国内量化软件按 “上手难度 + 功能定位” 可清晰分成几类，下面给你最实用、最直接的选型结论（2026 最新）。
一、一句话总览（按人群推荐）
纯新手 / 不想写代码：PTrade（零代码 + 可视化）、华泰 AI 涨乐（券商 APP 内置）
有 Python 基础、想实盘：QMT（本地 + 灵活）、掘金量化（多语言 + 多市场）
期货量化：天勤 TqSdk（免费 + 全期货数据）、文华财经 / 交易开拓者 TB（自有语言）
纯研究 / 回测：聚宽 JoinQuant、米筐 RiceQuant、VN.Py（开源）
二、主流软件深度对比（最关键维度）
1. 券商系（最稳、最常用，个人首选）
迅投 QMT
定位：专业级、本地运行、Python/VBA 双支持
优点：策略私密、延迟低、Tick 级数据、多品种（股 / 期 / 期权）、自由度极高
缺点：需编程、本地部署、新手难上手
适合：有 Python 基础、做中高频、追求策略安全的个人 / 机构
开通：多数券商 10 万 + 资产可免费申请
恒生 PTrade
定位：轻量化、云端、零代码 + 编程双模式
优点：可视化拖拽、现成策略（网格 / 条件单）、云端托管、不用盯电脑
缺点：Tick 数据有限、复杂策略受限、部分券商门槛 30-50 万
适合：零基础、上班族、自动交易、不想写代码
开通：券商资产达标免费
华泰 AI 涨乐（券商 APP 内置）
定位：零门槛、手机端、智能条件单 / 网格 / 止盈止损
优点：不用额外软件、免费、手机关机也执行、风控完善
缺点：仅基础自动交易、无复杂策略开发
适合：纯新手、职场人、只需要自动买卖
2. 第三方量化平台（研究 + 回测为主）
聚宽 JoinQuant
定位：浏览器端、Python、社区活跃
优点：零环境、海量共享策略、免费基础功能、适合学习
缺点：期货支持弱、高级功能付费、云端性能有限
适合：新手学习、策略验证、回测研究
掘金量化
定位：一体化终端、多语言（Python/C++/Matlab）、多市场
优点：本地 + 云端、回测 / 实盘一体、数据全、灵活度高
缺点：付费、学习成本中等
适合：多市场（股 + 期）、团队开发、专业个人
3. 期货专用
天勤 TqSdk
定位：期货量化、Python、免费
优点：全品种期货 Tick 数据、API 简洁、回测实盘一致、中文社区好
缺点：股票功能弱
适合：期货量化新手、个人交易者
文华财经 / 交易开拓者 TB
定位：传统程序化、自有语言（麦语言）、可视化
优点：入门快、图表化、适合技术指标策略
缺点：语言封闭、灵活性低、股票支持一般
适合：期货老股民、不想学 Python、做技术策略
4. 开源框架（专业开发者）
VN.Py（VeighNa）
定位：全品种开源、Python、模块化
优点：免费、高度自定义、支持多接口、适合高频
缺点：学习曲线陡、需自己配数据 / 环境
适合：程序员、机构、自建交易系统
三、选型决策树（直接对照）
会不会 Python？
不会 → PTrade / 华泰 AI 涨乐 / 文华 TB
会 → QMT / 掘金 / 聚宽
做股票还是期货？
股票为主 → QMT / PTrade / 聚宽
期货为主 → TqSdk / 文华 / TB
追求什么？
简单自动 → PTrade / AI 涨乐
策略自由 → QMT / VN.Py
学习研究 → 聚宽 / 米筐
四、个人用户最推荐组合（2026 实战）
新手入门：PTrade（零代码自动）+ 聚宽（学策略）
进阶实盘：QMT（股票 + 期货 + 本地）
期货专属：TqSdk（免费 + 全数据）
五、避坑提醒
合规第一：只选券商接入或持牌平台，资金在自己账户
免费≠好用：开源框架省成本，但需自己填坑
实盘≠回测：回测好≠实盘稳，先模拟再小资金
六、一句话总结
不会代码选 PTrade，会代码选 QMT，期货选 TqSdk，学习选聚宽。

发布于2026-3-18 14:15 重庆

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发布于2026-3-18 05:45 广州