期货程序化软件选哪个好？

这是一个非常经典且重要的问题，选择期货程序化交易软件没有绝对的“最好”，只有“最适合”，不同的软件在编程语言、策略复杂度、手续费、数据质量、社区支持等方面各有优劣。

为了帮你做出选择,我将从以下几个方面为你详细解析：

主流期货程序化软件分类及优缺点

目前市场上的程序化软件主要可以分为三大类：

1. 专业量化交易平台（适合专业和机构用户）
2. 券商/期货公司自带的量化平台（适合中低频和个人用户）
3. 第三方第三方量化平台（适合个人和中小型团队）

专业量化交易平台

这类平台功能强大，性能卓越，是专业量化机构和顶尖个人交易者的首选，但学习曲线陡峭,费用也相对较高。

QuantBox (掘金量化)

• 简介：国内领先的量化交易平台，由一群顶尖的量化团队开发，被誉为“中国的Quantopian”，它是一个完整的、一站式的量化交易解决方案。
• 优点：
  • 策略丰富：内置大量成熟、经过验证的策略库,可以直接使用或作为学习参考。
  • 社区活跃：拥有国内最活跃的量化社区，有大量用户分享策略、心得和教程,学习资源丰富。
  • 支持多市场：不仅支持国内期货，还支持股票、期权、港股、美股等。
  • 回测强大：提供高质量的回测引擎，支持多因子策略、机器学习等复杂模型。
  • 专业服务：提供专业的技术支持和培训服务。
• 缺点：
  • 费用较高：软件授权费、数据费、策略使用费等加起来是一笔不小的开销。
  • 学习成本高：功能强大意味着系统复杂,需要投入大量时间学习。
  • 资源占用大：对电脑配置有一定要求。
• 适合人群：专业量化机构、有较强编程能力的个人交易者、希望系统化学习量化交易的新手（愿意投入时间和金钱）。

MultiCharts (MC)

• 简介：一款在国际上享有盛名的专业交易平台，以其强大的EasyLanguage编程语言而闻名。
• 优点：
  • 语言强大：EasyLanguage非常直观、易学，对于有编程基础的人来说上手很快,能快速实现复杂的交易逻辑。
  • 跨平台：支持全球多个市场（期货、股票、外汇等）,数据接口丰富。
  • 图表功能强大：提供极其丰富的图表和技术分析工具。
  • 性能稳定：经过市场长期检验,稳定性和可靠性很高。
• 缺点：
  • 对国内市场支持一般：虽然支持国内期货，但数据、交易接口的本地化支持不如国内软件。
  • 费用昂贵：软件授权费和后续的数据费用非常高。
  • 中文支持：软件界面和社区支持以英文为主,对中文用户不友好。
• 适合人群：有海外交易需求、习惯使用EasyLanguage、预算充足的专业交易者。

券商/期货公司自带量化平台

这类平台与交易账户深度绑定，交易速度快，成本低,适合中低频交易和策略相对简单的用户。

文华财经 (WH8 - 程序化交易版)

• 简介：国内期货市场占有率最高的交易软件，其程序化版本（WH8 Pro）拥有庞大的用户基础。
• 优点：
  • 用户基数大：策略共享平台上有海量的用户分享策略，可以直接“一键跟单”或学习。
  • 交易速度快：作为主流交易软件，其交易通道速度快,延迟低。
  • 集成度高：集行情、交易、程序化于一体,无需额外配置。
  • 成本较低：通常期货公司会作为增值服务提供,或收取较低的费用。
• 缺点：
  • 语言封闭：使用自己的编程语言（类似于麦语言的升级版），与主流的Python/C++等语言不兼容,策略迁移困难。
  • 功能局限：在处理复杂策略、多因子模型、机器学习等方面能力有限。
  • 策略同质化严重：热门策略容易被过度使用,可能导致失效。
• 适合人群：期货交易新手、希望快速上手程序化的个人投资者、中低频趋势跟踪策略使用者。

博易大师 / 交易开拓者 (TB)

