开源量化交易平台比较,量化开发平台

做量化交易选择什么语言好呢?

首先学习编程语言，量化交易需要使用计算机来处理大量数据和进行模型运算。其次学习投资理论和量化交易知识，投资理论、量化交易和数据处理类的书籍是自学量化交易的重要资料。最后通过实践编写简单的量化交易策略来提升自己的技能水平。

QUNT：这是一个开放的平台，也是用python编程语言，同样可以编写各种算法交易，机器学习。目前在这个平台上大多是选股策略。这个学习起来也相对复杂。对编程能力有较高要求。不适合初学者。推荐4星：以上就是国内比较有名的几款量化程序化交易软件。

方法：前提是你必须有自己的期货交易账户，每个期货公司都可以开，现在不用出门就可以用手机在线开户。其次，要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是最好编程的，很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。剩下的就是如何用编程语言编写策略，并将其输入交易软件。

不用这么复杂，现在文华赢智软件的麦语言很适合初学者，都是一些封包函数，很容易入门。有什么问题可随时跟我们联系，使用文华软件有几年时间，还是有些经验。量化云网站为您服务。

提取码：1234 内容简介 从零开始学Python大数据与量化交易是清华大学出版社出版的图书。

学习量化选择Python还是R比较好

比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法，所以使用起来产出比大。这两门语言对于平台方面适用性比较广，linux、window都可以使用，并且代码可移植性还算不错的。对于学数理统计的人来说，应该大多用过MATLAB以及mintab等工具，Python和R比较贴近这些常用的数学工具，使用起来有种亲切感。

Python是近几年增长非常快的编程语言，是面向对象的，它为项目提供了稳定性和模块化，为Web开发和数据科学提供了灵活的方法，掌握Python是程序员在商业、数字产品、开源项目和数据科学以外的各种Web应用程序中工作所必需的技能。

如果还不懂就去看代码。即使没有学过python的人，看python代码也不吃力。（如果有其它语言基础的话）。head first这本书挺不错的。我看过一些head first java的。 至于python的书太多了。不过我自己看过的都不满意 。学好语言还是要靠自己练习，还有就是看别人的代码。R是好东西。

拥有无与伦比的配套标准库。一般广泛用于各种领域。尤其在科学界流行。在python环境下，有科学运算库，界面库，各种算法库。非常适合用于科学研究。matlab中的金融工具虽然比较全面，也比较好用，不过像我这种喜欢搞些新算法。同时还要和交易接口编程的就非常喜爱python了。

Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。数据处理能力不同 有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。

Python与R语言的共同点：Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法。Python和R两门语言有许多平台适应性，Linux、Windows都可以用，并且代码可移植性强。Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。

打算找一款开源的wms仓储管理软件进行二次开发,技术栈是c#,前端最好v...

StockSharp - 这是一款功能强大的跨平台交易平台和量化交易框架，使用 C# 编写。该项目提供了一些基本的仓储管理功能，可以作为一个很好的基础进行二次开发。OpenBoxes - 这是一个完整的 WMS 仓储管理软件，使用 PHP 和 MySQL 编写。

当然对wms来说最好的功能就是库存的预警管理，仓储的管理人员们在输入相应的数据后，软件本身就会进行自动的明细记录，可以随时查看库存的变化，对安排进货以及出库等都有了很好的帮助，不需要担心库存滞压，也需要担心有断货的情况，对企业的长远运行来说有了更稳妥的效果。

重视系统实际操作经验 对于有实际仓储管理经验的WMS开发商所开发的WMS系统，他们的经验对WMS产品功能的设计和使用上会更贴合实际，开发出来的系统会更加的实用，更容易让库内操作的员工所使用。