期货软件开发公司排名

我将从不同维度和层级为您梳理和分析国内主要的期货软件开发服务商,帮助您根据自身情况做出选择。

服务商层级划分

我们可以将期货软件开发商大致分为以下几个层级：

第一梯队：头部综合金融科技巨头

这类公司规模庞大，技术实力雄厚，产品线覆盖期货、证券、基金等多个领域，他们通常提供从底层交易系统到上层终端应用的完整解决方案，是大型金融机构、期货公司、产业客户的优先选择。

• 恒生电子

  • 简介：国内金融IT领域的绝对龙头，在证券和期货行业拥有绝对的统治地位，其系统是绝大多数国内期货公司交易、风控、结算的核心后台。
  • 核心产品：
    • UF3.0/UF4.0：期货核心交易系统,市场占有率极高。
    • 资管系统、PB系统、数据终端：提供全方位的金融服务解决方案。
  • 优势：系统稳定、安全、合规性极强，功能全面,能满足大型机构最严苛的要求。
  • 劣势：价格昂贵，定制化成本高，对于中小型客户可能过于“重”。
  • 适合客户：大型期货公司、券商、产业龙头企业、量化私募等。

• 金证股份

  
  （图片来源网络，侵删）
  • 简介：与恒生电子齐名的金融IT巨头,在证券和期货领域同样拥有深厚的积累和广泛的客户基础。
  • 核心产品：
    • 金期货系列：包括交易、风控、结算等核心系统。
    • 柜台系统、资管系统：提供完整的金融IT解决方案。
  • 优势：产品线丰富，客户群体广泛,在部分地区和特定类型客户中市场占有率很高。
  • 劣势：与恒生类似，系统复杂,成本较高。
  • 适合客户：各类期货公司、证券公司、基金公司。

第二梯队：专业量化与程序化交易服务商

这类公司专注于程序化交易、量化投资领域，为个人和机构提供高效的交易工具和策略开发平台，他们在速度、易用性和策略支持方面有独特优势。

• 交易开拓者 / TB (TradeBlazer)

  • 简介：国内程序化交易领域的“元老级”产品，拥有庞大的个人和机构用户群体,是国内量化交易者最熟悉的平台之一。
  • 核心产品：
    • 开拓者期货交易系统：集行情、交易、程序化（基于TB语言）于一体。
    • 开拓者资管平台：面向机构投资者的资管和投顾系统。
  • 优势：用户基数大，社区活跃，学习资源丰富，TB语言功能强大,稳定可靠。
  • 劣势：图形化策略编辑器相对老旧,对高频交易的极致优化不如一些新兴平台。
  • 适合客户：个人量化交易者、程序化交易团队、私募基金。

• MultiCharts (MC) / Python (集成)

  • 简介：国际知名的多策略图表交易平台，近年来通过集成Python接口,在国内市场迅速崛起。
  • 核心产品：
    • MultiCharts + Zenfire：提供高速行情和交易。
    • Python集成：允许用户使用强大的Python语言进行策略开发和数据分析。
  • 优势：跨市场（期货、股票、外汇等），策略回测功能强大，Python集成提供了极大的灵活性,适合复杂策略。
  • 劣势：对纯新手有一定学习曲线,授权费用相对较高。
  • 适合客户：有编程基础、追求多市场策略、喜欢Python生态的量化交易者。

• 掘金量化

  
  （图片来源网络，侵删）
  • 简介：一家专注于量化研究和交易的科技公司，以“云端量化”和“社区化”为特色。
  • 核心产品：
    • 掘金量化终端：提供策略研究、回测、模拟交易和实盘交易的一体化平台。
    • 掘金数据中心：提供高质量的金融数据。
  • 优势：对Python和C++支持良好，提供云端交易环境，无需本地运维，社区氛围好,策略分享和交流方便。
  • 劣势：作为相对较新的平台,在极端行情下的系统稳定性仍在市场检验中。
  • 适合客户：个人量化爱好者、中小型量化团队、需要云端部署的客户。

第三梯队：新兴技术驱动型公司

这类公司通常更灵活，能快速响应市场需求，并积极拥抱新技术，如AI、大数据等。

• 聚宽 (JoinQuant)

