前面我们主要讲了python的编程知识及量化平台的介绍，后续的文章将主要以量化平台的学习为主，python学习的不扎实的读者请翻一翻前面的文章。
常见的量化平台及优缺点：
聚宽：优点是文档详尽，数据准确，网站运行（不必安装客户端），回测较快，有实时模拟交易；缺点是目前没有实盘，回测限制时间。
Ptrade：优点是文档详尽，策略在云端运行；缺点是实盘个数有限制，回测较慢，不开源。
QMT（miniQMT）：优点是本地运行可自由发挥（尤其是miniQMT），miniQMT开源；缺点是数据要先下载到本地，需要较高的编程技术
掘金量化：优点是框架较新，数据较全，本地运行可自由发挥，开源，可支持多种语言；缺点是数据要先下载到本地。
supermind：优点是回测较快，有实时模拟交易，内含比较智能的同花顺问财；缺点是实盘个数有限制，不开源。
bigquant：优点是可以用可视化模块编写策略，数据较全，实盘个数没有限制，内置了chatgpt；缺点是文档不易读，免费技术支持较少，不开源。
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