一、开源量化框架（适合技术型投资者）

Zipline

特点：

由Quantopian开发，支持Python语言，集成Pandas数据处理，适合策略原型开发和历史数据回测。

适用场景：适合初学者或学术研究，需注意数据接口需自行接入国内数据源。

Backtrader

特点：

灵活的回测框架，支持多资产（股票、期货等），内置技术指标库，可自定义数据源，支持实时交易对接（需券商API）。

适用场景：中低频策略开发，适合有一定编程基础的用户。

vn.py

特点：

国内开源系统，集成多家券商接口（如CTP、中泰XTP），提供GUI界面和策略模板，适合国内市场的实盘交易。

二、商业量化平台（适合专业投资者）

聚宽（JoinQuant）

特点：

提供A股、期货历史数据，支持Python策略开发，内置回测和模拟交易功能，可接入实盘（需券商账户）。

优势：数据资源丰富，适合个人投资者和机构用户。

迅投QMT

特点：

支持A股、ETF、可转债等，提供一站式交易、行情、算法、风控系统，支持7X24小时仿真交易和远程策略调试。

适用场景：适合高净值客户或量化私募，需50万资产开通服务。

恒生Ptrade

特点：

支持策略回测、模拟交易和实盘交易，提供7种经典策略算法，适合高频交易和套利策略。

优势：与多家券商合作，适合有经验的量化投资者。

三、其他选择建议

文华T8：适合初学者，内置技术指标和简单策略开发环境，麦语言编程易学。

通达信/大智慧：国内老牌平台，功能全面但数据安全需注意，适合中小型投资者。

四、关键决策因素

数据源：

优先选择支持实时数据接口的平台（如聚宽、迅投QMT），或可靠的数据服务商（如Wind、Tushare）。

资产规模：

50万资产以上可开通部分平台服务（如迅投QMT、恒生Ptrade），个人投资者建议从模拟交易开始。

策略复杂度：

初学者建议从T8或Zipline起步，进阶用户可尝试Backtrader或文华T9。

建议根据自身资金量、技术水平和交易策略选择系统，同时注意数据安全和合规性。