• 简介：同样是老牌的国内期货交易软件，TB以其强大的Python/C++集成和图形化策略编写能力而著称。
• 优点：
  • 支持Python：可以直接在TB中调用Python库，极大地扩展了策略的复杂度，可以方便地接入机器学习、数据分析等高级功能。
  • 图形化编程：提供“积木式”的图形化策略编写界面,对不擅长编程的用户非常友好。
  • 性能优异：后台交易系统性能稳定,适合高频和套利策略。
  • 社区成熟：拥有一个成熟的用户社区和策略市场。
• 缺点：
  • 学习曲线：虽然图形化简单，但要发挥其全部威力（尤其是结合Python）,仍需编程基础。
  • 费用：高级功能和策略需要付费。
• 适合人群：有一定编程基础（特别是Python）、希望实现复杂策略的个人交易者和团队。

第三方量化平台

这类平台通常基于云技术,提供更现代化的编程体验和更低的门槛。

RiceQuant (米筐量化)

• 简介：一个以Python为基础的云端量化平台,以其高质量的数据和便捷的开发环境著称。
• 优点：
  • 纯Python环境：对Python用户极其友好，可以使用NumPy, Pandas, Scikit-learn等所有熟悉的库。
  • 数据质量高：提供经过清洗的高频和日线数据,回测结果更可靠。
  • 云端开发：无需在本地配置环境，随时随地编写、回测策略。
  • 免费额度：提供免费的回测额度,非常适合学习和验证策略。
• 缺点：
  • 实盘交易需对接：实盘交易需要通过API对接券商或期货公司,有一定技术门槛。
  • 主要支持A股：虽然也在拓展期货,但核心优势仍在A股市场。
• 适合人群：Python程序员、量化学习者和研究者、希望快速验证A股策略的个人。

BigQuant (宽邦量化)

• 简介：和米筐类似，也是一个以Python为基础的云端量化平台，特别强调人工智能在量化投资中的应用。
• 优点：
  • AI功能强大：内置了机器学习、深度学习的模块和策略模板,降低了使用AI的门槛。
  • 一站式平台：从数据获取、策略研究、回测到实盘交易,提供完整的流程。
  • 社区支持好：有大量关于AI量化的教程和案例。
• 缺点：
  • 实盘对接：同样需要通过API对接券商进行实盘交易。
  • 对新手可能过于复杂：AI相关的功能需要一定的机器学习基础。
• 适合人群：希望将人工智能/机器学习应用于量化的研究者和开发者。

如何选择？一张图帮你决策

总结与建议

1. 如果你是纯新手，想最快速度体验程序化交易：

   • 首选：文华财经WH8，找一家支持程序化的期货公司开户，直接使用其内置的策略库或简单的条件单，门槛最低,最快能上手。

2. 如果你是Python程序员，或者想系统学习量化，预算有限：

   • 首选：米筐量化，利用其免费额度，在云端用Python学习和回测策略，等策略成熟后,再通过API对接到自己的期货账户进行实盘。

3. 如果你有一定编程基础，希望在国内市场做复杂的策略，且预算充足：

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 首选：掘金量化，它提供了最完整的解决方案和最活跃的社区，能让你从策略研究实盘形成一个闭环,是进阶和职业化的不二之选。

4. 如果你是图形化编程爱好者，或者想结合Python做一些中高频策略：

   • 首选：交易开拓者，它的图形化界面降低了编程门槛,同时Python的集成又保证了策略的扩展性。

5. 如果你主要做海外交易，或习惯EasyLanguage：

   • 首选：MultiCharts，它是国际上的行业标准,功能强大稳定。

最后的重要提醒：

• 先模拟，后实盘：在任何软件上，务必先用历史数据进行充分的回测，再用模拟盘进行实盘环境测试,最后才考虑用小资金进行实盘交易。
• 策略是核心，软件是工具：不要过分迷信软件,最重要的是你自己的交易策略和风险管理能力。
• 手续费是成本：程序化交易会产生大量的交易指令,务必和期货公司确认清楚程序化交易的手续费标准。

希望这份详细的解析能帮助你找到最适合自己的程序化交易软件！

标签： 期货程序化交易软件推荐 国内期货程序化软件对比 新手期货程序化软件怎么选