Python量化了哪个平台可以回测，来模拟不要钱的真实报价。

Python量化投资模拟交易平台1。股票量化投资框架体系1.1在对真实交易进行回测之前，需要对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并对其进行改进和优化。作为一个普通人，你能想到的，一般都做到了。回溯测试框架也是如此。目前小白主要看到以下五种回测框架:Zipline:事件驱动框架，在国外非常流行。缺点是不适合国内市场。PyAlgoTrade:事件驱动框架，最新更新日期16 August 17。支持国内市场，用python 2.7开发，最大的bug就是不支持3.5版本和强大的熊猫。Pybacktest:通过处理向量数据来进行回测。最近一次更新日期是2个月前，更新不稳定。TradingWithPython:基于pybacktest，重构。参考文献很少。超金融:github里的项目两年前就停止更新了。最新的项目在Google平台上，但是我打不开网站。有兴趣的请自行查看。RQAlpha:事件驱动框架，适合a股市场，有每日数据。这是一个开源框架，用于对米篮进行回溯测试。相对来说，个人更喜欢这个平台。模拟仿真交易也是实盘交易前的重要步骤。为了防止发生类似现在某券商的事件，半小时内亏损上亿，对整个股市影响恶劣。模拟交易重点在于程序的交易逻辑是否可靠正确，数据传输的各种情况是否都考虑到了。目前个人看到并喜欢使用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。比如有矿、米篮、聚宽这些提供的，因为只能在线上平台测试，所以不是很自由，感觉也不多。雪球模拟交易:后续实盘交易模块，我们将重点介绍，主要使用一个开源的easytrader系列。风模拟交易:如果没有机构版，可以考虑申请学生免费版。具体模拟交易界面请参考以下链接:/文档3实盘，这无疑是我们的终极目标。股票的程序化交易受到了限制。但是对我们所有人来说，总有解决的办法。目前最常见的就是破解券商网页版的交易接口，或者使用爬虫抓取操作。对我来说，我更喜欢easytrader系列轻食者的开源平台。对于机构用户，由于资金量较大，安全性和可靠性不建议使用。目前easytrader系列主要有三个组成部分:easytrader:为券商华泰/佣金金宝/银河/广发/雪球提供资金，股票自动程序化交易。量化交易组件Easyquotation:以level2十个报价/套的思路实时获取新浪/Leverfun的免费股票和分级基金报价；easyhistory，用于获取和维护股票的历史数据；股票量化框架easyquant，支持行情获取和交易；2.期货量化投资框架体系一直呆在私募或者券商，做股票相关的内容，对期货不熟悉。根据你所知道的做一个简单的总结就可以了。2.1回测回测似乎没有一个非常流行的开源框架。可能有两个原因:相比股票，期货门槛更高，机构交易更多，开源更少；从去年开始，对期货的监管相对严格，至今没有放开。我们只会做一些CTA攻略，其他很多都有兴趣。个人认为，也许风是一个相对合适的选择。2.2模拟+实盘vn.py是国内最受欢迎的开源平台。起源于国内私募的独立交易系统，2015年初开始的时候只是交易API接口的Python封装。随着业界的日益重视和社区的不断贡献，它已逐渐成长为一个全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重于交易模块，但回测模块不支持。能力有限，如果对相关框架感兴趣，请详细阅读相关链接。我个人的期望是建立一个基于RQAlpha的回测框架，一个基于雪球或者wind的模拟框架，用easy系列进行交易。