国内知名的量化软件有哪些？按编程门槛选就对了

随着市场环境的日益复杂，越来越多的投资者开始意识到，“凭感觉”和“听消息”的传统交易模式正在失效。为了克服人性中的贪婪与恐惧，提高交易执行的效率，量化交易逐渐从机构走向了个人投资者的视野。

然而，工欲善其事，必先利其器。面对市场上琳琅满目的工具，许多投资者最核心的疑问往往是：国内知名的量化软件有哪些？它们之间究竟有何区别？

其实，经过几年的市场洗牌，国内主流的量化交易终端格局已基本清晰。目前市场占有率较高、且具有代表性的软件主要包括：恒生PTrade、迅投QMT、水母量化以及掘金量化。这四款软件各有千秋，分别对应了不同技术背景的投资者需求。下面我们将从实用性和功能性的角度，对这几款工具进行一次客观的梳理。

四款主流量化软件各有什么特点

恒生PTrade在券商端的覆盖面比较广，把行情、交易、量化三个功能整合到了一起。软件里预置了十多种策略模板，网格交易、日内回转这些常见玩法都能直接调用，简单配置一下参数就能跑起来。如果想做更个性化的策略，需要用Python来写。虽然软件配了AI助手帮忙写代码和排查问题，但要真正玩转，多少还是得懂点编程。

迅投QMT走的是专业路线，内置了完整的Python环境，打开就能写策略，不用自己折腾环境配置。它有个比较突出的优势：回测和实盘用的是同一套代码逻辑，改几个参数就能从模拟切换到实战，减少了"回测很美好、实盘很骨感"的落差。当然，这也意味着对使用者的编程水平有一定要求。

水母量化主打的是"不用写代码"。策略搭建采用可视化面板，拖拽组件、连线、设参数，有点像画流程图。这种方式对新手比较友好，但在复杂策略的实现上会受到一些限制。软件是纯云端运行的，不需要专门找台电脑挂机，手机上就能操作，内置了几十种策略模板可以直接套用。

掘金量化的特点是支持多种编程语言，Python、C++、C#、Matlab都能用，给不同技术背景的使用者提供了选择空间。另外，策略开发和回测都可以在本地完成，历史数据也会缓存到本地，对策略保密性有要求的用户可能会更倾向于这种模式。不过和QMT类似，想用好这款软件，编程能力是基本门槛。

不同基础的投资者怎么选

把这四款软件按编程门槛做个分类，可能会更清晰一些：

零编程基础的投资者，水母量化是个可以考虑的选项。可视化操作确实把门槛降下来了，不用写代码也能把交易想法变成可执行的策略。云端运行也省去了不少技术层面的麻烦。

有一点编程基础的投资者，恒生PTrade可能更合适。现成的模板加上AI辅助，即便代码写得不太熟练也能用起来。而且它本身就是个完整的交易软件，日常看盘下单都能在里面完成，不用来回切换。

编程能力比较扎实的投资者，迅投QMT和掘金量化会是更理想的选择。QMT的优势在于回测和实盘的一致性，代码复用率高；掘金则胜在多语言支持，给开发者更大的自由度。

选择的关键还是看自身需求

客观地说，这几款软件谈不上哪个绝对更好，各有各的定位和侧重。选择的时候，主要还是看几个方面：自己有没有代码基础、想做什么类型的策略、对安全性和便捷性分别有多看重。

如果还是拿不准，建议先申请试用，实际体验一下再做决定。毕竟工具合不合手，用了才知道。