量化交易正在成为越来越多投资者的新宠。尤其是在Python生态成熟、数据资源不断开放的今天，打造一套属于自己的量化系统似乎不再是“高不可攀”的梦想。

但问题也随之而来：

量化平台百花齐放，我到底选哪家？

搭建私有化平台是否真的安全可靠？成本几何？

开源工具与现成平台该怎么配合用，才是最优解？

别急，今天这篇文章就帮你从头梳理一遍：从平台选型、使用门槛、实盘对接、数据维度，再到开源工具与编程库对比，为你系统性解析量化交易的“入场券”。

一、自己搭量化平台？技术小白慎入！

不少投资者会担心，在公有平台运行策略会泄露逻辑，毕竟“平台不可信”这根刺一直扎在人心。

确实，有人也想过“干脆自己搞一个量化系统”，但你真的准备好了吗？

有大牛曾细致算过个人自建平台的成本：

• 人力投入：770-1085个“人时”；
• 按年薪50万计，单次开发成本20万~28万；
• 每年还需维护成本（服务器、数据订阅、更新迭代）。

而这一切，还不包括你花在环境搭建、测试调试、Bug修复、上线监控上的心力。

所以说，“自己搭量化平台”这事，门槛极高，成本不低，更适合团队作战。

如果你是一个初学者，或者刚入门Python不到半年，那我更建议从成熟平台+辅助开源库入手，逐步进阶。

二、十大热门量化平台优劣一览

下面是我们整理的市面上10大主流量化平台，覆盖研究、数据、回测、实盘等功能维度，适合不同需求的用户参考：

1. 迅投QMT（Think Trader）

• ✅ 优势：对接券商快、权限全、本地运行安全性高；
• 支持：Python/VBA，回测周期从日线到Tick全覆盖；
• 实盘：支持股票、期货、期权等对接券商实盘。

适合券商系统基础较强、希望从模拟到实盘无缝衔接的用户。

2. 恒生PTrade

• ✅ 优势：原生券商交易系统，L2行情实时对接；
• 回测能力：多周期高效、逻辑严谨；
• 模拟/实盘：支持多品种多周期交易测试。

稳定性极佳，适合中高频量化用户深入挖掘。

3. 掘金量化（MyQuant）

• 地址：myquant.cn
• 数据丰富：十年Tick/分钟线，期货股指皆有；
• 语言支持多样：Python、Matlab、C/C++皆可；
• 社区活跃度中等。

功能全但门槛不低，适合有开发能力的策略研究者。

4. 米筐（RiceQuant）

• 地址：ricequant.com
• 提供IPython Notebook环境；
• 可进行期货实盘交易，ETF支持优质；
• 数据源覆盖广，含舆情数据。

教程友好，适合入门转中阶的用户进阶。

5. 聚宽（JoinQuant）

• 地址：joinquant.com
• 行业口碑极佳，社区非常活跃；
• 支持Tick级别交易/回测；
• 接入券商可实盘部署。

推荐指数★★★★★，适合从新手到老手全阶段量化玩家。

6. BigQuant

• 地址：bigquant.com
• 亮点：集成AI模型、自动建模，极简化操作；
• 回测/模拟强大；
• 实盘推送API信号。

如果你不想写代码，只想拖拽策略搭建，这个平台值得一试。

7. 真格（澎博财经）

• 期货数据全面，主打期权及衍生品；
• ⚙️ 可连接Python进行策略开发；
• 实盘期货为主。

面向中高级期货量化用户，更贴近实战型需求。

8. 优矿（Uqer）

• 地址：uqer.datayes.com
• 海量宏观+财务+媒体数据；
• ‍ 研究平台仿Jupyter，支持Python2；
• 暂不支持实盘。

适合做数据因子研究、模型回测，适合教学/研究。

9. MindGo（同花顺）

• 数据全，界面美观；
• 暂未开放实盘通道；
• 社区互动一般。

有同花顺背景，对传统股票用户更友好。

10. 果仁量化（Guorn）

• ✅ 非编程型平台，上手极快；
• 不支持实盘、社区互动弱；
• 回测粒度一般。

适合初学者入门概念、玩票为主，策略可视化清晰。

三、开源量化库推荐：搭配平台使用更高效！

除了使用平台外，一些轻量级的Python量化库也是我们强烈推荐的。以下是几个主流分类：

1. 技术指标类

• TA-Lib：最常用的技术指标库；
• ffn：内置收益分析、夏普比率、画图等功能；
• vollib：期权定价+隐含波动率计算；
• pyfin：国人开发，适合A股行情处理。

2. 回测与交易框架

• backtrader：功能全面，适合策略复用；
• bt：灵活结构化，支持多策略组合；
• zipline：由Quantopian开源，国内量化平台常用模版；
• vn.py：对接CTP极其方便，是期货实盘利器；
• rqalpha：支持Tushare，策略框架清晰。

3. 数据接口/分析

• easyquotation：获取免费行情（新浪、聚宽等）；
• tushare：常用数据爬虫工具，免费量大；
• QuantLib / PyQL：金融衍生定价模型神器。

4. 实盘交易组件

• easytrader：连接雪球/券商客户端执行指令；
• 实盘易：通达信自动化交易平台；
• pyktrader：基于tkinter开发的GUI交易平台。

四、平台VS工具，怎么选？

我的建议：平台+库，组合拳更高效！

不要想着一套系统走天下，量化交易更像是拼图游戏：

• 平台提供的是基础环境（数据、接口、回测引擎）；
• 开源库提供的是扩展能力（策略逻辑、数据处理）；
• 真正厉害的交易者，往往能组合最合适的工具完成一套精致的流程。

目前主用 QMT 和 PTrade 进行实盘连接，同时配合 TA-Lib 进行技术指标分析，搭建回测环境时用 Backtrader 做框架，辅助用 Tushare 补数据。

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