量化一般用什麼軟體比較好，在哪裡下載，還有一般量化的平台都有哪些呀？

01-05

關於這個問題，我一直想要梳理一下國內的這些關於量化的這些資料，下面我將從量化交易平台、數據源、資料庫、編程的安裝、編程的培訓和相關的書籍和文獻來分別對量化這一領域進行介紹。

量化交易平台

國內在線量化平台：

BigQuant - 你的人工智慧量化平台 - 可以無門檻地使用機器學習、人工智慧開發量化策略，基於python，提供策略自動生成器

鐳礦 - 基於量化回測平台

果仁網 - 回測量化平台

京東量化 - 演算法交易和量化回測平台

聚寬 - 量化回測平台

優礦 - 通聯量化實驗室

Ricequant - 量化交易平台

況客 - 基於R語言量化回測平台

Factors - 數庫多因子量化平台

諸葛量化 - 量化交易平台

寬狗量化 - 回測量化平台

國外量化平台：

Quantopian 研究、回測、演算法眾包平台

QuantConnect 研究、回測和投資交易

Quantstart 研究、回測和投資交易、數據科學網站

ASC 研究、交易平台

zulutrade 自動交易平台

quantpedia 研究、策略平台

algotrading101 策略研究平台

investopedia 可以股票、外匯模擬交易的財經網站

Amibroker 提供系統交易工具的一家公司

AlgoTrades 股票、ETF、期貨自動交易系統

Numerai 數據工程師眾包的一家對沖基金

WealthFront 財富管理平台

Betterment 個人投資平台

TradeLink 量化交易平台

ActiveQuant 基於JavaScript開源交易開發框架

相關平台：

掘金量化 - 支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平台

DigQuant - 提供基於matlab量化工具

SmartQuant - 策略交易平台

OpenQuant - 基於C#的開源量化回測平台

基於圖表的量化交易平台

文華贏智、TB、金字塔、MultiCharts 中國版 - 程序化交易軟體、MT4、TradeStation

Auto-Trader - 基於MATLAB的量化交易平台

BotVS - 首家支持傳統期貨與股票證券與數字貨幣的量化平台

開源框架

Pandas - 數據分析包

Zipline - 一個Python的回測框架

vnpy - 基於python的開源交易平台開發框架

tushare - 財經數據介麵包

easytrader - 進行自動的程序化股票交易

pyalgotrade - 一個Python的事件驅動回測框架

pyalgotrade-cn - Pyalgotrade-cn在原版pyalgotrade的基礎上加入了A股歷史行情回測，並整合了tushare提供實時行情。

zwPython - 基於winpython的集成式python開發平台

quantmod - 量化金融建模

rqalpha - 基於Python的回測引擎

quantdigger - 基於python的量化回測框架

pyktrader - 基於pyctp介面，並採用vnpy的eventEngine，使用tkinter作為GUI的python交易平台

QuantConnect/Lean - Lean Algorithmic Trading Engine by QuantConnect (C#, Python, F#, VB, Java)

QUANTAXIS - 量化金融策略框架

其他量化交易平台：

Progress Apama、龍軟DTS、國泰安量化投資平台、飛創STP、易盛程序化交易、盛立SPT平台、天軟量化回測平台、量邦天語、EQB-Quant

數據源
TuShare - 中文財經數據介麵包
Quandl - 國際金融和經濟數據
Wind資訊-經濟資料庫 - 收費
東方財富 Choice金融數據研究終端 - 收費
iFinD 同花順金融數據終端 - 收費
朝陽永續 Go-Goal數據終端 - 收費
天軟數據 - 收費
國泰安數據服務中心 - 收費
銳思數據 - 收費
恒生API - 收費
Bloomberg API - 收費
數庫金融數據和深度分析API服務 - 收費
Historical Data Sources - 一個數據源索引
預測者網 - 收費
巨潮資訊 - 收費
通聯數據商城 - 收費
通達信 - 免費
歷史數據 - 文檔 | BigQuant - 免費
新浪、雅虎、東方財富網 - 免費
聚合數據、數糧、數據寶 - 收費
資料庫
manahl/arctic: High performance datastore for time series and tick data - 基於mongodb和python的高性能時間序列和tick數據存儲
kdb | The Leader in High-Performance Tick Database Technology | Kx Systems - 收費的高性能金融序列資料庫解決方案
MongoDB Blog - 用mongodb存儲時間序列數據
InfluxDB – Time-Series Data Storage | InfluxData - Go寫的分散式時間序列資料庫
OpenTSDB/opentsdb: A scalable, distributed Time Series Database. - 基於HBase的時間序列資料庫
kairosdb/kairosdb: Fast scalable time series database - 基於Cassandra的時間序列資料庫
SQLite Home Page
網站、論壇、社區、博客

