炒股是一件相对复杂的事情，阶段性的政策、经济环境的变化，都会对市场产生不同程度的影响，而不同成熟度的用户群体、不同投资方式所产生的需求，可以说是千差万别。仅用传统的炒股技能去应对变化多端的市场，显然十分吃力。对此，市面上开始出现新型的炒股必备技能——量化交易软件。

为什么说量化交易软件是股民的必备技能呢？接下来，我们将从两类股民的身份，去分析使用水母量化交易软件的心得，同时还会分享不同股民可以怎么用好水母量化交易软件。

有多少人入局股市，是因为周围亲友的带动呢？大多数小白在刚入市时，总会因为不懂操作，心里又没有主意，而盲目跟从亲友方向去操作。往往不懂规避风险，也不懂观察，盲目跟风。

我们还发现，有些小白属于“瞎忙型”，他们在选股时会知道看盘面，但却懒得对个股详细分析，粗略扫过股票近期走势就买入，频繁换股，收获微薄。也许他们自己也不知道问题出在哪，其实就是缺乏分析，容易忽视重大风险。

上述问题几乎是炒股小白就能遇到，怎样解决呢？现在市面上很多量化交易软件能有效解决，只要选对量化交易软件，就相当于拥有了炒股技能。

比方说，水母量化交易软件中提供的“自定义条件单”，就能让小白设置特定的时间、价格、拐点等条件去交易。

另外，水母量化交易软件还有一个相对适合小白的功能：克隆交易。这个功能可以说是站在巨人的肩膀走入股票市场，借力获利。小白们可以根据实际情况，跟踪炒股高手，选几个长期收益稳定、调仓积极、持仓不太分散的组合，达到和高手相近的收益。

水母量化交易软件不仅小白适用，进阶型甚至资深老股民选择水母量化交易软件，很大机会有超出预期的收益。

一般有一定经验的股民，往往会陷入常见的困局，那就是止损意识薄弱。特别是当股票被套牢之后会更不甘心，硬是死扛下去，甚至会去加仓，想着平摊成本。偏向情绪化的决策忽略了风险控制，没法做到及时止损。

 

这时候，量化交易软件就派上大用场了，毕竟机器跟人最明显的区别就是自律性强，真正能做到理性且稳定地交易。

对股市熟悉的股民可以利用水母量化交易软件的功能特点，成为自己在股票市场上的“侦察兵”。一般资深股民都已经有股市基础知识，但往往没有充足的时间去看，水母量化交易软件能时刻替你盯盘和交易。而且，水母量化交易软件中的“策略交易”，可以去设置自己想要的触发交易条件，委托水母量化交易软件建成监控模型，一旦发生满足条件，水母量化交易软件就能帮大家精准控制风险地进行交易，从而提高炒股利润。

事实上，市面上的很多量化交易软件都大同小异，但是水母量化交易软件在安全性、功能性和费用等综合分数是较高的。首先在“策略交易”这个功能上，水母量化交易软件提供的条件选择很多；其次是套餐的费用，对比其他热门量化交易软件，水母量化交易软件相对比较划算。

另外，水母量化交易软件也很适合炒股小白，因为操作简单，又容易上手。现在水母量化交易软件还有免费试用和模拟，有兴趣的不妨下载来试试看。

量化交易是指利用计算机程序和数学模型来进行交易决策和执行的过程。量化交易可以提高交易效率、降低人为干扰、优化风险管理等。为了方便量化交易的研究和实践，有许多开源的框架和工具可以使用，本文将介绍和分析几个常见的量化交易开源框架。

1. Backtrader

Backtrader是一个基于Python的自动化回溯测试框架，作者是德国人 Daniel Rodriguez。它可以用于量化投资和机器学习，支持多种数据源、多种策略、多种指标、多种交易品种等。Backtrader的优点是简单易用，灵活可扩展，文档丰富，社区活跃。它的缺点是速度较慢，不支持分布式计算，不适合高频交易。

2. PyAlgoTrade

PyAlgoTrade是一个开源的Python量化交易框架，源码可以随便看，随便改。它提供了数据处理、策略编写、回测、优化等功能。它支持多种数据源，包括本地文件、在线数据和实时数据。PyAlgoTrade的优点是速度快，文档清晰，支持事件驱动和矢量化两种回测模式。它的缺点是不支持多品种、多策略、多周期的回测和交易，编写策略比较繁琐，实盘对接的平台较少。

3. vn.py

vn.py 是一套基于 Python 的开源量化交易系统开发框架，在开源社区6年持续不断的贡献下一步步成长为全功能量化交易平台。目前国内外金融机构用户已经超过600家，包括：私募基金、证券自营和资管、期货资管和子公司、高校研究机构、自营交易公司、交易所等。vn.py 的优点是功能齐全，覆盖国内外所有交易品种（股票、期货、期权、外汇等），支持CTA/期权/价差/套利/高频等各类策略类型，并提供了GUI界面和Web界面两种操作方式。vn.py 的缺点是代码结构复杂，学习曲线陡峭，并且部分功能需要付费使用。

4. QuantLib

QuantLib 是一个免费、开源的软件库，是量化金融计算提供一个统一的、综合的软件框架。QuantLib 的源代码由 C++ 编写，并提供了Python等其他语言的接口。QuantLib 可以清晰地描述各种复杂的金融产品，并兼顾了计算速度。QuantLib 的优点是功能强大，

支持议价、支持议价、债券、衍生品等多种金融市场，提供了大量的金融技术指标和策略模型。QuantLib 的缺点是文档不够完善，使用门槛较高，不适合初学者。

5. RQAlpha

RQAlpha 是一个由米筐科技Ricequant开源的Python算法交易和回测引擎，适合A股市场，是事件驱动的设计。RQAlpha 可以用于策略编写、回测、优化、模拟交易和实盘交易等。RQAlpha 的优点是简洁优雅，支持多种数据源（本地文件、在线数据和实时数据），支持多种风险管理工具（止损、止盈、风险控制等），并提供了Web界面和Jupyter Notebook两种操作方式。RQAlpha 的缺点是功能相对单一，只支持A股市场，不支持其他交易品种或市场。

6. Zipline

Zipline是美国Quantopian公司开源的量化交易回测引擎，它使用Python语言开发，部分代码使用Cython融合了部分c语言代码1。Quantopian在它的网站上的回测系统就是基于Zipline的，经过生产环境的长期使用，已经比较完善和稳定。

Zipline是一个强大的回溯检验框架，被很多量化交易平台作为底层技术，包括Qauntopian, 聚宽等。它提供了数据处理、策略编写、回测、研究等功能3。你可以在本地搭建一个zipline环境，也可以直接在Quantopian网站上使用zipline。

以上就是本文介绍和分析的几个常见的量化交易开源框架，希望对你有所帮助。

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