multichars外匯

㈠ 哪種multicharts可以做外匯

做外匯的形式很多。主要集中在銀行和外匯平台，現在一般的客戶選擇的是平台 因為銀行需要的本金是比較大的

㈡ 什麼軟體可以程序化交易

針對期貨的：
因為每個程序化軟體都有相應的優點和缺點，也相應有一批忠實的用戶。
國內有：文華、金字塔、TB、達錢等等
都需要有一定編程基礎，基礎不同、交易系統不同，選用的軟體也不同。可以用他們免費的試用下。

針對股票的：

目前國內幾乎沒有嚴格意義上的股票的程序化交易軟體。
所以我推薦對程序化交易感興趣的散戶們都用用「投資贏家」
這是唯一一個小散也能無門檻使用的免費炒股軟體（恆生電子開發的），不用編程輕松上手，支持自動止盈止損、掛單買入、回落賣出等基礎功能，更適合對程序化交易感興趣但不會編程的新手使用。微信搜「投資贏家」可以在菜單欄直接體驗模擬埋單。

㈢ 哪家期貨公司比較靠譜啊

選擇期貨公司要注意三個維度：資質、服務、手續費

想做期貨交易必須要選擇一個期貨公司，因為個人或者企業，無法直接去期貨交易所開戶。

如何選擇靠譜的期貨公司，我建議從三個維度選擇。

第一：資質。一定要選擇正規合法的期貨公司！一定要選擇正規合法的期貨公司！一定要選擇正規合法的期貨公司！

怎麼找到正規合法的期貨公司呢？可以上期貨業協會網站，信息公示欄目。這個欄目會公示期貨公司的地址，電話，注冊資本金，從業人員等各項信息。至少這里有公示的公司是合法成立的公司，這也是選擇期貨公司的最低標准。

在合法成立的基礎上，還可以關注期貨業協會每年公布的期貨公司分類監管排名。選擇AA，或者A類總之排名靠前的期貨公司。

建議選擇離您較近的，排名靠前的期貨公司。

第二，服務。期貨公司一般會根據客戶的大小提供不同的服務。從開戶服務，到交易軟體，到研報分析，到增值服務。可以聯系期貨公司了解相關服務有哪些。

第三，手續費。期貨公司核心就是通道業務。要問明白手續費。如果所有條件差不多，就算個手續費低一些的就好啦。（切記不要過分追求低手續費。服務可能會不好，人家不掙錢怎麼服務你。）

㈣ 程序化交易的軟體評價

隨著國家放開私募量化，目前股票自動化交易逐漸普及。
目前我了解的國內最好的自動交易軟體應該是：迅動股票
目前我了解的是可以自動做高拋低吸，設置條件自動買進賣出，自動止盈止損，自動打新股，自動逆回購

㈤ 策略星和Alpha 交易社區有什麼區別

兩個我都有用，emm我都沒有購買過付費的內容，所以單純就免費的部分講一下吧。
如果是要學習知識的，策略星內容很多，我記得好像是量化那一塊比較多，但是巧了，我不是編程選手。其他的視頻的話，一個系列12345，我看了3，找不到1245，就有點……難受。alpha的話會比較系統一點吧，我喜歡那種明明白白告訴我從哪裡開始學，順序是什麼樣的的課程，他們還有很魔鬼的課後習題部分，彷彿以為自己在做什麼密卷。
如果是練習交易的話，策略星模擬交易的我沒試過，alpha有個模擬交易比賽，還挺……刺激的。
兩個確實都是交易相關的，策略星偏向培訓一點，alpha偏向實踐一點，看你需要練習什麼了。
望採納。