國外：
AQR - Alternative Investments
http://epchan.blogspot.jp/
FOSS Trading
http://wilmott.com - Forum
Traders Magazine: The stock dealers and institutional traders complete interactive news and information service
http://practicalquant.blogspot.jp/?view=classic
http://www.thewholestreet.com/
Implementing QuantLib
http://tradingwithpython.blogspot.jp/
Coding the markets
Quantivity
Quant Mashup | Quantocracy
On a long enough timeline the survival rate for everyone drops to zero
Keplerian Finance - exploring the boundaries of quantitative finance
The Journal of Trading: Home
All things finance and technology...
Quant News
Quantitative Trading Strategies | Numerical Method Inc.
Nuclear Phynance
Elite Trader
Meb Faber Research - Stock Market and Investing Blog
Portfolio Workstation by Alpha Level
http://falkenblog.blogspot.jp/
Quantitative Finance Stack Exchange
The mathematics of investing and markets ? r/quantfinance
QuantNet Community
QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING - The latest theories, models and investment strategies in quantitative research and trading
QUSMA - Quantitative Systematic Market Analysis
https://abnormalreturns.com/
CSSA
http://www.tradingtheodds.com/
Quantitative Trading, Statistical Arbitrage, Machine Learning and Binary Options
Collective2 - The platform that connects investors with top-traders
Alvarez Quant Trading
The Marketplace For Algorithmic Trading Systems | Quantiacs
Quantitative Finance
Quantopian Lectures
http://Kitces.com - Advancing Knowledge in Financial Planning
Forex Factory
The R Trader
How to be a Quant
關於交易策略的機器學習
scikit-learn: machine learning in Python
Paul Wilmott
The Trend is your Friend
Practical Quant
John Mauldin"s Outside the Box
Quantum Financier
Quantified Strategies
BlackRock Blog
Quant at Risk
國內：
BigQuant量化社區
演算法組_新浪微博
海洋部落
水木社區
（經管之家）人大經濟論壇
清華大學學生經濟金融論壇
matlab技術論壇
微量網
Code4Quant
量化交易 - 熱門問答 - 知乎
集思錄 - 低風險投資 - 集思錄
雪球 - 聰明的投資者都在這裡
myquant/strategy: 掘金策略集錦
botvs/strategies - 用Javascript or Python進行量化交易
芝諾量化交易,程序化交易
統計之都 (Capital of Statistics)
中國量化投資學會
寬客 (Quant) - 索引 - 知乎
faruto的博客
博文_bicloud_新浪博客
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flitter_新浪博客
david自由之路
作者安道全_新浪博客
債券的大拿沒錢又丑
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交易API

上海期貨信息技術有限公司CTP API - 期貨交易所提供的API
飛馬快速交易平台 - 上海金融期貨信息技術有限公司 - 飛馬
大連飛創信息技術有限公司 - 飛創
vnpy - 基於python的開源交易平台開發框架
QuantBox/XAPI2 - 統一行情交易介面第2版
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
IB API | Interactive Brokers - 盈透證券的交易API
編程 Python
安裝
Anaconda - 推薦通過清華大學鏡像下載安裝
Pycharm download
Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke - Windows用戶從這裡可以下載許多python庫的預編譯包
教程
Python | Codecademy
用 Python 玩轉數據 - 南京大學 | Coursera
Google 開源項目風格指南 (中文版)
廖雪峰python教程
Introduction to Data Science in Python - University of Michigan | Coursera
The Python Tutorial
Python for Finance
Algorithmic Thinking - Python 演算法思維訓練
Python Cookbook 3rd Edition Documentation
庫
Python Extension Packages for Windows
awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources
pandas - Python做數據分析的基礎
pyql: Cython QuantLib wrappers
ffn - 績效評估
ta-lib: Python wrapper for TA-Lib (http://ta-lib.org/). - 技術指標
StatsModels: Statistics in Python — statsmodels documentation - 常用統計模型
arch: ARCH models in Python - 時間序列
pyfolio: Portfolio and risk analytics in Python - 組合風險評估
twosigma/flint: A Time Series Library for Apache Spark - Apache Spark上的時間序列庫
R
安裝
The Comprehensive R Archive Network - 從國內清華鏡像下載安裝
RStudio - R的常用開發平台下載
教程
Free Introduction to R Programming Online Course - datacamp的在線學習
R Programming - 約翰霍普金斯大學 | Coursera
Intro to Computational Finance with R - 用R進行計算金融分析
庫

