Python大数据与量化交易》是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创图书，配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习，是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材，可直接用于实盘交易。《零起点Python大数据与量化交易》有三大特色：第一，以实盘个案分析为主，全程配有Python代码；第二，包含大量的图文案例和Python源码，无须专业编程基础，懂Excel即可开始学习；第三，配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包。