支持期货的量化平台 期货量化平台比较
期货交易平台哪个好
正规的期货交易平台都有：
1、上海期货交易所；
2、大连商品交易所；
3、郑州商品交易所；
4、中国金融期货交易所。正规期货交纳塌易所是买卖期货合约的场所，是期货市场的核心。它是枣铅一种非营利机构，但是它的非营利性仅指洞岩圆交易所本身不进行交易活动，不以盈利为目的不是不讲利益核算。
在这个意义上，正规期货交易所还是一个财务独立的营利组织，它在为交易者提供一个公开、公平、公正的交易场所和有效监督服务基础上实现合理的经济利益，包括会员会费收入、交易手续费收入、信息服务收入及其它收入。
免费期货量化交易软件有没有呢
普遍来说对于日常使用的期货量化交易的软件选择，可以遵从优慧轮先选用大型专业平台提供的版本服务为选择，同时重视交易前充分参考提供的免费策略方启碧颤法来悄败检验是否有效提升判断的合理性。
国内主流的量化平台都有哪些
掘金量化交易平台V3.0
地址：http://www.myquant.cn/
语言：C++、C#、Python、MATLAB
方式：本机
品种：股票，期货
优矿
地址：https://uqer.io/home/
语言：python
方式：云端
品种：股票，基金，期货
特点：支持外部数据的购买，数据较多，有聚源等提供的，较靠谱
RiceQuant米筐量化交易平台
地址：https://www.ricequant.com/
语言：python，java
方式：云端
品种：股票，基金
特点：口碑较好，据说较人性化
Joinquant聚宽
地址：https://www.joinquant.com/
语言：python
方式：云端
品种：股票，基金
特点：可订阅别人策略和看到别人策略回测图
BotVS量化平台
地址：https://www.botvs.com/
语言：JS
方式：云端
品种：期货，股票，数字货币
特点：支持数字货币，比如比特币
Bigquant人工智能量化
地址：https://bigquant.com/
语言：python
方式：云端
品种：股票
其他：目前网站只有架子，很多栏目是行搏空的，突出了人工智能，但没看到具体策略。
果仁
地址：https://guorn.com/
语言：python
方式：云端
品种：股票，基旅颂金，组合。
特点：口碑较好，支持策略跟随
其他的较小众的平台
镭矿
地址：http://www.raquant.com/
京东量化
地址：https://quant.jd.com/
同花顺量化
地址：http://quant.10jqka.com.cn/platform/html/home.html
点宽网
地址：http://www.digquant.com.cn/quant/
诸葛量化
地址：https://www.gpxtrade.com/index.html
数库（人工智能驱动金融创新）
http://www.chinascope.com/index/ai.html
免费开源python财经数据接口包
地址：http://tushare.org/index.html
特点：只有数据档镇祥，非量化策略平台
期货可以用量化交易吗
期货可以使用量化交易，而且量化交易所占的比例越来越高，以基金等大资金账户为主。
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念岁旅观的情况下作出非理性的投资决策。
拓展资料：
量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。
量化交易具有以下几个方面的特点：
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”。
一是多层次，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；
二是多角度，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；
三是多数据，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。一是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；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操雀纯作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行仔凳情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。