㈥ 量化投資—策略與技術的作品目錄

《量化投資—策略與技術》
策略篇
第 1章 量化投資概念
1.1 什麼是量化投資 2
1.1.1 量化投資定義 2
1.1.2 量化投資理解誤區 3
1.2 量化投資與傳統投資比較 6
1.2.1 傳統投資策略的缺點 6
1.2.2 量化投資策略的優勢 7
1.2.3 量化投資與傳統投資策略的比較 8
1.3 量化投資歷史 10
1.3.1 量化投資理論發展 10
1.3.2 海外量化基金的發展 12
1.3.3 量化投資在中國 15
1.4 量化投資主要內容 16
1.5 量化投資主要方法 21
.第 2章 量化選股 25
2.1 多因子 26
2.1.1 基本概念 27
2.1.2 策略模型 27
2.1.3 實證案例：多因子選股模型 30
2.2 風格輪動 35
2.2.1 基本概念 35
2.2.2 盈利預期生命周期模型 38
2.2.3 策略模型 40
2.2.4 實證案例：中信標普風格 41
2.2.5 實證案例：大小盤風格 44
2.3 行業輪動 47
2.3.1 基本概念 47
2.3.2 m2行業輪動策略 50
2.3.3 市場情緒輪動策略 52
2.4 資金流 56
2.4.1 基本概念 56
2.4.2 策略模型 59
2.4.3 實證案例：資金流選股策略 60
2.5 動量反轉 63
2.5.1 基本概念 63
2.5.2 策略模型 67
2.5.3 實證案例：動量選股策略和反轉選股策略 70
2.6 一致預期 73
2.6.1 基本概念 74
2.6.2 策略模型 76
2.6.3 實證案例：一致預期模型案例 78
2.7 趨勢追蹤 84
2.7.1 基本概念 84
2.7.2 策略模型 86
2.7.3 實證案例：趨勢追蹤選股模型 92
2.8 籌碼選股 94
2.8.1 基本概念 95
2.8.2 策略模型 97
2.8.3 實證案例：籌碼選股模型 99
2.9 業績評價 104
2.9.1 收益率指標 104
2.9.2 風險度指標 105
第 3章 量化擇時 111
3.1 趨勢追蹤 112
3.1.1 基本概念 112
3.1.2 傳統趨勢指標 113
3.1.3 自適應均線 121
3.2 市場情緒 125
3.2.1 基本概念 126
3.2.2 情緒指數 128
3.2.3 實證案例：情緒指標擇時策略 129
3.3 有效資金 133
3.3.1 基本概念 133
3.3.2 策略模型 134
3.3.3 實證案例：有效資金擇時模型 137
3.4 牛熊線 141
3.4.1 基本概念 141
3.4.2 策略模型 143
3.4.3 實證案例：牛熊線擇時模型 144
3.5 husrt指數 146
3.5.1 基本概念 146
3.5.2 策略模型 148
3.5.3 實證案例 149
3.6 支持向量機 152
3.6.1 基本概念 152
3.6.2 策略模型 153
3.6.3 實證案例：svm擇時模型 155
3.7 swarch模型 160
3.7.1 基本概念 160
3.7.2 策略模型 161
3.7.3 實證案例：swarch模型 164
3.8 異常指標 168
3.8.1 市場雜訊 168
3.8.2 行業集中度 170
3.8.3 興登堡凶兆 172
第 4章 股指期貨套利 180
4.1 基本概念 181
4.1.1 套利介紹 181
4.1.2 套利策略 183
4.2 期現套利 185
4.2.1 定價模型 185
4.2.2 現貨指數復制 186
4.2.3 正向套利案例 190
4.2.4 結算日套利 192
4.3 跨期套利 195
4.3.1 跨期套利原理 195
4.3.2 無套利區間 196
4.3.3 跨期套利觸發和終止 197
4.3.4 實證案例：跨期套利策略 199
4.3.5 主要套利機會 200
4.4 沖擊成本 203
4.4.1 主要指標 204
4.4.2 實證案例：沖擊成本 205
4.5 保證金管理 208
4.5.1 var方法 208
4.5.2 var計算方法 209
4.5.3 實證案例 211
第 5章 商品期貨套利 214
5.1 基本概念 215
5.1.1 套利的條件 216
5.1.2 套利基本模式 217
5.1.3 套利准備工作 219
