1樓：量化路上
國內的量化交易還是比較晚的，國內做量化交易的平台較早的有掘金量化、公尺筐、優礦、聚寬等，京東量化、同花順的起步還算較晚的，但是他們的加入說明這是一大藍海，起步較早的掘金量化等平台就會有很多技術上的優勢，未來國內量化交易平台競爭越來越白熱化，但是對於私募機構或量化投資者會擁有更多選擇的餘地。
2樓：沃德股市氣象站
市場上量化交易平台種類繁多，容易讓人眼花繚亂，推薦之前的一篇知乎專欄—— 史上最全Quant資源整理 - 知乎專欄，可以讓你更好的了解量化交易平台及量化相關的資源。
按照是否程式設計可以分類許多平台，按照交易市場也可以劃分，按照程式語言還是可以劃分，按照是否開源又可以劃分，因此量化交易平台在最近幾年猶如雨後春筍，發展速度很快。
是否支援機器學習/深度學習交易策略
支援的市場
支援的策略型別
回測速度
回測處理機制
問題裡面提到了市場衝擊成本和拆單情形，一般的量化平台對於這樣的處理極度簡單化，和真實交易情形相差甚遠。我們對市場衝擊成本的處理是這樣的，市場衝擊成本通過滑價來體現，滑價可以自己設定，因此使用者可以對乙個策略進行市場衝擊成本的敏感性檢驗；其次對於拆單，我們提供了更為充分的自由度，比如下單的時候，系統會檢驗下單量和當時市場成交量的比例，如果下單量太大，超過了初設門閥，則會對多餘的訂單順延到後面成交。
3樓：美寶媽咪
量化交易在未來市場空間應該很大，像公尺國現在量化交易方式佔比已經超過70%，而國內還不到5%，一旦得到認可、普及，那將會呈現出爆發式增長。國內目前量化交易發展的也是如火如荼，行業內的人還是很看好，同花順自然也不會放棄這片可能到來的藍海機會。本人也是從去年開始研究量化策略，主要還是在果仁網（http:
//www.
guorn.com
）上進行研究分析，這個平台不懂程式設計也可以建立策略，比較吊。另外的像聚寬、優礦等，如果懂程式設計的，可以去看看 ，都是做量化交易策略研究的。
4樓：
個人覺的還是不錯的，聽說同花順的量化交易是老美的東西，引進進來之後漢化的，有幾百種策略還是怎麼的，反正對於個人投資者來說，還是比較好的
5樓：NGC6520
我覺得很好啊，對於個人投資者來說多了乙個選擇。而且其他券商也有量化交易功能，不過起點太高，個人投資者很少有能達到要求的。
如何評價 JetBrains 將要推出的跨平台 C IDE Rider
可立 為什麼都在說記憶體問題？開著 Intellij 記憶體也就佔1G啊，我8G記憶體反正是用不完，感覺把AndroidStudio CLion全部都開開都可以啊。要是你2G記憶體就別程式設計了 我感覺JetBrains的IDE很多方面比VisualStudio智慧型人性化，VS是功能很多，但用起來...
量化交易如何在不同的市場形態中盈利？
名劍 個人做了5年的量化，還活著，能穩定獲利。如果放眼未來20年，要把市場當成變化無常的朋友。如果只想今年賺點錢，可以根據單個品種大致擬合，也能穩定獲利1.2年。 Alchemist 乙個策略打遍天下那不成印鈔機了？量化需要很多策略的疊加，想要使收益曲線平滑只能增加交易頻率。如何增加呢？單策略的的話...
對於量化交易策略，在回撤的時候，如何去判斷是正常的回撤還是策略失效了？
於一 1 策略回撤是正常現象，也是策略的表象 2 策略是否失效不能看回撤，因為回撤是結果，失效是原因，這好像就是問 出現了結果，是這個原因嗎？3 策略是否失效應該從策略的原因，即邏輯出發，如果策略的邏輯發生了變化，那麼策略就要變化，甚至失效了。 浮光掠影 首先，想到的乙個問題是，歷史回測，關於回撤有...