铁矿石量化程序哪个好

Ⅰ 学习量化选择Python还是R比较好

还是Python好点，除了数据分析还能做爬虫，Web开发等等，很多啊。

Ⅱ 期货程序化交易软件哪个比较好

目前国内有一些比较好一点的期货程序化交易软件，这些软件在国内都是属于一些高中低端量化交易平台，对股民的投资和交易都是承载着非常大作用，一般这些平台是适合投资者进行趋势和反趋势的投资有很大的帮助。那小编就给大家聊一聊好一点的期货程序化交易软件。

一、交易开拓者程序化软件

交易开拓者程序化交易平台，它是一种用语言类开发策略的模型，根据账户持股的状态来进行选择，这种程序化的交易平台，在国内是以终端形式和市场推广的形式来作为一种交易的，对于期货交易来讲也是非常靠谱的，特别是这种软件一般占用率比较高，对市场的推动性是比较大的，在整个股民的交易市场来讲，都已经是承载着承上启下的作用。

二、金字塔决策交易系统

一般金字塔决策交易系统，它就是一个脚本语言开发的该交易系统软件还是非常的靠谱稳定，特别是在交易数据和行情发展上面都存在着非常稳定的作用，不管是承载着大数据和稍微小一点的数据交易，其量化系统是非常顶端的，所以在整个交易平台都还没出现过非常大的错误，从现阶段来看金字塔合作的期货公司也会逐渐增多，在中低端量化交易平台的市场占有率来讲，也是比较高的一个平台啊。

Ⅲ 什么是量化交易与程序化交易有什么区别

量化交易指以先进的数学模型替代人为的主观判断。量化交易与程序化交易在性质、特点、发展趋势上有所不同。

一、性质不同

1、量化交易：利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

2、程序化交易：把可量化的分析方法，用计算机编成交易策略进行自动下单交易，程序化交易是量化交易的一部分，或者是某些量化交易的进一步升级。

二、特点不同

1、量化交易：

（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

（2）系统性。具体表现为“三多”。多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；多数据，即对海量数据的处理。

（3）套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

（4）概率取胜。定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

2、程序化交易：程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。

三、发展趋势不同

1、量化交易：量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。

2、程序化交易：国内市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施，高频交易策略更是无从谈起。除此以外，股票市场不允许卖空、缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等，都不利于程序化交易策略的开展。

以上内容参考：网络-量化交易

以上内容参考：网络-程序化交易

Ⅳ 量化交易软件哪个好用可以自动交易的

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。市面上的股票量化交易软件较多，建议通过正规渠道进行交易。
温馨提示：入市有风险，投资需谨慎。
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Ⅳ 合约量化交 易软件哪个好

合约量化交 易软件：tradestation，metastock，ninjatrader，TradersStudio，MultiCharts，wealth-lab，RightEdge，openquant等几种最多的平台，以及国内的交易开拓者、文华财经、易盛和韩国的yestrader。

Tradestation和Metastock都有大量的现成代码，使用人较多(其中有很多资历很老或者是职业trader)，其编程语言相对简单，强项在于开发各种指标很方便，但做Backtesting的功能就比其他弱一些。
其他几种平台都有相对较强的Backtesting功能，各有所长。
OpenQuant, Wealth-Lab 5, NinjaTrader, RightEdge都基于.NET, 使用C#语言
Wealth-Lab 4采用类Pascal语言
MultiCharts采用和Traderstation的EZ Language相兼容的Power Language
TradersStudio使用类Basic语言
Amibroker和MetaStock比较相似，采用基于数列的formula language，Amibroker的语言介于C和Basic之间，似MT4
相对于这些平台AmiBroker有如下这些我比较青睐的优势：
运行速度快。我多次看到的一些用户说AB是他们使用的软件中速度最快的，尤其是做Backtesting时的性能，是所有软件中最快的。我在VM中装了NinjaTrader和AB，其中NT装入的速度明显慢很多，而且已经有几次中途没有响应的情况。AB的装入速度非常快。
数据源极其灵活。这也是我非常喜欢的，目前已经实验了用FXCM，QuoteTracker, IB作为数据源，效果都不错。使用AmiQuote下载EOD也非常方便。曾经一度犹豫是否要使用NinjaTrader，但是看到NT的数据源太不灵活了。至少是没有像AmiQuote这样方便的数据。不能使用DDE数据源，所以FXCM或者其他的数据源也就不太可能。

作为快速开发和测试环境。由于AFL基于数列，所以操作起来比基于.NET的那些语言方便快捷很多。NinjaTrader和Amibroker相比就复杂很多。
注：AmiBroker好像是在EOD测试上比较强，不太清楚使用日内数据做测试的情况。更新：V5.2甚至可以在Tick上做backtesting和scanning。
集成接口很方便。今后如果要使用AB生成交易单的话，可以有很多种方法。是否能发邮件倒是没有注意。
对于分析和测试平台的一些考虑
在网上看了一些其他工具的评估：

NinjaTrader (NT) 从其运营的模式看还是和交易商的联系比较密切，数据源不开放是很大的缺点。有人评论说NT的方向是做交易平台，而在开发和测试方面，基于.Net的NT5太耗费资源了。这也是我使用NT5的感觉，每次装入都很慢。NinjaTrader不用考虑。
Wealth-Lab和RightEdge都是基于.Net和C#的，但Wealth-Lab主要是做测试和实验用，并不是一个完整的交易平台，数据源，Brokerage，自动交易接口都不是built-in的。而且最近Wealth-Lab的美国部分市场被Fidelity收购。WL4和WL5的差别也较大。从这个角度来说，Wealth-Lab是不用考虑的。
RightEdge根据评价说是还没有OpenQuant那么全面，所以也暂不考虑。
OpenQuant是QuantHouse(针对机构) Quant Developer的一个零售版(原来是SmartQuant Technology 被Quant House收购了)。也是基于.NET和C#的，我看了一下其文档，发现结构组织很好。而且OpenQuant提供头寸，资金控制等方面的功能，并且有Brokage的接口，可以做自动交易。
一个使用Amibroker的Trader说他用Amibroker做快速开发和测试，然后在OpenQuant上面做更细致的分析，部署及交易。看到一些 代码，个人感觉代码工作量还是很大的。另附一个人的评论(Pasted from)：
AmiBroker对编程的要求还是比tradestation和metastock要高一些，毕竟功能强了不少。不过相比那些基于.NET, c#的平台来说是简洁太多了。

比MT4也简洁很多。用MT4就开发了一套框架，但是实验不同的策略时还是不够快捷。
AmiBroker，这个软件数据处理非常快，数据接口齐全，用的人也比较多。唯一的缺点，是在全自动交易部分。如果通过IBC与IB互连，进行下单的控制那代码量就比较大。并且比较困难，非要下点苦功。
QD：面向是骨灰玩家级用户。有两种用法：一种直接在QD的界面下面写交易系统，另一种是利用QD的API自己开发属于自己的交易软件。即便是不用QD的人也可以安装下QD，看下QD的帮助文档，对于开发交易系统都大有帮助。缺点在于，QD的没有后续的服务(假如你用D版，一般个人都用不起正版。)，当Broker的API更改，需要修改相关程序的时候就比较麻烦了。QD能够支持IB的顾问账户，但目前还有些问题。
OQ:对于IB单独账户跑已经成形的交易系统，是再好不过的了。得益于利用事件的处理机制。和QD相比，OQ没有QD灵活，QD功能更强大。