來源 | 觀良者
作者 | 大 發
自上世紀80年代初計算機快速發展以來，算法交易因其快速高效、高執行力等優勢，開始被機構投資者和大型交易公司所使用。在過去的10 年間，算法交易受零售投資者的歡迎程度也顯著提高并開始普及。
算法交易的流行度的上升，也伴隨著各種交易工具和服務的激增。觀良者整理了一份在2022年您可以考慮在算法交易過程中使用的7種工具列表。
網頁服務：
以下是您可以通過 Web 瀏覽器使用的托管服務，不需要用戶進行太多的設置。對于新的算法交易者來說，很容易嘗試。
(1) QuantConnect:
QuantConnect 是另一個平臺，它提供 IDE 以在算法上進行回測和實時交易。他們的平臺是使用 C# 語言構建的，用戶可以選擇用多種語言測試算法，包括 C# 和 Python/ target=_blank class=infotextkey>Python。
QuantConnect 還擁有來自世界各地的優秀社區，并提供對股票、期貨、外匯和加密交易的訪問。
(2) QuantRocket
QuantRocket 是一個提供回測的平臺，具有外匯和美國股票的實時交易功能。
QuantRocket 支持多種引擎——自身的 Moonshot，以及用戶選擇的第三方引擎。雖然 QuantRocket 沒有傳統的 IDE，但它與 Jupyter 很好地集成以產生類似的東西。但QuantRocket不是免費的，定價計劃從 19.99 美元/月起，提供年度選項。
本地回測/實時交易引擎：
在當今的軟件世界中，如果您在這些托管服務之外做出一些努力，您將擁有更多的自由。如果您對這種方式感到滿意，建議您可以使用以下工具在本地進行回測：
(3) Zipline/Zipline-Live :
Quantopian 的 IDE 建立在 Zipline 的基礎上，Zipline 是一種用于交易算法的開源回溯測試引擎。Zipline 在本地運行，也可以配置為在虛擬環境和 Docker 容器中運行。
Zipline 帶有 Quantopian 的所有功能，但不是所有數據。為了平衡這一點，用戶可以編寫自定義數據進行回測。
Zipline 還提供來自回測的原始數據，允許可視化的多種用途。
(4) Backtrader：
Backtrader 也是比較流行的回測引擎之一。它是使用 python 構建的，并且具有在本地運行的干凈、簡單和高效的界面（無 Web 界面）。但是backtrader 不附帶任何數據，您可以很容易地以 csv 和其他格式連接自己的市場數據。
從 1.5.0 版開始，BackTrader 具有實時交易功能。它一直是算法交易者的熱門選擇，尤其是在 Zipline 停止實時交易之后。
分析工具：
回溯測試將輸出大量原始數據。一些 IDE 將提供基本的可視化和分析，通常是算法性能。如果您正在尋找更深入的評估，推薦以下工具：
(5) Pyfolio :
Pyfolio 是 Quantopian 開發的另一個開源工具，專注于評估投資組合。Pyfolio 的與眾不同之處在于它能夠將不確定性程度引入一組靜態數據點，并從用戶的投資組合中評估貝葉斯指標。
Pyfolio API 提供了許多可視化，可以在他們的 GitHub 存儲庫中找到。
(6)阿爾法透鏡：
Alphalens 也是 Quantopian 的分析工具。與 Pyfolio 不同，Alphalens 可以很好地處理來自 Zipline 的原始數據輸出，而不是評估投資組合，而是對預測性股票因素的性能分析。Alphalens 在其 GitHub 存儲庫中擁有自己的一系列可視化。
按因子分位數計算的平均每日回報——alphalens 提供的可視化之一
(7)Tradingview：
TradingView 是一個具有活躍開源社區的可視化工具。它完全基于網絡，并允許用戶可視化數據，無論數據是模擬交易的結果還是算法回溯測試。與 Quantopian 一樣，TradingView 允許用戶與社區中的其他人分享他們的結果和可視化，并接收反饋。
其他查看工具：
· qtpylib — 另一個簡單的 Python 回測引擎
· Multicharts — 外匯和股票的專有交易平臺
· WealthLab — 允許 C#回測的桌面工具，具有 Fidelity 獨有的實時交易
· Enygma Catalyst — 用于加密交易
