鐵礦石量化程序哪個好

Ⅰ 學習量化選擇Python還是R比較好

還是Python好點，除了數據分析還能做爬蟲，Web開發等等，很多啊。

Ⅱ 期貨程序化交易軟體哪個比較好

目前國內有一些比較好一點的期貨程序化交易軟體，這些軟體在國內都是屬於一些高中低端量化交易平台，對股民的投資和交易都是承載著非常大作用，一般這些平台是適合投資者進行趨勢和反趨勢的投資有很大的幫助。那小編就給大家聊一聊好一點的期貨程序化交易軟體。

一、交易開拓者程序化軟體

交易開拓者程序化交易平台，它是一種用語言類開發策略的模型，根據賬戶持股的狀態來進行選擇，這種程序化的交易平台，在國內是以終端形式和市場推廣的形式來作為一種交易的，對於期貨交易來講也是非常靠譜的，特別是這種軟體一般佔用率比較高，對市場的推動性是比較大的，在整個股民的交易市場來講，都已經是承載著承上啟下的作用。

二、金字塔決策交易系統

一般金字塔決策交易系統，它就是一個腳本語言開發的該交易系統軟體還是非常的靠譜穩定，特別是在交易數據和行情發展上面都存在著非常穩定的作用，不管是承載著大數據和稍微小一點的數據交易，其量化系統是非常頂端的，所以在整個交易平台都還沒出現過非常大的錯誤，從現階段來看金字塔合作的期貨公司也會逐漸增多，在中低端量化交易平台的市場佔有率來講，也是比較高的一個平台啊。

Ⅲ 什麼是量化交易與程序化交易有什麼區別

量化交易指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷。量化交易與程序化交易在性質、特點、發展趨勢上有所不同。

一、性質不同

1、量化交易：利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

2、程序化交易：把可量化的分析方法，用計算機編成交易策略進行自動下單交易，程序化交易是量化交易的一部分，或者是某些量化交易的進一步升級。

二、特點不同

1、量化交易：

（1）紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。

（2）系統性。具體表現為「三多」。多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；多數據，即對海量數據的處理。

（3）套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。

（4）概率取勝。定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。

2、程序化交易：程序化交易的操作方式不求績效第一、不求賺取誇張利潤，只求長期穩健的獲利，於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作，年獲利率可保持在一定水準之上。

三、發展趨勢不同

1、量化交易：量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%，在公募證券基金佔比不到1%，在私募證券基金佔比5%左右，相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。

2、程序化交易：國內市場的T+1交割制度使得大量日內交易策略不能得以實施，高頻交易策略更是無從談起。除此以外，股票市場不允許賣空、缺乏做市商制度、可供交易的產品簡單、交易指令不夠完善等，都不利於程序化交易策略的開展。

以上內容參考：網路-量化交易

以上內容參考：網路-程序化交易

Ⅳ 量化交易軟體哪個好用可以自動交易的

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。市面上的股票量化交易軟體較多，建議通過正規渠道進行交易。
溫馨提示：入市有風險，投資需謹慎。
應答時間：2021-06-21，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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Ⅳ 合約量化交 易軟體哪個好

合約量化交 易軟體：tradestation，metastock，ninjatrader，TradersStudio，MultiCharts，wealth-lab，RightEdge，openquant等幾種最多的平台，以及國內的交易開拓者、文華財經、易盛和韓國的yestrader。