CRAN Task View: Empirical Finance - CRAN官方的R金融相關包整理
qinwf/awesome-R: A curated list of awesome R packages, frameworks and software. - R包的awesome
C++
教程
C++程序設計 - 北京大學郭煒
基於Linux的C++ - 清華大學喬林
面向對象程序設計（C++） - 清華大學徐明星
C++ Design Patterns and Derivatives Pricing - C++設計模式
C++ reference - http://cppreference.com - 在線文檔
庫

fffaraz/awesome-cpp: A curated list of awesome C/C++ frameworks, libraries, resources, and shiny things. - C++庫整理
rigtorp/awesome-modern-cpp: A collection of resources on modern C++ - 現代C++庫整理
QuantLib: a free/open-source library for quantitative finance
libtrading/libtrading: Libtrading, an ultra low-latency trading connectivity library for C and C++.
Julia

教程
Learning Julia - 官方整理
QUANTITATIVE ECONOMICS with Julia - 經濟學諾獎獲得者Thomas Sargent教你Julia在量化經濟的應用。
庫
Quantitative Finance in Julia - 多數為正在實現中，感興趣的可以參與
編程論壇
Stack Overflow
SegmentFault
Quora
Github
知乎 - 與世界分享你的知識、經驗和見解
編程能力在線訓練
Solve Programming Questions | HackerRank - 包含常用語言(C++, Java, Python, Ruby, SQL)和相關計算機應用技術(演算法、數據結構、數學、AI、Linux Shell、分散式系統、正則表達式、安全)的教程和挑戰。
LeetCode Online Judge - C, C++, Java, Python, C#, JavaScript, Ruby, Bash, MySQL在線編程訓練
Quant Books
《投資學》第6版[美]茲維·博迪.文字版 (link)
《打開量化投資的黑箱》里什·納蘭
《寬客》[美] 斯科特·帕特森（Scott Patterson）著；譯科，盧開濟譯
《解讀量化投資：西蒙斯用公式打敗市場的故事》忻海
《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
《漫步華爾街》麥基爾
《海龜交易法則》柯蒂斯·費思
《交易策略評估與最佳化》羅伯特·帕多
《統計套利》安德魯·波爾《信號與雜訊》納特?西爾弗
《期貨截拳道》朱淋靖
《量化投資—策略與技術》丁鵬
《量化投資—以matlab為工具》李洋faruto
《量化投資策略:如何實現超額收益Alpha》吳衝鋒
《中低頻量化交易策略研發（上）》楊博理
《走出幻覺走向成熟》金融帝國
《失控》凱文·凱利《通往財務自由之路》范K撒普
《以交易為生》埃爾德
《超越技術分析》圖莎爾·錢德
《高級技術分析》布魯斯·巴布科克
《積極型投資組合管理》格里納德，卡恩
《金融計量學:從初級到高級建模技術》斯維特洛扎
《投資革命》Bernstein
《富可敵國》Sebastian Mallaby
《量化交易——如何建立自己的演算法交易事業》歐內斯特·陳
《聰明的投資者》巴菲特
《黑天鵝·如何應對不可知的未來》納西姆·塔勒布
《期權、期貨和其他衍生品》約翰·赫爾
《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》 Keith Fitschen
《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
Barra USE3 handbook
《Quantitative Equity Portfolio Management》 Ludwig Chincarini
《Quantitative Equity Portfolio Management》 Qian Hua Sorensen

Quant Papers

Machine Learning Related

Cavalcante, Rodolfo C., et al. "Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions." Expert Systems with Applications 55 (2016): 194-211.(link)
Low Frequency Prediction

Atsalakis G S, Valavanis K P. Surveying stock market forecasting techniques Part II: Soft computing methods. Expert Systems with Applications, 2009, 36(3):5932–5941. (link)

Cai X, Lin X. Feature Extraction Using Restricted Boltzmann Machine for Stock Price Predic- tion. 2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering (CSAE), 2012. 80–83.(link)

Nair B B, Dharini N M, Mohandas V P. A stock market trend prediction system using a hybrid decision tree-neuro-fuzzy system. Proceedings - 2nd International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, ARTCom 2010, 2010. 381–385. (link)

