1. 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢
盈時量化策略回測平台，不會編程也能玩轉量化。
盈時「策略機器人」集策略智能生成、策略評估、篩選優化、批量生成等功能於一體的互動式策略生成平台。平台以計算機智能生成演算法為核心，使用了機器學習、模式識別、統計學、可視化技術等人工智慧技術，包含策略構建模塊、混編計算模塊、策略績效優化模塊等組件，在策略優化方面使用了高效的遺傳編程與NSGA-II等演算法，進而充分利用CPU多核心性能，實現多進程同步高效生成策略。
語言：Python
適用人群：期貨投資者（有無編程基礎都可）
資料庫：期貨
回測用時：需要排隊分鍾記
支持的功能：支持將策略使用在交易開拓者的平台，屬於實盤交易。策略給出建議，但需要自己手動確定進行買賣。
自動生成策略原理與簡介：通過設置參數，運用機器學習的方法，一鍵生成源碼策略。
備註：國內首個利用深度學習的人工智慧量化平台，不懂編程也能做量化。
盈時，專注於為客戶提供高品質的量化交易技術咨詢服務和領先的量化交易產品，是一家從事金融數據分析、金融軟體開發、程序化交易演算法與交易策略研究等業務的科技公司。
2. 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。
3. Python 可期貨實盤交易嗎
國內期貨暫時沒有這個品種，期貨品種大多是同質化保質期較長的大宗商品期貨，包括有色金屬、鋼鐵、煤炭、貴金屬、豆類等等。
4. 期貨如何做到量化
1.進入Rice.quant量化交易平台（https://www.ricequant.com/?f=n），並注冊。注冊後，點擊右上方的「我的策略」，再點擊下方「創建新Python新策略」或是「創建Java新策略」。
2.創建成功後，大家可以看見下面一個界面。這里就是我們的策略書寫位置，非常人性的通過注釋給了新手一個指導。
3.恭喜你，已經完成了前期的准備工作。您可以開始書寫你的策略了，具體可以參考https://www.ricequant.com/community/topic/165/。在書寫完成後，編譯策略，檢查是否存在錯誤或者做其他的調整。
5. 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。
6. 第1章 為什麼將Python用於金融
python是一門高級的編程語言，廣泛應用在各種領域之中，同時也是人工智慧領域首選的語言。
為什麼將python用於金融？因為Python的語法很容易實現金融演算法和數學計算，可以將數學語句轉化成python代碼，沒有任何語言能像Python這樣適用於數學。
7. python回測系統 模擬回測 最簡單量化回測系統有哪些支持期貨和股票
github上有一個jdhc簡單回測 是用python寫的比較簡單，需要設置些參數。
8. python可以讀取到國內期貨歷史tick數據嗎
歷史tick數據是需要花錢買的。和用什麼軟體沒關系。
9. 如何用python進行期貨程序化交易
、程序化交易系統目前主要是通過計算機程序實現的，其實就是把交易者決策的過程用計算機語言描述出來，然後由計算機給出交易建議或直接發送交易指令到期貨公司的交易系統中去，完成一筆交易。