python数字货币量化
㈠ 国内主流的量化平台都有哪些
掘金量化交易平台V3.0
地址：http://www.myquant.cn/
语言：C++、C#、Python、MATLAB
方式：本机
品种：股票，期货
优矿
地址：https://uqer.io/home/
语言：python
方式：云端
品种：股票，基金，期货
特点：支持外部数据的购买，数据较多，有聚源等提供的，较靠谱
RiceQuant米筐量化交易平台
地址：https://www.ricequant.com/
语言：python，java
方式：云端
品种：股票，基金
特点：口碑较好，据说较人性化
Joinquant聚宽
地址：https://www.joinquant.com/
语言：python
方式：云端
品种：股票，基金
特点：可订阅别人策略和看到别人策略回测图
BotVS量化平台
地址：https://www.botvs.com/
语言：JS
方式：云端
品种：期货，股票，数字货币
特点：支持数字货币，比如比特币
Bigquant人工智能量化
地址：https://bigquant.com/
语言：python
方式：云端
品种：股票
其他：目前网站只有架子，很多栏目是空的，突出了人工智能，但没看到具体策略。
果仁
地址：https://guorn.com/
语言：python
方式：云端
品种：股票，基金，组合。
特点：口碑较好，支持策略跟随
其他的较小众的平台
镭矿
地址：http://www.raquant.com/
京东量化
地址：https://quant.jd.com/
同花顺量化
地址：http://quant.10jqka.com.cn/platform/html/home.html
点宽网
地址：http://www.digquant.com.cn/quant/
诸葛量化
地址：https://www.gpxtrade.com/index.html
数库（人工智能驱动金融创新）
http://www.chinascope.com/index/ai.html
免费开源python财经数据接口包
地址：http://tushare.org/index.html
特点：只有数据，非量化策略平台
㈡ 什么是量化交易系统
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
㈢ 如何使用交易开拓者（TB）开发数字货币策略
使用交易开拓者开发数字货币策略的步骤如下：
获取数字货币历史K线数据：
- 推荐使用CryptoData网站下载所需数据，例如币安交易所的BTC/USD 1小时K线数据。
- 下载的数据应包含开、高、低、收、成交量、成交额等关键信息。
数据预处理：
- 使用Python对数据进行预处理，转换日期时间格式，去除不必要的列，并确保保留一列成交量数据。
- 预处理后的数据格式应与TB内置数据格式匹配，例如沪银期货的1小时周期K线数据格式。
- 确保预处理后的CSV文件无列名，以避免导入时的错误。
数据导入TB：
- 在TB中，通过数据管理功能，选择合适的交易所并自定义商品。
- 填写重要属性数据，包括报价精度、最小变动及交易时间段。
- 在数据维护栏中，配置商品名称和周期，然后导入预处理后的CSV文件。
- 成功导入后，TB应显示正确的K线数据。
量化策略回测：
- 在TB中新建超级图表，显示导入的BTC/USD K线数据。
- 基于导入的数字货币数据进行量化策略回测。如果已有在期货市场开发的交易策略，可以直接移植至数字货币市场进行测试，无需修改代码。
- TB将完成回测，并显示数字货币市场策略的表现情况。
总结：通过上述步骤，投资者可以利用交易开拓者作为回测工具，高效开发和测试数字货币交易策略。从数据获取、格式转换、导入到策略回测，每个步骤都紧密相连，确保策略在实际交易中具有可行性和适应性。借助TB的便捷功能，投资者能够快速适应数字货币市场的复杂性，实现策略的有效验证和优化。