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量化圈子里关于平台选择的讨论不少，新手选平台真的需要多方了解，但大家比较认可的评判标准还是易学程度、模板数量、教程完善度。
天勤量化：Python生态融合是核心长处，NumPy、Pandas、TensorFlow这些库都能直接用。对于想把机器学习应用到量化的用户来说，这个特性很有价值。
文华财经WH8：零编程入门首选，模板丰富语法直观。不足是自定义空间小，复杂需求满足不了。
恒生Ptrader：机构级专业数据平台，数据资源在同类产品中最齐全。支持多语言开发及跨市场交易，但上手难度高、费用高昂。
金字塔：国内用户基础广但技术相对落后，做便捷思路还行。
无限易PythonGO：界面操作友好是优点，不过整体生态没有天勤成熟。
个人经验：稳定性比功能多更重要，实盘掉链子损失的可是真钱。
建议方案：快速入门选文华TB，灵活开发选天勤Vn.py，理论学习选聚宽，专业琢磨选掘金米筐MC。
量化交易是个技术活，急不得。有问题慢慢解决，需要帮忙随时说。
天勤量化：Python生态融合是核心长处，NumPy、Pandas、TensorFlow这些库都能直接用。对于想把机器学习应用到量化的用户来说，这个特性很有价值。
文华财经WH8：零编程入门首选，模板丰富语法直观。不足是自定义空间小，复杂需求满足不了。
恒生Ptrader：机构级专业数据平台，数据资源在同类产品中最齐全。支持多语言开发及跨市场交易，但上手难度高、费用高昂。
金字塔：国内用户基础广但技术相对落后，做便捷思路还行。
无限易PythonGO：界面操作友好是优点，不过整体生态没有天勤成熟。
个人经验：稳定性比功能多更重要，实盘掉链子损失的可是真钱。
建议方案：快速入门选文华TB，灵活开发选天勤Vn.py，理论学习选聚宽，专业琢磨选掘金米筐MC。
量化交易是个技术活，急不得。有问题慢慢解决，需要帮忙随时说。
发布于11小时前 鹤岗
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