国内主流量化平台？ QMT/PTrade该怎么选？看这篇！
一、国内主流量化交易
平台有哪些？
聚宽（JoinQuant）：社区活跃，策略模板多，回测速度快，但实盘需通过券商接入。
掘金量化：支持多语言开源框架，数据覆盖广，但需本地下载数据。
万矿/优矿：提供丰富数据和研究工具，适合因子研究和回测。
迅投QMT：专业投资者选择/复杂策略开发，支持Python/VBA，本地化运行保障策略安全。
恒生PTrade：云端托管，新手友好，内置网格交易、拐点交易等工具化策略。
广发GF Quant、中信证券AI平台等券商自研平台，集成行情与交易服务。
二、QMT vs. PTrade 核心特点对比
QMT
适用人群 专业投资者、量化复杂策略开发者
编程支持 Python/VBA，灵活性强
运行环境 本地运行，策略保密性高
延迟性能 单笔延迟毫秒级，部分券商LDP极速柜台可切换
策略工具 多因子、套利、机器学习策略等
回测数据 全品种历史数据，穿透式回测分析
开通门槛 不同券商有差异，我司可低门槛申请QMT，免费使用
PTrade
适用人群 新手量化入门、中高净值个人
编程支持 Python，简化函数库
运行环境 策略云端托管，关机也能自动交易
延迟性能 毫秒级延迟，部分券商LDP极速柜台可切换
策略工具 网格交易、拐点交易、一键申购等
回测数据 05年后数据提供，算法优化
开通门槛 不同券商有差异，我司可低门槛申请QMT，免费使用
三、量化策略开发需具备的基础能力
数学与统计：概率论、时间序列分析、机器学习模型（如回归、聚类）。
编程技能：Python（主流）、Pandas/NumPy数据处理、函数调用等。
金融知识：市场规则、资产定价模型（如CAPM）、风险控制理论等。
工具与数据：回测框架（Backtrader/Zipline）、历史/实时数据清洗能力。
心理与纪律：避免过度优化策略，严格遵循风控规则。
总结：
新手可从PTrade入门，利用可视化工具降低编程依赖；
进阶用户推荐QMT，追求高性能和策略自由度；
开发策略需交叉学科能力，建议从模拟盘开始验证！（我司可提供QMT/PTrade模拟软件）。
智能交易可能因系统、通讯等原因无法正常使用或无法按照您的设置价格发出委托指令及完成成交，最终成交价格及数量以交易所、登记结算机构等记录为准。请密切关注交易回报情况及条件单设置情况。以上信息仅供参考，不构成对委托指令成交的承诺，不构成投资建议，不构成收益或避免损失的承诺。请您务必仔细阅读相关风险提示及协议，了解各类智能交易功能的区别及不同风险，审慎决策是否使用相关功能。
投资有风险，入市需谨慎！
温馨提示：投资有风险，选择需谨慎。