在Python中，有一些常用的开源库和工具可用于量化交易的开发和执行以下是一些常见的Python界面和工具NumPy用于处理和计算数值数据的基础库，提供高效的数组操作和数值计算功能Pandas用于数据处理和分析的库，提供了强大。

量化交易具有以下几个方面的特点1纪律性根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉纪律性既可以克制人性中贪婪恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪2系统性具体表现为“三多”一是多层次。

自建系统，主要考虑策略的安全性，市面上很多量化交易平台尤其线上平台，需要把自己的策略上传到平台服务器里才能跑策略，如果平台没有诚信，你的策略很容易就被盗窃，这就是为什么很多大型的投资机构自己搭建系统的原因所在如。

网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的通俗点讲就是根据建立不同数量不同大小的网格，在突破。

现 在 市 面 上 比较流 行的 量化 平 台 主 要有 米筐 ， 优矿 ， 聚 宽， 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 发展 最 好 的 该 属ric e q u a n。

语言用python比较方便，搭建一个回测框架，接入JQData量化金融数据，一个简单的投研平台就做好了再根据各种需求去完善，比如模拟交易归因分析等等或者聚宽金融终端会方便一些，可以接入本地数据库，链接IDE编辑，接入python。