1樓：Hailiang
我一直使用聚寬量化平台。這個平台對Python的支援非常出色。由於我是一名金融程式設計人員，所以對API的要求特別高，JQDATAJDk基本覆蓋了我所以的需求。
在獲取歷史資料方面，聚寬平台也非常出色。哪怕你是免費的使用者，每天的資料量也足夠應付各種歷史資料模型的要求。
聚寬也有一些現成的量化演算法給你使用，但我主要是開發自己的演算法，所以對這方面的功能沒有作深入的了解。
2樓：渡鴉
作為私募機構的研究員，偶爾會使用聚寬線上和線下的功能拿資料，回測驗證策略，感覺不錯，但感覺最讚的還是聚寬的社群建設，太棒了！
3樓：賺錢買辣條
新手用聚寬，老手都可以用！差別不大！總之，用聚寬！
4樓：狸不是狼
幾個平台都多少接觸過，對於新手而言，聚寬應該是最友好的了。
5樓：
很早就接觸量化，當時也面臨很多選擇，最終選擇了聚寬。整體使用上來說聚寬的服務挺穩定的，對新手也很友好，文件也齊全，有很多的教程，社群相對來說較為活躍，有什麼問題都可以在社群中提問。聚寬也提供了本地資料SDK，可以在本地環境中做研究。
聚寬也是支援模擬交易，實盤交易的，這些都是很有優勢的
6樓：Jiancong Lee
正在使用聚寬。
個人主要使用其資料，感覺蠻齊全和準確的。更多的感受之後再更。
7樓：Top量化獵頭Junco
每個平台都不一樣，各有特點，你可以三個平台都嘗試，反正都是學習。
8樓：線性回歸
建議你用bigquant
首先還在用平台肯定是小白了 bigquant有視覺化介面其次 bigquant有厲害的演算法工程師定期解答你策略中的問題不難的都不會幫你做
最後有不懂的問題你可以隨時聯絡小q
9樓：MR.叉燒
除了這些老字型大小聚寬優礦可以考慮下國信的iquant～ 終端支援模擬盤和實盤模式已轉去iquant玩目前基本滿意～
10樓：楊勇
用過乙個，功能設計還行，剛開始入門有點懵，最後是效能問題。
11樓：
不知道你是想做因子分析還是策略的回測，因子分析這方面可以試試ricequant，文件、資料都還比較全，如果是策略回測的話推薦還是部署到本地，可以試試rqalpha，乙個開源的框架。
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