国内主流量化平台？ QMT/PTrade该怎么选？看这篇！

一、国内主流量化交易平台有哪些？​​

聚宽（JoinQuant）：社区活跃，策略模板多，回测速度快，但实盘需通过券商接入。

掘金量化：支持多语言开源框架，数据覆盖广，但需本地下载数据。

万矿/优矿：提供丰富数据和研究工具，适合因子研究和回测。

迅投QMT：专业投资者选择/复杂策略开发，支持Python/VBA，本地化运行保障策略安全。

恒生PTrade：云端托管，新手友好，内置网格交易、拐点交易等工具化策略。

广发GF Quant、中信证券AI平台等券商自研平台，集成行情与交易服务。

二、QMT vs. PTrade 核心特点对比​

QMT​

适用人群  专业投资者、量化复杂策略开发者

编程支持  Python/VBA，灵活性强

运行环境  本地运行，策略保密性高

延迟性能  单笔延迟毫秒级，部分券商LDP极速柜台可切换

策略工具  多因子、套利、机器学习策略等

回测数据  全品种历史数据，穿透式回测分析

开通门槛  不同券商有差异，我司可低门槛申请QMT，免费使用

PTrade

适用人群  新手量化入门、中高净值个人

编程支持  Python，简化函数库

运行环境  策略云端托管，关机也能自动交易

延迟性能  毫秒级延迟，部分券商LDP极速柜台可切换

策略工具  网格交易、拐点交易、一键申购等

回测数据  05年后数据提供，算法优化

开通门槛  不同券商有差异，我司可低门槛申请QMT，免费使用

三、量化策略开发需具备的基础能力​​

数学与统计：概率论、时间序列分析、机器学习模型（如回归、聚类）。

编程技能：Python（主流）、Pandas/NumPy数据处理、函数调用等。

金融知识：市场规则、资产定价模型（如CAPM）、风险控制理论等。

工具与数据：回测框架（Backtrader/Zipline）、历史/实时数据清洗能力。

心理与纪律：避免过度优化策略，严格遵循风控规则。

✅ ​总结：

新手可从PTrade入门，利用可视化工具降低编程依赖；

进阶用户推荐QMT，追求高性能和策略自由度；

开发策略需交叉学科能力，建议从模拟盘开始验证！（我司可提供QMT/PTrade模拟软件）。

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投资有风险，入市需谨慎！

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