Lu C J, Lee T S, Chiu C C. Financial time series forecasting using independent component analysis and support vector regression. Decision Support Systems, 2009, 47(2):115–125. (link)

Creamer G, Freund Y. Automated trading with boosting and expert weighting. Quantitative Finance, 2010, 10(4):401–420. (link)

Batres-Estrada, Bilberto. "Deep learning for multivariate financial time series." (2015).(link)

Xiong, Ruoxuan, Eric P. Nicholas, and Yuan Shen. "Deep Learning Stock Volatilities with Google Domestic Trends." arXiv preprint arXiv:1512.04916 (2015).(link)

Sharang, Abhijit, and Chetan Rao. "Using machine learning for medium frequency derivative portfolio trading." arXiv preprint arXiv:1512.06228 (2015).(link)

Reinforcement Learning

Dempster, Michael AH, and Vasco Leemans. "An automated FX trading system using adaptive reinforcement learning." Expert Systems with Applications 30.3 (2006): 543-552.(link)

Tan, Zhiyong, Chai Quek, and Philip YK Cheng. "Stock trading with cycles: A financial application of ANFIS and reinforcement learning." Expert Systems with Applications 38.5 (2011): 4741-4755. (link)

Rutkauskas, Aleksandras Vytautas, and Tomas Ramanauskas. "Building an artificial stock market populated by reinforcement‐learning agents." Journal of Business Economics and Management 10.4 (2009): 329-341.(link)

Deng, Yue, et al. "Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading." (2016).(link)

Natual Language Processing Related

Bollen J, Mao H, Zeng X. Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, 2011, 2(1):1–8. (link)

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Moat H S, Curme C, Avakian A, et al. Quantifying Wikipedia Usage Patterns Before Stock Market Moves. Scientific Reports, 2013, 3:1–5. (link)

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Fehrer, R., Feuerriegel, S. (2015). Improving Decision Analytics with Deep Learning: The Case of Financial Disclosures. arXiv preprint arXiv:1508.01993. (link)

High Frequency Trading

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Deng, Yue, et al. "Sparse coding-inspired optimal trading system for HFT industry." IEEE Transactions on Industrial Informatics 11.2 (2015): 467-475.(link)

Ahuja, Saran, et al. "Limit order trading with a mean reverting reference price." arXiv preprint arXiv:1607.00454 (2016). (link)

A?t-Sahalia, Yacine, and Jean Jacod. "Analyzing the spectrum of asset returns: Jump and volatility components in high frequency data." Journal of Economic Literature 50.4 (2012): 1007-1050. (link)

Portfolio Management

B. Li and S. C. H. Hoi, 「Online portfolio selection,」 ACM Comput. Surv., vol. 46, no. 3, pp. 1–36, 2014. (link)

Heaton, J. B., Polson, N. G., Witte, J. H. (2016). Deep Portfolio Theory. (link)

Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.

學術期刊
一堆學術期刊可以常常去瀏覽一下，也會有許多思路，作者常常看的有：
Journal of FinanceJournal of Financial Economics
Review of Financial Studies
Journal of Accounting and Economics
Review of Accounting Studies
Journal of Accounting Research
Accounting Review
Journal of Financial and Quantitative Analysis
Financial Analysts Journal
Financial Management
Journal of Empirical Finance
Quantitative Finance
Journal of Alternative Investments
Journal of Fixed Income
Journal of Investing
Journal of Portfolio Management
Journal of Trading
Review of Asset Pricing Studies
經濟研究
經濟學（季刊）
金融研究
管理世界
會計研究
投資研究

國內有ricequant等新的平台，國外有quantopian，期貨有金字塔、TB等，股票有天軟

數據平台的話，Bloomberg, facetset, Reuters. 語言 matlab, c, c++, c#, pyson, perl 或自己ip的語言，比如 slang, 都有.

主流都是用Python，這種平台很多了，用起來大同小異。我補充一個吧，寬投的InSync，屬於另闢蹊徑的方案，底層用C++封裝，免除用戶編程之苦，向用戶提供函數調用介面。代碼量基本上是python方案的1/10到1/20。支持Tick級行情實時處理，和分鐘級歷史回測。

目前主要客戶是券商和少部分私募基金。去官網申請賬號，可以試用。

目前，市場上的量化平台主要分為三大類：傳統核心交易系統相關量化平台，諸如寬馳、迅投；互聯網系量化研究平台：聚寬、優礦、果仁等；國內外專業量化平台：（國外）ProgressApama、TradeStation、MultiCharts等，（國內）掘金量化、天軟、名策等。

