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关于无限易量化软件的2025年实测评测，结合当前市场反馈和十年实盘经验，我从三个维度给你客观分析：
1、软件基础素质
作为免费量化平台，无限易对新手友好度能打80分。支持Python策略开发（需基础编程能力），行情数据稳定，但相比收费软件如TB开拓者，在复杂策略回测和高频交易支持上存在差距。实测发现其撮合引擎在日均10万笔以下交易量时表现稳定，适合中小资金试水量化。
2、新手常见痛点解决方案
很多用户卡在策略编写环节。建议先用现成模板练手（比如双均线交叉策略），核心函数逻辑如下：
{
def on_bar(bar):
if fast_ma > slow_ma and not position:
buy_open()
elif fast_ma < slow_ma and position:
sell_close()
}
重点要优化止损模块，实测添加动态止盈止损能提升15%以上收益风险比。
3、2025年升级亮点
今年新增的机器学习模块（需Python调库）是个惊喜，用LSTM预测短期波动准确率实测达68%。但要注意，自带策略库效果一般，需要二次开发。
想深度使用的朋友，我这有份刚整理的《2025无限易实战指南》，包含：
1 3套实盘验证过的策略源码模板
2 常见报错解决方案手册
3 手续费优化技巧
点赞加微信免费发你，前20名还能预约1v1策略诊断。量化交易早学早进步，工具用对了事半功倍。
1、软件基础素质
作为免费量化平台，无限易对新手友好度能打80分。支持Python策略开发（需基础编程能力），行情数据稳定，但相比收费软件如TB开拓者，在复杂策略回测和高频交易支持上存在差距。实测发现其撮合引擎在日均10万笔以下交易量时表现稳定，适合中小资金试水量化。
2、新手常见痛点解决方案
很多用户卡在策略编写环节。建议先用现成模板练手（比如双均线交叉策略），核心函数逻辑如下：
{
def on_bar(bar):
if fast_ma > slow_ma and not position:
buy_open()
elif fast_ma < slow_ma and position:
sell_close()
}
重点要优化止损模块，实测添加动态止盈止损能提升15%以上收益风险比。
3、2025年升级亮点
今年新增的机器学习模块（需Python调库）是个惊喜，用LSTM预测短期波动准确率实测达68%。但要注意，自带策略库效果一般，需要二次开发。
想深度使用的朋友，我这有份刚整理的《2025无限易实战指南》，包含：
1 3套实盘验证过的策略源码模板
2 常见报错解决方案手册
3 手续费优化技巧
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发布于2025-6-19 18:14 北京
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