5.1.4 常見套利組合 221
5.2 期現套利 225
5.2.1 基本原理 225
5.2.2 操作流程 226
5.2.3 增值稅風險 230
5.3 跨期套利 231
5.3.1 套利策略 231
5.3.2 實證案例：pvc跨期套利策略 233
5.4 跨市場套利 234
5.4.1 套利策略 234
5.4.2 實證案例：倫銅—滬銅跨市場套利 235
5.5 跨品種套利 236
5.5.1 套利策略 237
5.5.2 實證案例 238
5.6 非常狀態處理 240
第 6章 統計套利 242
6.1 基本概念 243
6.1.1 統計套利定義 243
6.1.2 配對交易 244
6.2 配對交易 247
6.2.1 協整策略 247
6.2.2 主成分策略 254
6.2.3 績效評估 256
6.2.4 實證案例：配對交易 258
6.3 股指套利 261
6.3.1 行業指數套利 261
6.3.2 國家指數套利 263
6.3.3 洲域指數套利 264
6.3.4 全球指數套利 266
6.4 融券套利 267
6.4.1 股票—融券套利 267
6.4.2 可轉債—融券套利 268
6.4.3 股指期貨—融券套利 269
6.4.4 封閉式基金—融券套利 271
6.5 外匯套利 272
6.5.1 利差套利 273
6.5.2 貨幣對套利 275
第 7章 期權套利 277
7.1 基本概念 278
7.1.1 期權介紹 278
7.1.2 期權交易 279
7.1.3 牛熊證 280
7.2 股票/期權套利 283
7.2.1 股票—股票期權套利 283
7.2.2 股票—指數期權套利 284
7.3 轉換套利 285
7.3.1 轉換套利 285
7.3.2 反向轉換套利 287
7.4 跨式套利 288
7.4.1 買入跨式套利 289
7.4.2 賣出跨式套利 291
7.5 寬跨式套利 293
7.5.1 買入寬跨式套利 293
7.5.2 賣出寬跨式套利 294
7.6 蝶式套利 296
7.6.1 買入蝶式套利 296
7.6.2 賣出蝶式套利 298
7.7 飛鷹式套利 299
7.7.1 買入飛鷹式套利 300
7.7.2 賣出飛鷹式套利 301
第 8章 演算法交易 304
8.1 基本概念 305
8.1.1 演算法交易定義 305
8.1.2 演算法交易分類 306
8.1.3 演算法交易設計 308
8.2 被動交易演算法 309
8.2.1 沖擊成本 310
8.2.2 等待風險 312
8.2.3 常用被動型交易策略 314
8.3 vwap演算法 316
8.3.1 標准vwap演算法 316
8.3.2 改進型vwap演算法 319
第 9章 其他策略 323
9.1 事件套利 324
9.1.1 並購套利策略 324
9.1.2 定向增發套利 325
9.1.3 套利重倉停牌股票的投資組合 326
9.1.4 封閉式投資組合套利 327
9.2 etf套利 328
9.2.1 基本概念 328
9.2.2 無風險套利 330
9.2.3 其他套利 334
9.3 lof套利 335
9.3.1 基本概念 335
9.3.2 模型策略 336
9.3.3 實證案例：lof 套利 337
9.4 高頻交易 341
9.4.1 流動性回扣交易 341
9.4.2 獵物演算法交易 342
9.4.3 自動做市商策略 343
9.4.4 程序化交易 343
理論篇
第 10章 人工智慧 346
10.1 主要內容 347
10.1.1 機器學習 347
10.1.2 自動推理 350
10.1.3 專家系統 353
10.1.4 模式識別 356
10.1.5 人工神經網路 358
10.1.6 遺傳演算法 362
10.2 人工智慧在量化投資中的應用 366
10.2.1 模式識別短線擇時 366
10.2.2 rbf神經網路股價預測 370
10.2.3 基於遺傳演算法的新股預測 375
第 11章 數據挖掘 381
11.1 基本概念 382
11.1.1 主要模型 382
11.1.2 典型方法 384
11.2 主要內容 385
11.2.1 分類與預測 385
11.2.2 關聯規則 391
11.2.3 聚類分析 397