  • 简介：国内领先的量化投资社区和平台，以其强大的数据能力和便捷的Python API著称。
  • 核心产品：
    • 聚宽量化研究平台：提供数据、回测、交易一体化服务。
    • 机构版解决方案：为私募和资管机构提供专业的量化投研平台。
  • 优势：数据质量高，API设计优秀，文档和教程完善,非常适合进行量化研究策略的快速迭代。
  • 劣势：主要面向研究和策略开发，实盘交易对接的券商/期货公司范围可能不如传统平台广。
  • 适合客户：量化研究员、个人开发者、需要进行策略回测和初步验证的团队。

• BigQuant (宽语言)

  • 简介：聚宽旗下的另一个产品，主打“零代码”或“低代码”量化，通过其“宽语言”让不懂编程的人也能构建量化策略。
  • 核心产品：
    • BigQuant策略平台：可视化策略编辑器,内置大量因子和模型。
  • 优势：极大地降低了量化投资的门槛,适合没有编程背景但想尝试量化的用户。
  • 劣势：灵活性和定制化程度不如代码平台,策略复杂度受限。
  • 适合客户：量化入门者、希望快速验证简单想法的个人投资者。

第四梯队：定制化开发与技术服务商

这类公司不提供标准化的软件产品，而是根据客户的特定需求,从零开始进行软件开发。

• 特点：
  • 完全定制：可以满足任何特殊的功能需求，如独特的交易算法、复杂的风控模型、特定的数据接口等。
  • 成本高昂：开发周期长,人力成本是主要开销。
  • 技术栈灵活：可以根据项目需求选择最合适的技术。
• 如何寻找：可以通过行业展会（如上海衍生品论坛）、朋友推荐、在知名招聘网站（如Boss直聘、拉勾）上搜索“期货软件开发工程师”来反向寻找活跃的团队。
• 适合客户：有独特业务模式、需要构建核心竞争力系统的金融机构、大型产业客户。

如何选择适合自己的期货软件开发商？

面对众多选择,您可以从以下几个方面进行决策：

1. 明确您的身份和需求

   • 个人交易者：
     • 新手：选择操作简单、图表功能强的终端，如文华财经、博易大师。
     • 程序化爱好者：选择TB、MC、掘金量化等，根据编程偏好（TB语言/Python）选择。
   • 私募/资管机构：
     • 核心需求：系统稳定、速度快、风控严格、支持多账户、对接资管系统。
     • 选择：恒生、金证的机构级解决方案，或TB、MC、掘金量化的专业版。
   • 期货公司：
     • 核心需求：满足监管要求、系统高并发、稳定可靠、功能全面（交易、风控、结算、资管等）。
     • 选择：恒生电子、金证股份是市场主流。
   • 产业客户 (套期保值)：
     • 核心需求：与ERP系统对接、定制化的套保模型、风险敞口实时监控。
     • 选择：恒生、金证的综合解决方案,或专业的定制化开发公司。

2. 预算考量

   • 个人用户：几千到几万元/年不等。
   • 机构用户：几十万到数百万甚至更高,取决于模块数量和并发用户数。
   • 定制开发：无上限,按项目报价。

3. 技术能力与团队

   • 如果您的团队有强大的技术背景，可以选择更灵活、可定制性强的平台（如MC+Python, 掘金量化）。
   • 如果您希望开箱即用，选择成熟稳定、提供良好技术支持的平台（如恒生、TB）。

4. 功能与性能

   • 速度：对于高频交易至关重要,需要关注底层架构和优化。
   • 稳定性：实盘交易的生命线,选择有大量用户验证过的成熟系统。
   • 易用性：影响学习和使用效率,图形界面和API设计是否友好。

总结表格

最终建议：

• 如果您是个人交易者：先从文华、博易等免费或低成本的终端开始，进阶到程序化时，再在TB、MC、掘金之间根据自身技术背景选择。
• 如果您是机构客户：强烈建议直接联系恒生电子和金证股份，获取方案和报价，他们是行业标准的制定者,能最大程度地降低合规和运营风险。
• 如果您有特殊想法：可以考虑第二梯队的平台进行策略验证，如果确实有独特价值,再评估是购买其产品还是寻求定制化开发。

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