Tradestation和Metastock都有大量的現成代碼，使用人較多(其中有很多資歷很老或者是職業trader)，其編程語言相對簡單，強項在於開發各種指標很方便，但做Backtesting的功能就比其他弱一些。
其他幾種平台都有相對較強的Backtesting功能，各有所長。
OpenQuant, Wealth-Lab 5, NinjaTrader, RightEdge都基於.NET, 使用C#語言
Wealth-Lab 4採用類Pascal語言
MultiCharts採用和Traderstation的EZ Language相兼容的Power Language
TradersStudio使用類Basic語言
Amibroker和MetaStock比較相似，採用基於數列的formula language，Amibroker的語言介於C和Basic之間，似MT4
相對於這些平台AmiBroker有如下這些我比較青睞的優勢：
運行速度快。我多次看到的一些用戶說AB是他們使用的軟體中速度最快的，尤其是做Backtesting時的性能，是所有軟體中最快的。我在VM中裝了NinjaTrader和AB，其中NT裝入的速度明顯慢很多，而且已經有幾次中途沒有響應的情況。AB的裝入速度非常快。
數據源極其靈活。這也是我非常喜歡的，目前已經實驗了用FXCM，QuoteTracker, IB作為數據源，效果都不錯。使用AmiQuote下載EOD也非常方便。曾經一度猶豫是否要使用NinjaTrader，但是看到NT的數據源太不靈活了。至少是沒有像AmiQuote這樣方便的數據。不能使用DDE數據源，所以FXCM或者其他的數據源也就不太可能。

作為快速開發和測試環境。由於AFL基於數列，所以操作起來比基於.NET的那些語言方便快捷很多。NinjaTrader和Amibroker相比就復雜很多。
註：AmiBroker好像是在EOD測試上比較強，不太清楚使用日內數據做測試的情況。更新：V5.2甚至可以在Tick上做backtesting和scanning。
集成介面很方便。今後如果要使用AB生成交易單的話，可以有很多種方法。是否能發郵件倒是沒有注意。
對於分析和測試平台的一些考慮
在網上看了一些其他工具的評估：

NinjaTrader (NT) 從其運營的模式看還是和交易商的聯系比較密切，數據源不開放是很大的缺點。有人評論說NT的方向是做交易平台，而在開發和測試方面，基於.Net的NT5太耗費資源了。這也是我使用NT5的感覺，每次裝入都很慢。NinjaTrader不用考慮。
Wealth-Lab和RightEdge都是基於.Net和C#的，但Wealth-Lab主要是做測試和實驗用，並不是一個完整的交易平台，數據源，Brokerage，自動交易介面都不是built-in的。而且最近Wealth-Lab的美國部分市場被Fidelity收購。WL4和WL5的差別也較大。從這個角度來說，Wealth-Lab是不用考慮的。
RightEdge根據評價說是還沒有OpenQuant那麼全面，所以也暫不考慮。
OpenQuant是QuantHouse(針對機構) Quant Developer的一個零售版(原來是SmartQuant Technology 被Quant House收購了)。也是基於.NET和C#的，我看了一下其文檔，發現結構組織很好。而且OpenQuant提供頭寸，資金控制等方面的功能，並且有Brokage的介面，可以做自動交易。
一個使用Amibroker的Trader說他用Amibroker做快速開發和測試，然後在OpenQuant上面做更細致的分析，部署及交易。看到一些 代碼，個人感覺代碼工作量還是很大的。另附一個人的評論(Pasted from)：
AmiBroker對編程的要求還是比tradestation和metastock要高一些，畢竟功能強了不少。不過相比那些基於.NET, c#的平台來說是簡潔太多了。

比MT4也簡潔很多。用MT4就開發了一套框架，但是實驗不同的策略時還是不夠快捷。
AmiBroker，這個軟體數據處理非常快，數據介面齊全，用的人也比較多。唯一的缺點，是在全自動交易部分。如果通過IBC與IB互連，進行下單的控制那代碼量就比較大。並且比較困難，非要下點苦功。
QD：面向是骨灰玩家級用戶。有兩種用法：一種直接在QD的界面下面寫交易系統，另一種是利用QD的API自己開發屬於自己的交易軟體。即便是不用QD的人也可以安裝下QD，看下QD的幫助文檔，對於開發交易系統都大有幫助。缺點在於，QD的沒有後續的服務(假如你用D版，一般個人都用不起正版。)，當Broker的API更改，需要修改相關程序的時候就比較麻煩了。QD能夠支持IB的顧問賬戶，但目前還有些問題。
OQ:對於IB單獨賬戶跑已經成形的交易系統，是再好不過的了。得益於利用事件的處理機制。和QD相比，OQ沒有QD靈活，QD功能更強大。