对于量化初学者而言，不建议自己搭建量化框架/平台，应该以实现量化策略为主，把数据获取清洗、回测框架搭建和对接实盘接口等工作交给专业团队打理，因此建议使用现成的第三方量化平台，这里给大家罗列一些常见的、比较好用的量化交易平台。

对于股票量化交易，比较常见的量化平台有下面几个：

一、聚宽JoinQuant

数据方面：米筐提供2005年至今完整的股市Leve1数据、上市公司财务数据、完整的停复权信息。实时更新行情数据，盘后更新财务数据。此外还提供基金（包括ETF、LOF、分级A/B基金、货币基金）的行情和净值数据，金融期货数据、股票指数数据、行业板块数据、概念板块数据、宏观数据、行情数据等。

研究方面：提供基于IPython Notebook的研究平台，支持Tick级数据，支持Python2、Python3。提供API（Application Programming Interface）。

回测方面：支持股票、基金、期货等品种的回测，支持日、分钟、Tick级回测。

模拟交易方面：支持股票、股指期货、商品期货、ETF等品种的日、分钟、Tick级别的模拟交易。

实盘交易方面：支持多种实盘交易，包括股票、场内基金、期货的自动化交易。

聚宽的社区交流活跃度高，对于新手友好，有丰富的学习资源和社区交流，平台的回测速度也可以，是不错的平台。

二、优矿

数据方面：提供2007年以后的沪深港上市公司财务报表数据，沪深交易所股票基本信息和日/分钟级别行情，港股日级别行情。大宗商品、债券、宏观产业数据，以及股票/指数的量化因子库，主流媒体数据，主流电商数据等。

研究方面：提供类似IPython Notebook的研究平台，只支持使用Python2进行策略研究，提供API。

回测方面：优矿支持股票、场内外基金、期货、指数等品种的日、分钟级回测。

模拟交易方面：优矿支持股票、场内外基金、期货、指数等品种的模拟交易。

优矿的社区交流活跃度也是比较高的。优矿的数据种类丰富，收费数据可以免费试用，有活跃的社区，回测速度非常快。

三、米筐RiceQuant

数据方面：提供股票、ETF、期货（股指、国债、商品期货）、现货的基本信息。包括股票、ETF过去10多年以来每日的市场数据，2005年以来的分钟线数据。ETF过去20多年以来的市场数据和财务数据等。

研究方面：提供基于IPython Notebook的研究平台，支持Python，Matlab，Excel，提供API。

回测方面：支持股票、ETF、期货等品种的回测，支持日、分钟级回测。

交易方面：米筐同时支持日、分钟级别的股票、ETF、期货等品种的模拟交易，和期货的实盘交易。

米筐量化的社区活跃度，也是比较高的。作为国内外领先的量化方案供应商，米筐拥有丰富的开发经验和领先的金融工程模型服务。

四、掘金量化

数据方面：掘金提供近10年日/分钟/Tick级别股票数据，及财务、分红送配、行业、板块等数据。还提供股指期货、商品期货的连续数据。

研究方面：支持Python、Matlab、C、C++、C#语言，提供API接口。

回测方面：支持股票、期货等品种回测及其混合回测，支持日、分钟、Tick级回测。

模拟交易方面：支持股票、商品期货、股指期货等品种的日、分钟级别的模拟交易。

实盘交易方面：掘金量化支持股票、期货、两融等量化实盘，实盘开通需要客户提交申请和平台人工审核，具有实盘交易权限后也可以手动交易。

掘金量化的社区活跃度还是较高的。投研+交易的一站式量化投研系统，提供丰富的数据、多语言策略开发、tick级回测、仿真模拟、实盘交易、风控、绩效等专业量化服务。最重要的是，本地化终端运行无需上传策略，毕竟策略的安全性是用户的致命痛点。

五、迅投QMT

迅投产品众多，包括QMT系统、FOF系统、综合业务管理系统、估值系统、策略模型平台等，配置灵活，可以做定制化开发，打造您的专属系统。可以为投资者提供集产品设计、研发与运营为一体的一站式服务。

六、Bigquant

数据方面：Big提供日/分钟级别的股票、期货、基金等数据的实时和历史数据，以及新闻、社交等新型数据。

研究方面：支持Python，提供AI开发策略，提供API。

回测方面：支持股票、期货等品种的回测，支持日、分钟、Tick级回测。

模拟交易方面：支持日、分钟级别的股票、期货等品种的模拟交易。

实盘交易方面：可推送秒级交易信号，提供API接口对接交易终端，由用户手动交易。

交流社区方面：“Bigquant量化社区”，活跃度较高

Bigquant是首个将人工智能应用在量化投资领域的平台产品。以AI赋能投资，为投资者提供企业级AI平台、量化投资大数据、AI投研工具、Quant成长体系和社区。