11.3 數據挖掘在量化投資中的應用 400
11.3.1 基於som 網路的股票聚類分析方法 400
11.3.2 基於關聯規則的板塊輪動 403
第 12章 小波分析 407
12.1 基本概念 408
12.2 小波變換主要內容 409
12.2.1 連續小波變換 409
12.2.2 連續小波變換的離散化 410
12.2.3 多分辨分析與mallat演算法 411
12.3小波分析在量化投資中的應用 414
12.3.1 k線小波去噪 414
12.3.2 金融時序數據預測 420
第 13章 支持向量機 429
13.1 基本概念 430
13.1.1 線性svm 430
13.1.2 非線性svm 433
13.1.3 svm分類器參數選擇 435
13.1.4 svm分類器從二類到多類的推廣 436
13.2 模糊支持向量機 437
13.2.1 增加模糊後處理的svm 437
13.2.2 引入模糊因子的svm訓練演算法 439
13.3 svm在量化投資中的應用 440
13.3.1 復雜金融時序數據預測 440
13.3.2 趨勢拐點預測 445
第 14章 分形理論 452
14.1 基本概念 453
14.1.1 分形定義 453
14.1.2 幾種典型的分形 454
14.1.3 分形理論的應用 456
14.2 主要內容 457
14.2.1 分形維數 457
14.2.2 l系統 458
14.2.3 ifs系統 460
14.3 分形理論在量化投資中的應用 461
14.3.1 大趨勢預測 461
14.3.2 匯率預測 466
第 15章 隨機過程 473
15.1 基本概念 473
15.2 主要內容 476
15.2.1 隨機過程的分布函數 476
15.2.2 隨機過程的數字特徵 476
15.2.3 幾種常見的隨機過程 477
15.2.4 平穩隨機過程 479
15.3 灰色馬爾可夫鏈股市預測 480
第 16章 it技術 486
16.1 數據倉庫技術 486
16.1.1 從資料庫到數據倉庫 487
16.1.2 數據倉庫中的數據組織 489
16.1.3 數據倉庫的關鍵技術 491
16.2 編程語言 493
16.2.1 GPU演算法交易 493
16.2.2 MATLAB 語言 497
16.2.3 c#語言 504
第 17章 主要數據與工具 509
17.1 名策多因子分析系統 509
17.2 MultiCharts：程序化交易平台 511
17.3 交易開拓者：期貨自動交易平台 514
17.4 大連交易所套利指令 518
17.5 mt5：外匯自動交易平台 522
第 18章 量化對沖交易系統：D-alpha 528
18.1 系統構架 528
18.2 策略分析流程 530
18.3 核心演算法 532
18.4 驗證結果 534
表目錄
表1 1 不同投資策略對比 7
表2 1 多因子選股模型候選因子 30
表2 2 多因子模型候選因子初步檢驗 31
表2 3 多因子模型中通過檢驗的有效因子 32
表2 4 多因子模型中剔除冗餘後的因子 33
表2 5 多因子模型組合分段收益率 33
表2 6 晨星市場風格判別法 36
表2 7 夏普收益率基礎投資風格鑒別 37
表2 8 中信標普風格指數 41
表2 9 風格動量策略組合月均收益率 43
表2 10 大小盤風格輪動策略月收益率均值 46
表2 11 中國貨幣周期分段（2000—2009年） 49
表2 12 滬深300行業指數統計 50
表2 13 不同貨幣階段不同行業的收益率 51
表2 14 招商資金流模型（cmsmf）計算方法 58
表2 15 招商資金流模型（cmsmf）選股指標定義 59
表2 16 資金流模型策略——滬深300 61
表2 17 資金流模型策略——全市場 62
表2 18 動量組合相對基準的平均年化超額收益（部分） 68
表2 19 反轉組合相對基準的平均年化超額收益(部分) 69
表2 20 動量策略風險收益分析 71
表2 21 反轉策略風險收益分析 73
表2 22 趨勢追蹤技術收益率 93
表2 23 籌碼選股模型中單個指標的收益率情況對比 99
表3 1 ma指標擇時測試最好的20 組參數及其表現 117
