期货程序交易软件有哪些？选哪个好？

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期货程序交易,通常也称为量化交易或算法交易，是指通过预设的交易策略和模型，由计算机程序自动执行交易指令的过程，其核心优势在于克服人性的弱点（如贪婪、恐惧、犹豫），实现交易的纪律性、速度和效率。

（图片来源网络，侵删）

下面我将从几个方面为您系统地介绍期货程序交易软件：

核心功能与优势

在介绍具体软件之前,我们先要了解一个好的程序交易软件应该具备哪些核心功能和优势，这有助于您后续进行选择。

核心功能：

策略开发与回测:
- 可视化策略编辑器： 允许用户通过拖拽模块或填写参数来构建交易逻辑，无需或只需少量编程。
- 高级编程语言支持： 提供如 Python, C++, EasyLanguage 等接口，供专业开发者编写复杂策略。
- 历史数据回测： 使用历史数据模拟策略在过去的表现，关键指标包括：年化收益率、最大回撤、夏普比率、胜率、盈亏比等。
- 多周期、多品种支持： 策略可以同时在不同时间周期（如5分钟、日线）和不同期货品种（如螺纹钢、股指、原油）上进行回测。
实时交易执行:
- 自动化下单： 程序根据市场实时行情，自动判断并生成交易指令（开仓、平仓、止损、止盈）。
- 低延迟交易： 软件与期货公司交易柜台之间的数据传输和指令发送速度极快，这是捕捉微小价差的关键。
- 丰富的订单类型： 支持限价单、市价单、止损单、条件单、冰山单等，满足不同交易场景的需求。
风险控制:
- 全局风险控制： 设置账户最大亏损额度、单笔交易最大亏损额度、持仓总风险敞口等。
- 策略级风控： 为每个策略独立设置止损、止盈、最大持仓量等参数。
- 实时监控与报警： 实时监控账户资金、持仓、盈亏情况，一旦触发风险阈值，立即报警或自动执行平仓操作。
监控与分析:
- 实时仪表盘： 直观展示账户净值、持仓、盈亏、策略运行状态等关键信息。
- 交易日志： 详细记录每一次交易指令的发送、成交情况，便于事后分析和复盘。
- 绩效分析报告： 自动生成全面的交易报告，对策略表现进行深度剖析。

主要优势：

纪律性： 严格执行策略，杜绝情绪化交易。
速度与效率： 计算机执行速度远超人类，能毫秒级响应市场变化。
多策略并行： 可以同时运行数十甚至上百个不同的策略，分散风险，捕捉更多机会。
克服人性弱点： 避免了因贪婪、恐惧、犹豫等情绪导致的非理性决策。
可扩展性： 策略可以轻松复制和扩展到更多品种和周期。

主流期货程序交易软件分类

市场上的程序交易软件琳琅满目,主要可以分为以下几大类：

国外专业量化交易平台（功能强大，学习曲线陡峭）

这类平台是全球量化交易领域的标杆,功能极其强大，但通常需要一定的编程基础和较高的使用成本。

MultiCharts:
- 特点： 功能极其强大，支持多种编程语言（PowerLanguage, C#, Python），拥有顶尖的回测引擎和图表分析功能，社区庞大，策略资源丰富。
- 适合人群： 专业量化交易者、机构投资者。
- 缺点： 价格昂贵，学习曲线较陡峭。
TradeStation:
- 特点： 与MultiCharts类似，以其强大的EasyLanguage编程语言和直观的雷达图著称，集成了数据、行情、交易和分析于一体。
- 适合人群： 美股、期货市场的专业交易者。
- 缺点： 主要面向海外市场，对国内期货市场的支持需要通过特定渠道。
NinjaTrader:
- 特点： 免费提供强大的图表和回测功能，盈利模式主要在于收取交易佣金，C#接口非常成熟，深受开发者喜爱，市场上有海量的第三方指标和策略。
- 适合人群： 喜欢编程、追求高度自定义的交易者。
- 缺点： 同样主要面向海外市场。

