量化交易系统开发-实时行情自动化交易-8.量化交易服务平台(一)
19年创业做过一年的量化交易但没有成功,作为交易系统的开发人员积累了一些经验,最近想重新研究交易系统,一边整理一边写出来一些思考供大家参考,也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。
接下来会对于收集整理的33个量化交易服务平台逐一介绍。
以下是10个量化交易平台的简介、支持语言和影响力,包括TradingView、发明者FMZ、开拓者TBQuant、MT4/MT5、VNPY、迅投/QMT、文华、同花顺/SuperMind、通达信、极智量化。
1. TradingView:
- 简介:TradingView是一个社交网络和图表分析平台,提供丰富的图表工具和社交交易功能。用户可以创建和分享图表、指标和交易策略,并通过Pine Script编写自己的策略进行回测。
- 支持语言:TradingView特有的策略编写语言是Pine Script,同时也支持Python等主流编程语言进行API调用和数据获取。
- 影响力:TradingView在全球范围内拥有庞大的用户群体,以其强大的图表工具和社交交易功能在量化交易领域具有较高的影响力。
2. 发明者FMZ:
- 简介:FMZ是一个量化交易平台,提供精准的回测功能、高速实盘交易接口、易用的API文档、由易入难的策略库,以便于用户快速实现、使用自己的量化交易策略。
- 支持语言:FMZ平台主要支持JavaScript进行策略编写,适合熟悉Web开发的用户。
- 影响力:FMZ以其简洁的API和灵活的策略编写环境在量化交易社区中具有一定的影响力,特别是在亚洲地区,是唯一支持商品期货与数字货币的量化交易平台。
3. 开拓者TBQuant:
- 简介:TBQuant提供了学习文档和视频教程,供用户学习。它详细介绍了软件的使用、语言编程、函数等,并提供了丰富的使用案例。
- 支持语言:TBQuant支持易语言和Python等多种编程语言,适合不同编程背景的用户。
- 影响力:作为开拓者量化平台,TBQuant在国内量化交易领域具有一定的知名度和影响力,尤其是在提供学习资源方面。
4. MT4/MT5:
- 简介:MT4和MT5是MetaQuotes Software Corp.开发的交易平台,它们广泛用于外汇和差价合约交易。MT4操作界面简单,支持基于MQL4语言的EA交易,而MT5则是一款多元化的可以用于外汇、股票、债券和期货交易的平台。
- 支持语言:MT4和MT5支持MQL4和MQL5编程语言,这两种语言专为MetaTrader平台设计。
- 影响力:MT4和MT5是全球最流行的外汇交易平台之一,具有极高的市场占有率和影响力。
5. VNPY:
- 简介:VNPY是一个基于Python的量化交易系统开发框架,它提供了丰富的接口和模块,支持多种交易品种和策略。
- 支持语言:VNPY基于Python开发,支持C++等语言进行策略编写。
- 影响力:VNPY作为国内领先的量化交易平台之一,以其开源和高性能特点在量化交易领域具有较大影响力。
6. 迅投/QMT:
- 简介:QMT是一个量化交易平台,提供了量化研究、回测和实盘交易的功能。用户可以在QMT上进行策略开发和测试,并应用到实盘交易中。
- 支持语言:QMT支持Python和VBA等多种编程语言,满足不同用户的编程习惯。
- 影响力:QMT以其高速交易和多语言支持在量化交易领域具有较高的知名度和影响力。
7. 文华:
- 简介:文华财经是一个提供金融数据和分析工具的平台,它支持量化交易策略的研究和开发。
- 支持语言:文华财经支持Python等主流编程语言进行策略开发。
- 影响力:文华财经作为国内较早的金融数据和分析工具提供商,在量化交易领域具有较大的影响力。
8. 同花顺/SuperMind:
- 简介:同花顺SuperMind是一个量化投资交易平台,它提供了集成了Python的编程界面的强大回测引擎,用户可以使用历史市场数据来快速测试和验证策略。
- 支持语言:同花顺SuperMind支持Python等语言,提供Jupyter Notebook研究环境,用户可以在其中自由进行数据分析和建模。
- 影响力:同花顺SuperMind以其易用性和强大的数据分析功能在量化交易领域具有较高的影响力。
9. 通达信:
- 简介:通达信是一个证券分析软件,它提供了技术分析工具和量化交易功能。
- 支持语言:通达信支持Python、JavaScript等多种编程语言。
- 影响力:通达信作为国内知名的证券分析软件,在量化交易领域具有一定的影响力。
10. 极智量化:
- 简介:极智量化提供了丰富的量化交易工具和策略,包括账户权益、浮动盈亏、累计盈亏等数据的获取,以及多种周期类型的K线数据。
- 支持语言:极智量化支持Python等主流编程语言。
- 影响力:极智量化以其丰富的量化交易工具和策略在国内量化交易领域具有一定的知名度。
相关文章:
量化交易系统开发-实时行情自动化交易-8.量化交易服务平台(一)
19年创业做过一年的量化交易但没有成功,作为交易系统的开发人员积累了一些经验,最近想重新研究交易系统,一边整理一边写出来一些思考供大家参考,也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。 接下来会对于收集整理的33个量化交易服…...