表3 2 4個趨勢型指標最優參數下的獨立擇時交易表現比較 120
表3 3 有交易成本情況下不同信號個數下的綜合擇時策略 120
表3 4 自適應均線擇時策略收益率分析 124
表3 5 市場情緒類別 126
表3 6 滬深300指數在不同情緒區域的當月收益率比較 128
表3 7 滬深300指數在不同情緒變化區域的當月收益率比較 129
表3 8 滬深300指數在不同情緒區域的次月收益率比較 130
表3 9 滬深300指數在不同情緒變化區域的次月收益率比較 130
表3 10 情緒指數擇時收益率統計 132
表3 11 svm擇時模型的指標 156
表3 12 svm對滬深300指數預測結果指標匯總 156
表3 13 svm擇時模型在整體市場的表現 156
表3 14 svm擇時模型在單邊上漲市的表現 157
表3 15 svm擇時模型在單邊下跌市的表現 158
表3 16 svm擇時模型在震盪市的表現 159
表3 17 雜訊交易在熊市擇時的收益率 170
表4 1 各種方法在不同股票數量下的跟蹤誤差（年化） 190
表4-2 股指期貨多頭跨期套利過程分析 199
表4 3 不同開倉比例下的不同保證金水平能夠覆蓋的市場波動及其概率 211
表4 4 不同倉單持有期下的保證金覆蓋比例 212
表6 1 融券標的股票中在樣本期內最相關的50 對組合（部分） 248
表6 2 殘差的平穩性、自相關等檢驗 249
表6 3 在不同的閾值下建倉、平倉所能獲得的平均收益 251
表6 4 採用不同的模型在樣本內獲取的收益率及最優閾值 252
表6 5 採用不同的模型、不同的外推方法在樣本外獲取的收益率（%） 253
表6 6 主成分配對交易在樣本內取得的收益率及最優閾值 255
表6 7 主成分配對交易在樣本外的效果 255
表6-8 各種模型下統計套利的結果 256
表6 9 延後開倉+提前平倉策略實證結果 260
表6 10 各行業的配對交易結果 261
表7 1 多頭股票-期權套利綜合分析表 283
表7 2 多頭股票—股票期權套利案例損益分析表 284
表7 3 多頭股票-指數期權套利案例損益分析表 285
表7 4 轉換套利分析過程 286
表7 5 買入跨式套利綜合分析表 289
表7 6 買入跨式套利交易細節 289
表7 7 賣出跨式套利綜合分析表 291
表7 8 賣出跨式套利交易細節 292
表7 9 買入寬跨式套利綜合分析表 293
表7 10 賣出寬跨式套利綜合分析表 294
表7 11 買入蝶式套利綜合分析表 296
表7 12 賣出蝶式套利綜合分析表 298
表7 13 買入飛鷹套利分析表 300
表7 14 賣出飛鷹式套利綜合分析表 301
表9 1 主要並購方式 324
表9 2 並購套利流程 325
表9 3 鵬華300 lof兩次正向套利的情況 339
表9 4 鵬華300 lof兩次反向套利的情況 340
表10 1 自動推理中連詞系統 352
表10 2 模式識別短線擇時樣本數據分類 369
表10 3 rbf神經網路股價預測結果 375
表10 4 遺傳演算法新股預測參數設置 379
表10 5 遺傳演算法新股預測結果 380
表11 1 決策樹數據表 389
表11 2 關聯規則案例數據表 392
表11 3 som股票聚類分析結果 403
表11 4 21種股票板塊指數布爾關系表數據片斷 404
表12 1 深發展a日收盤價小波分析方法預測值與實際值比較 427
表12 2 不同分解層數的誤差均方根值 428
表13 1 svm滬深300指數預測誤差情況 445
表13 2 svm指數預測和神經網路預測的比較 445
表13 3 技術反轉點定義與圖型 448
表13 4 svm趨勢拐點預測結果 450
表14 1 持續大漲前後分形各主要參數值 463
表14 2 持續大跌前後分形個主要參數值 465
表14 3 外匯r/ s 分析的各項指標 469
表14 4 v(r/s)曲線回歸檢驗 470
表15 1 灰色馬爾可夫鏈預測深證成指樣本內（2005/1—2006/8） 484
表15 2 灰色馬爾可夫鏈預測深證成指樣本外（2006/9—2006/12） 484
表16-1 vba的12種數據類型 499
表18-1 d-alpha系統在全球市場收益率分析 534

