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现在市面上比较流行的量化平台除了京东量化平台，还有优矿，聚宽，米筐等。这些平台大体上提供类似的服务，但在细节上又有所不同。

量化平台的服务本质在于通过封装好的回测函数和金融数据库，帮助用户快捷的实现策略编程和回测。这个过程中免去了用户自己寻找数据，撰写回测算法的庞大工程，使得用户的策略想法可以很快的得到结果并可视化。

编程环境：

京东量化平台和米筐都是支持Python3和Java，而优矿和聚宽使用的都是Python2。Python的两个版本大致功能类似。Python3现在基本已经支持能用到的各种包，并且在中文支持，数据类型，以及很多其他细节有所优化，是长期发展的方向所在。

量化平台基本采用“初始化函数→从平台数据库取出数据→每个周期执行调仓函数→回测结束计算统计量，绘制曲线”的逻辑，其中不同函数直接用初始化函数中定义的全局变量传递数据及参数。用户还可以自定义函数。

数据库：

米筐和聚宽支持股票和金融期货数据。京东量化平台目前支持股票数据，但比较有特色的提供了京东行业数据，这是其他平台所做不到的。优矿平台提供股票，基金，衍生品等数据，比较全面，但很多数据库都是付费的，免费数据就比较少了。

回测过程：

整个策略的回测过程一般都是封装在系统内部的，用户只能进行一些参数设定的调整。当策略比较复杂，回测区间比较长的时候，回测的效率就非常重要了。我们将同一段简单的逻辑（每周选择ROE大于0的股票持仓）在四个平台中分别运行，时期为11年-16年和15年-16年，得到回测用时如下：

大家可以根据以上数据额选择适合自己的量化平台。

现阶段，量化回测平台主要存在的问题主要还是在数据库的提供上，毕竟高质量的数据成本也是比较高的，以及回测系统多少有一些局限。总的来说，量化平台还是可以满足基本的策略开发需求的。

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