❶ Ze Wave Quantx是什麼牌子的手錶大神們幫幫忙
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❷ 選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好
首先十年的日級別數據量的確不大，使用Python來說的話不應該出現memoryerror，應該是在編程方面需要再多留意，我們在Ricequant上使用的分鍾數據大概是200-300個GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。
語言只是一個語言，興許會有各種語法的不同，但是在談語言的時候我們需要了解背後的工具箱和社區，以及它為什麼處理一些事情比另外的一些語言要好。
本身Python初期用來做金融回測等是應該被放棄的，用來開發策略也應該是被放棄的，因為相比matlab的矩陣運算來做開發，實在是太方便了。只不過後來Python推出了series、pandas等一系列的強悍library，pandas的語法基本在「無恥」地模仿matlab和R，而pandas的開發者正是美國大名鼎鼎的對沖基金AQR，因此使data crunching和對數據的一些操作大大便利，此外，又包裝了海量的開源社區的數學和科學計算庫，也能處理各種的machin learning等等的問題。
從科學計算的語言的發展來看，從最初的人們對浮點數計算的需求加入了fortran，再一路進行，讓工具更加的讓科學計算容易再容易（Python也封裝了大量早期的數學家們用fortran寫的數學計算基礎庫，這些經歷了幾十年的考驗、加速等等）：
numpy: basic array manipulation - 基礎的數組處理
scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科學計算，包括信號處理和優化等
matplotlib: visualization and plotting - 幾行代碼就可以做圖形化顯示了
IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互動式編程環境，這是能將來替代掉matlab的一個必備，即在一行一行代碼的輸入、顯示過程中學習、改進
pandas: data manipulation - 最重要的矩陣運算等
scikit-learn: machine learning - 機器學習
但是隨著以後的發展Python的開源屬性就會體現的越來越強大，可以讓更多的人享受到其便利和貢獻進來，包括Quantopian也放出了zipline的python回測框架，只需要引入yahoo數據即可進行回測，並且Python的速度由於跟C的很好的結合可以達到非常快的速度，而且可以將來和其他系統很容易整合對接實盤交易介面。
由於歐美已經有很多的投行和對沖基金在往Python的技術棧靠攏，因此選擇了Python即掌握了一門重要的工具，並且無需跟一家私有化公司進行捆綁。
當然，最後的最後，所有的python回測你都可以來Ricequant - Beta上完成，我們支持海量的市場、財務數據，還有不斷加入的和大數據公司合作的輿情數據等等，同時策略回測完還可以做實時模擬交易，享受到實時數據的計算。在雲平台上已經支持了幾乎所有的Python科學計算庫，無需花時間安裝、測試等等。
❸ A股量化交易回測引擎哪家做的比較好
看到樓上的回答，我來介紹一下JoinQuant吧。
不同於傳統的量化工具，JoinQuant採用基礎功能免費專+互聯網模式+雲平台+強大的社區屬的模式來做量化平台。目的在降低量化交易的門檻，讓人人都能夠接觸並成為寬客。
目前我們沉澱了一定的策略庫，如：
MACD、KDJ、指數平滑均線、上影線與下影線、羊駝、布林線、威廉指標、均線策略等等。
可以直接登錄JoinQuant，在社區中一鍵克隆。
JoinQuant是為量化愛好者（寬客）量身打造的雲平台，我們為您提供精準的回測功能、高速實盤交易介面、易用的API文檔、由易入難的策略庫，便於您快速實現、使用自己的量化交易策略。
我們的創始團隊具有豐富的金融、互聯網從業經驗，既有超過10年炒股經驗、持續跑贏大盤的炒股大師，也有多年從事基金、證券行業的金融精英，還有BAT的技術大牛，我們致力於打造最高效、易用的量化交易平台。
❹ 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢
盈時量化策略回測平台，不會編程也能玩轉量化。
盈時「策略機器人」集策略智能生成版、權策略評估、篩選優化、批量生成等功能於一體的互動式策略生成平台。平台以計算機智能生成演算法為核心，使用了機器學習、模式識別、統計學、可視化技術等人工智慧技術，包含策略構建模塊、混編計算模塊、策略績效優化模塊等組件，在策略優化方面使用了高效的遺傳編程與NSGA-II等演算法，進而充分利用CPU多核心性能，實現多進程同步高效生成策略。
語言：Python
適用人群：期貨投資者（有無編程基礎都可）
資料庫：期貨
回測用時：需要排隊分鍾記
支持的功能：支持將策略使用在交易開拓者的平台，屬於實盤交易。策略給出建議，但需要自己手動確定進行買賣。
自動生成策略原理與簡介：通過設置參數，運用機器學習的方法，一鍵生成源碼策略。
備註：國內首個利用深度學習的人工智慧量化平台，不懂編程也能做量化。
盈時，專注於為客戶提供高品質的量化交易技術咨詢服務和領先的量化交易產品，是一家從事金融數據分析、金融軟體開發、程序化交易演算法與交易策略研究等業務的科技公司。
❺ 選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好
語言就是用來幹活的，中間文件用HDF5或者csv轉存，需要時間序列分析的時候上內R.畢竟Python的sm庫還是很爛的容，但是PCA和大量的多因子計算，Python R MATLAB都差不多。
回測講究並發效率和一些多參數回測的參數調優以及一些MC方法的估計時，py運行效率(相對於MATLAB)會高一些
總體來說，別太把語言當回事，就跟吃飯用筷子還是勺子還是叉子，要根據食材來