学了半年 Python,其实已经过了“写不了策略”的阶段,接下来重点不是堆平台,而是先用云端平台练回测,再过渡到券商实盘终端。
2026 年个人量化平台推荐
1. 聚宽 JoinQuant:先练手、做回测
适合你当前阶段。网页端直接写 Python,A 股数据、因子、回测框架比较完整,社区策略也多。
不足是实盘不能直接无缝落地,延迟和交易执行不如券商终端。
2. 恒生 PTrade:实盘最省心的起点
云端托管,关机也能跑,适合中低频、网格、条件单、指数增强、ETF 轮动这类策略。
很多券商满足 10 万—50 万资产就能申请,但不同券商门槛差异较大。
3. 迅投 QMT:想认真做实盘、保护策略代码时再上
本地运行,Python/VBA 都能写,支持股票、期货、期权、ETF,Tick 级回测和低延迟执行更强。
缺点是维护成本更高,通常资产门槛也更高,部分券商 50 万起,也有券商可降到 10 万左右。
4. 米筐 RiceQuant:偏研究和因子分析
数据质量不错,适合做多因子、行业轮动、组合回测。
社区没有聚宽活跃,实盘接入也相对复杂一些。
5. VeighNa / vn.py:技术能力强再考虑
完全开源,适合期货、期权、多接口自建系统。
但部署、运维、风控都要自己搞定,不建议作为第一个实盘平台。
给你的路线
先用 聚宽 把策略回测、仓位管理、滑点和手续费跑通;等有稳定逻辑后,再根据资金量开通 PTrade 做中低频实盘;如果后续做高频、打板、跨品种套利,再升级到 QMT。
另外提醒一句:2026 年量化交易已经有更严格的合规要求,实盘前最好先走券商的程序化交易备案和模拟盘测试,别一上来就挂真钱。
如果你主要做 A 股中低频,我会优先推荐 聚宽 + PTrade 这个组合。
需要我帮你梳理一下从聚宽回测过渡到PTrade实盘的具体接入步骤吗?
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发布于2026-9-30 14:48 增城