㈦ 英國lmax平台有開戶的朋友嗎，怎麼樣啊

成交速度很快,用multicharts比用webtrader速度更快,更流暢,我是在投機修真記論壇開的戶,因為有個中文討論區,交流起來也方便,投機修真記是lmax官方合作夥伴.指定代理商.

㈧ 期貨程序化實盤交易哪個平台穩定些

1.文華財經
老牌行情軟體提供商，系統相對穩定，國內佔有率高。
2.TB 交易開拓者
國內的tradestation，語言移植國外程序交易軟體，是目前國內市場佔有率僅次於文華財經的交易軟體。在語言方面略勝於文華財經，在交易穩定性方面，使用者反應不一。
3.金字塔決策交易系統
金字塔是一款集程序化交易、看盤分析為一體的全功能綜合軟體:支持圖標程序化交易、後台程序化交易、高頻交易、趨勢線程序化交易等多種自動交易模式;公式模型編寫及操作兼容國內主流分析軟體;支持閃電下單、圖表下單、預警雷達下單等多種下單模式;支持板塊指數、套利、多賬戶交易及動態止贏止損。還可支持VBS、VBA、C++二次開發。
4.multicharts+達錢(MC)
MultiCharts 經過多年的研發，是一款專為期貨，證券和外匯交易所設計的專業圖表繪制和自動化交易的軟體。高清晰的繪圖功能結合中國期貨的實時行情、歷史回補與自動交易，幫助使用者一站式解決過去繁瑣的數據收集及軟體設置，並支持Excel下單等創新方式。該軟體功能非常先進，雖經台灣傳入我國，但使用習慣依然沿用外軟，國內的使用者需要經過一段時間的適應。
5.龍軟程序化交易平台(DTS)
龍軟被大智慧收購後，於2012年推出該平台。實現了交易策略（Lua代碼），交易界面（XML配置）的靈活自定義，目前支持，期現套利、ETF套利、商品期貨、股指期貨、權證、股票的全品種程序化交易。該系統的主要特點是交易速度快，計算速度快，採用後端伺服器分布式部署模式，客戶端只做數據瀏覽和指令操作，所有的計算都在後台完成。是一款非常全面，面向機構的高端程序化軟體
6.高手交易軟體
高手交易系統是從韓國期權交易市場起步並發展起來的，具有15年全球市場交易經驗以及專業化的技術背景，高手交易系統不僅僅可以做期貨交易，同時也可以進行期權交易。在全球期權交易量排名第一的韓國期權市場中，高手為個人、機構、專業投資團隊等服務了15年。高手交易系統中運用了EF委託，STage程序化交易引擎，GOM高手對象模型，DDE實時行情分析工具等。大大提高了交易的效率，並獲得驚人的收益。[2]
7.金錢豹
金錢豹是一款給專業人士使用的程序化軟體，其支持C++、C#、matlab、Net3.5、JAVA等眾多介面。給予軟體非常大的擴展性。
8.YesTrader
YesTrader來自於韓國，是以期貨買賣為目的的交易軟體。不僅具有便捷的下單功能，而且載有包含多樣化技術指標的性能超強的圖表。該軟體還可以通過用系統語言編輯邏輯公式把投資者所需的任何交易策略自由的表現出來，也可用該交易策略進行自動買賣。剛進入我國不久，正處於發展期
9.SPT盛立高頻程序化交易平台
SPT是一款專為期貨、證券交易所設計的高頻程序化交易平台。該系統具有高速的行情以及交易處理能力，通過完備的交易風控體系，保證程序化交易的穩定性和准確性。
10.永安程序化交易系統
永安程序化交易系統包括永安程序化交易平台及該平台上配套開發的交易模型，永安程序化交易系統的交易平台是基於最底層、最穩定的計算機語言C++語言開發；交易模型的設計也是在C++語言的框架下編寫，可擴展性強、訂單系統精準高效。