2015年3月，中國證券業協會下發修訂後的《證券公司網上證券信息系統技術指引》，明確要求，「證券公司不得向第三方運營的客戶端提供網上證券服務端與證券交易相關的介面。證券交易指令必須在證券公司自主控制的系統內全程處理」。自此，大多數券商停止了量化交易系統的外部接入，開始考慮和建設部署於券商內部的量化交易系統。

目前與券商合作，可以進行實盤交易的平台包含：

Progress Apama：使用語言：EPL語言：類JAVA語言；策略採用兩種模式：（1）EPL腳本語言模式；（2）模塊構建模式。最終結果使用Dashboard界面顯示，支持B/S結構的Web部署模式。數據處理能力較強、延遲較短，能支持各類交易任務。目前券商主要是將此平台與其他量化研發平台相結合使用，諸如採用利用天軟平台研發策略，執行部分在Apama平台實現的模式。

掘金量化：掘金量化平台是專為量化私募機構及高凈值客戶打造的一套全棧式量化交易平台。平台支持策略研發、策略回測、模擬交易、實盤交易、風險控制及盤後分析優化功能，涵蓋了量化策略研發至策略實盤交易的全過程。平台支持：

(1)策略研究：平台支持基於行情數據及歷史數據研發策略；

(2)策略開發：平台支持多種類型策略的研發，支持多種語言開發策略，包含C、C#、Python、R、Matlab編程語言；

(3)策略回測：平台支持基於歷史數據對策略進行回測，提供回測報告，包含收益概覽、交易明細、每日收益情況及交易日誌等。收益指標包含策略收益、基準收益、年化收益率、夏普比率、最大回撤、凈值、凈收益、勝率等；

(4)模擬交易：平台支持7*24小時的模擬交易通道。進入模擬交易通道的策略委託採用見價撮合機制；

(5)模擬交易：平台支持交易時間段策略基於真實行情進行模擬交易，客戶可以基於模擬交易的效果進行參數修正。進入模擬交易通道的策略委託將與實時行情撮合，撮合方式與交易所規則相同。

(6)策略運行：平台支持策略自動化實盤交易，支持對策略運行狀態進行監控，對賬戶資金進行管理。同時，平台支持手工下單及手工停止策略。

TradeStation：國信證券於2014年引進的量化交易平台。採用EasyLanguage語言開發交易策略。該平台支持股票、融資融券、股指期貨、商品期貨和期權交易，內置快捷的下單工具、止盈止損等高級訂單，完備的策略回測和自動化交易等功能。

根網HTS：目前存量客戶在使用。

根網Algo：側重於下單策略，量化研發功能相對較弱。

MultiCharts：MC平台應用於期貨市場的主要邏輯思路是：編寫策略（實現想法）、回測分析、實盤操作；

MC平台應用於證券市場的功能：（1）實時的智慧選股；利用大智慧等選一攬子股票，然後利用MC內建指標做盤中的實時選股；（2）圖標下單：跟蹤止盈止損；（3）回測分析：回測結果有多種報表；行情數據可以使用券商數據，也可以使用MC平台數據；（4）全自動下單。

天軟：採用天軟特有的TSL（類Object pascal語言）開發策略模型，採用高性能數據倉庫提供歷史和tick行情、基礎資料數據、宏觀數據等各類數據，可以進行策略研發、回測、績效分析等。偏重於策略研究，而非策略交易執行。

名策EMS程序化交易系統：下單速度快；風控做得比較好：一方面可以根據交易所所要求的風控指標進行設置；另一方面可以根據產品所對應的風控進行設置；部署相對比較簡單：

寬投：指標封裝化模式，投資者無需編程創建自己的策略；可進行回測，形成回測報告。

其他還有很多可用於學習研究平台，諸如聚寬、優礦、米匡、果仁等。

說實話，國內股票回測可以用，可靠，穩定，擴展性強的平台，幾乎沒有

python，然後回測自己搭吧，數據可以從tushare還有通聯拿或者淘寶...

說實話，目前國內的所謂量化平台都不值得一提。。

看你做什麼市場了。軟體也好量化也好都是手段，不是目的。

對於我熟悉的外匯市場來說，MT4 /MT5，邁達克官方論壇並且有豐富的免費資源和手冊。

補充個之前沒有提到的。

國信證券的tradestation平台。

裡面用的語言叫easylanguage，是一個面向對象的語言，針對tick優化過的，用戶體驗要比python好。