Scala习题
姓名,语文,数学,英语 张伟,87,92,88 李娜,90,85,95 王强,78,90,82 赵敏,92,88,91 孙涛,…...

结构方程模型(SEM)入门到精通:lavaan VS piecewiseSEM、全局估计/局域估计;潜变量分析、复合变量分析、贝叶斯SEM在生态学领域应用
目录 第一章 夯实基础 R/Rstudio简介及入门 第二章 结构方程模型(SEM)介绍 第三章 R语言SEM分析入门:lavaan VS piecewiseSEM 第四章 SEM全局估计(lavaan)在生态学领域高阶应用 第五章 SEM潜变量分析在生态学领域…...

OpenCV图像基础处理:通道分离与灰度转换
在计算机视觉处理中,理解图像的颜色通道和灰度表示是非常重要的基础知识。今天我们通过Python和OpenCV来探索图像的基本组成。 ## 1. 图像的基本组成 在数字图像处理中,彩色图像通常由三个基本颜色通道组成: - 蓝色(Blue&#x…...

C++ 类和对象(类型转换、static成员)
目录 一、前言 二、正文 1.隐式类型转换 1.1隐式类型转换的使用 2.static成员 2.1 static 成员的使用 2.1.1static修辞成员变量 2.1.2 static修辞成员函数 三、结语 一、前言 大家好,我们又见面了。昨天我们已经分享了初始化列表:https://blog.c…...

【网络安全设备系列】12、态势感知
0x00 定义: 态势感知(Situation Awareness,SA)能够检测出超过20大类的云上安全风险,包括DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制等。利用大数据分析技术,态势感…...

Linux介绍与安装指南:从入门到精通
1. Linux简介 1.1 什么是Linux? Linux是一种基于Unix的操作系统,由Linus Torvalds于1991年首次发布。Linux的核心(Kernel)是开源的,允许任何人自由使用、修改和分发。Linux操作系统通常包括Linux内核、GNU工具集、图…...
BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合…...

鸿蒙NEXT开发案例:文字转拼音
【引言】 在鸿蒙NEXT开发中,文字转拼音是一个常见的需求,本文将介绍如何利用鸿蒙系统和pinyin-pro库实现文字转拼音的功能。 【环境准备】 • 操作系统:Windows 10 • 开发工具:DevEco Studio NEXT Beta1 Build Version: 5.0.…...
CTF之密码学(栅栏加密)
栅栏密码是古典密码的一种,其原理是将一组要加密的明文划分为n个一组(n通常根据加密需求确定,且一般不会太大,以保证密码的复杂性和安全性),然后取每个组的第一个字符(有时也涉及取其他位置的字…...

修改插槽样式,el-input 插槽 append 的样式
需缩少插槽 append 的 宽度 方法1、使用内联样式直接修改,指定 width 为 30px <el-input v-model"props.applyBasicInfo.outerApplyId" :disabled"props.operateCommandType input-modify"><template #append><el-button click…...

UPLOAD LABS | PASS 01 - 绕过前端 JS 限制
关注这个靶场的其它相关笔记:UPLOAD LABS —— 靶场笔记合集-CSDN博客 0x01:过关流程 本关的目标是上传一个 WebShell 到目标服务器上,并成功访问: 我们直接尝试上传后缀为 .php 的一句话木马: 如上,靶场弹…...