㈨ 國內好用的程序化交易期貨期權交易軟體都有哪些

YesTrader
YesTrader來自於韓國，是以期貨期權買賣為目的的交易軟體。不僅具有便捷的下單功能，而且載有包含多樣化技術指標的性能超強的圖表。該軟體還可以通過用系統語言（Yes Language，JAVA Script）編輯邏輯公式把投資者所需的任何交易策略自由的表現出來，也可用該交易策略進行自動買賣。其JAVA Script及Data manager強大 功能全世界獨一無二。2014年3月末推出期權交易軟體（包含程序化期權交易功能）其強大的功能行業領先。

文華財經
專業期貨軟體服務商，源於中國本土的程序化軟體，系統穩定，國內佔有率高。基於國內用戶習慣誕生的「麥語言」，小語法大函數，積木式的輕松編程環境。提供最全的回測樣本：國內合約從開市至今的全部歷史數據，支持專業程序化的金融工程思想：多模型組合測試和載入。獨創的自動交易運行模組，輕松監控幾十個模型的信號執行、資金、持倉、掛單等狀態，並且支持手動輔助。
TB交易開拓者
國內的tradestation，語言移植國外程序交易軟體，是國內市場佔有率僅次於文華財經的交易軟體。在語言方面略勝於文華財經，在交易穩定性方面，使用者反應不一。

金字塔決策交易系統
金字塔是一款集程序化交易、看盤分析為一體的全功能綜合軟體:支持圖標程序化交易、後台程序化交易、高頻交易、趨勢線程序化交易等多種自動交易模式;公式模型編寫及操作兼容國內主流分析軟體;支持閃電下單、圖表下單、預警雷達下單等多種下單模式;支持板塊指數、套利、多賬戶交易及動態止贏止損。還可支持VBS、VBA、C++二次開發。

multicharts+達錢(MC)
MultiCharts 經過研發，證券和外匯交易所設計的專業圖表繪制和自動化交易的軟體。高清晰的繪圖功能結合中國期貨的實時行情、歷史回補與自動交易，幫助使用者一站式解決過去繁瑣的數據收集及軟體設置，並支持Excel下單等創新方式。該軟體功能非常先進，雖經台灣傳入我國，但使用習慣依然沿用外軟，國內的使用者需要經過一段時間的適應。

龍軟程序化交易平台(DTS)
龍軟被大智慧收購後，於2012年推出該平台。實現了交易策略（Lua代碼），交易界面（XML配置）的靈活自定義，目前支持，期現套利、ETF套利、商品期貨、股指期貨、權證、股票的全品種程序化交易。該系統的主要特點是交易速度快，計算速度快，採用後端伺服器分布式部署模式，客戶端只做數據瀏覽和指令操作，所有的計算都在後台完成。是一款非常全面，面向機構的
高端程序化軟體