国内主流期货公司自带程序化交易系统（便捷、稳定，与账户深度集成）

这是国内期货交易者最常用、最便捷的一类程序化工具，通常由期货公司免费提供给客户。

文华财经 - 程序化交易:
- 简介： 国内期货市场的绝对霸主，其行情软件WH6几乎覆盖了所有期货公司。
- 特点：
  - 麦语言： 拥有简单易学的“麦语言”，适合新手入门，通过语句组合即可编写策略。
  - Python接口： 支持Python进行策略开发，连接方便，数据稳定。
  - 集成度高： 策略、行情、交易、风控无缝集成，一键启动，非常稳定。
  - 社区生态好： 拥有庞大的用户群体和丰富的策略分享社区。
- 适合人群： 所有水平的国内期货交易者，尤其是新手和希望稳定运行的交易者。
博易大师 - 程序化交易:
- 简介： 文华财经的主要竞争对手，同样在业内拥有很高的占有率。
- 特点：
  - Pine Script语言： 类似于TradingView的Pine Script，语法简洁，易于上手。
  - 图形化策略编辑器： 提供图形化界面，通过拖拽模块来构建策略，对编程零基础的用户友好。
  - 性能稳定： 运行稳定，是国内主流的量化工具之一。
- 适合人群： 希望通过图形化方式快速上手程序化交易的用户。

开源量化框架（灵活、免费，但需要较强的技术能力）

这类框架是“工具箱”，而不是“成品软件”，需要使用者自己搭建环境、编写代码、对接数据，但自由度极高。

Python 生态:
- 核心库：
  - pandas: 用于数据处理和分析。
  - numpy: 用于科学计算。
  - matplotlib / seaborn: 用于数据可视化。
  - scikit-learn: 用于机器学习模型。
- 交易库:
  - vn.py: 国内最知名、最成熟的Python开源量化交易平台，它提供了一个完整的框架，包括行情、交易、风控、策略引擎等模块，用户可以基于此快速开发自己的交易系统。
  - Backtrader: 一个非常强大的Python回测框架，支持多种数据源和订单类型，策略编写灵活。
  - Zipline: Quantopian开源的回测引擎，后来被开源社区维护，是学习量化交易的优秀框架。
- 优点： 免费、灵活、社区活跃、拥有强大的数据科学生态。
- 缺点： 技术门槛高，需要自己解决数据、交易接口、服务器部署等问题。

新一代云端/图形化平台（易用性革命，适合新手和快速迭代）

这类平台通常基于Web或桌面客户端,提供图形化界面，让用户像搭积木一样创建策略，大大降低了编程门槛。

BigQuant (聚宽):
- 特点： 国内领先的云端量化平台，提供强大的图形化策略编辑器（类似拖拽模块），也支持Python编写，提供高质量的历史和实时数据，策略在云端回测和运行，无需本地配置。
- 优点： 零配置、数据质量高、社区氛围好、有官方和用户分享的丰富策略。
- 适合人群： 新手、希望快速验证想法的交易者、Python学习者。
RiceQuant (米筐科技):
- 特点： 与BigQuant类似，也是国内顶级的云端量化平台，专注于A股和期货的量化研究和交易，提供专业的API和回测环境。
- 优点： 数据准确、回测引擎专业、适合策略研究。
- 适合人群： 专业量化研究员和开发者。

如何选择适合自己的软件？

选择哪款软件,取决于您的技术水平、交易经验、资金规模和具体需求。

用户类型	推荐软件	选择理由
纯新手/零编程基础	文华财经(麦语言/图形化) 或博易大师(Pine Script) 或 BigQuant	图形化界面或简单语言，学习成本低，能快速看到策略运行效果，稳定性有保障。
有一定Python基础	BigQuant / RiceQuant 或文华财经Python接口	云端平台省去环境配置麻烦，可以专注于策略本身；文华Python接口则更贴近实盘交易。
专业开发者/追求极致	vn.py 或 MultiCharts	vn.py提供最大自由度和定制能力；MultiCharts功能强大，商业支持好。
机构/高净值用户	MultiCharts + 定制化解决方案	需要顶级性能、稳定性和技术支持，成本不是首要考虑因素。
主要做A股/美股，兼顾期货	BigQuant / RiceQuant	这些平台对A股生态支持更好，同时也能覆盖期货。