随着量化交易的普及，越来越多投资者开始关注如何选择一个合适的量化交易平台。不同的平台各有特色，适合不同需求的用户。那么，2026年，我想做量化交易，哪个平台更好？ 下面从功能、易用性、灵活性、稳定性、支持度等多个维度，为你详细分析当前主流的量化平台，并给出推荐。
| 平台 | 支持语言 | 是否需要编程 | 开通门槛 | 适合人群 | 特点 |
|---|---|---|---|---|---|
| QMT（迅投） | Python/VBA | 10万~50万 | 专业用户、高频交易者、私募 | 功能强大，策略灵活，支持复杂算法 | |
| PTrade（恒生） | JavaScript/Python | 10万起 | 新手、中低频交易者 | 界面友好，云端运行，操作简单 | |
| 掘金量化 | Python/C /Matlab | 无资金门槛 | 技术型用户、多市场策略 | 多语言支持，社区活跃，功能全面 | |
| 聚宽（JoinQuant） | Python | 免费 | 新手、策略研究者 | 数据丰富，社区活跃，适合学习 | |
| 米筐（RiceQuant） | Python | 免费 | 策略研究者 | 回测功能强，数据齐全 | |
| 天勤量化（TqSdk） | Python | 免费 | 期货爱好者、开源爱好者 | 专注国内期货，API简洁 | |
| 同花顺iFinD / MindGo | 无代码/可视化 | 免费 | 非程序员、传统交易者 | 操作简单，适合小白 | |
| VnPy（VeighNa） | Python | 无门槛 | 技术爱好者、开源社区 | 完全开源，功能强大 |
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