【css实现收货地址下边的平行四边形彩色线条】
废话不多说,直接上代码: <div class"address-block" ><!-- 其他内容... --><div class"checked-ar"></div> </div> .address-block{height:120px;position: relative;overflow: hidden;width: 500p…...
缓存方案分享
不知道大家平常更新缓存是怎么做的,但是大部分时候都是更新数据的同时更新缓存,今天和同事一起聊到一个缓存方案的问题,感觉很有趣、非常精妙,记录一下。 基于此本文将介绍几种常见的缓存更新策略,包括简单的缓存覆盖…...
第四十篇 DDP模型并行
摘要 分布式数据并行(DDP)技术是深度学习领域中的一项重要技术,它通过将数据和计算任务分布在多个计算节点上,实现了大规模模型的并行训练。 DDP技术的基本原理是将数据和模型参数分割成多个部分,每个部分由一个计算节点负责处理。在训练过程中,每个节点独立计算梯度,…...

软件测试面试之常规问题
1.描述一下测试过程 类似题目:测试的生命周期 思路:这是一个“范围”很大的题目,而且回答时间一般在3分钟之内,不可能非常详细的描述整个过程,因此答题的思路要从整体结构入手,不要过细。为了保证答案的准确性,可以引…...

《图像形态学运算全解析:原理、语法及示例展示》
简介: 本文详细介绍了图像形态学中的多种运算,包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、礼帽运算以及黑帽运算。分别阐述了各运算的原理、语法格式,并通过 Python 代码结合具体示例图片(如erode.JPG、dilate.JPG、close.…...
双十一线上服务调用链路追踪SkyWalking实战分析
序言 随着电商行业的飞速发展,双十一购物节已成为全球最大的购物狂欢节之一。在双十一期间,电商平台需要处理海量的用户请求和订单,这对系统的稳定性和性能提出了极高的要求。为了确保系统在高并发环境下的稳定运行,对线上服务的…...
网络安全究竟是什么? 如何做好网络安全
网络安全是如何工作的呢? 网络安全结合多层防御的优势和网络。每个网络安全层实现政策和控制。授权用户访问网络资源,但恶意参与者不得进行攻击和威胁。 我如何受益于网络安全? 数字化改变了我们的世界。我们的生活方式、工作、玩耍,和学习都发生了变化。每个组织希望提供…...

【C++】入门【一】
本节目标 一、C关键字(C98) 二、命名空间 三、C的输入输出 四、缺省函数 五、函数重载 六、引用 七、内联函数 八、auto关键字(C11) 九、范围for(C11) 十、指针空值nullptr(C11) 一.…...

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明:假设每台服务器已…...

接口测试中缓存处理策略
在接口测试中,缓存处理策略是一个关键环节,直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性,避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明: 一、缓存处理的核…...
【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战
递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管?3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...
AtCoder 第409场初级竞赛 A~E题解
A Conflict 【题目链接】 原题链接:A - Conflict 【考点】 枚举 【题目大意】 找到是否有两人都想要的物品。 【解析】 遍历两端字符串,只有在同时为 o 时输出 Yes 并结束程序,否则输出 No。 【难度】 GESP三级 【代码参考】 #i…...
如何为服务器生成TLS证书
TLS(Transport Layer Security)证书是确保网络通信安全的重要手段,它通过加密技术保护传输的数据不被窃听和篡改。在服务器上配置TLS证书,可以使用户通过HTTPS协议安全地访问您的网站。本文将详细介绍如何在服务器上生成一个TLS证…...

WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成
厌倦手动写WordPress文章?AI自动生成,效率提升10倍! 支持多语言、自动配图、定时发布,让内容创作更轻松! AI内容生成 → 不想每天写文章?AI一键生成高质量内容!多语言支持 → 跨境电商必备&am…...
今日科技热点速览
🔥 今日科技热点速览 🎮 任天堂Switch 2 正式发售 任天堂新一代游戏主机 Switch 2 今日正式上线发售,主打更强图形性能与沉浸式体验,支持多模态交互,受到全球玩家热捧 。 🤖 人工智能持续突破 DeepSeek-R1&…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈
在日常iOS开发过程中,性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期,开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发,但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...
Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略
一、构建速度优化 1、升级Webpack和Node.js 优化效果:Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。原因: V8引擎优化(for of替代forEach、Map/Set替代Object)。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...