聚宽平台怎么样(聚投诉平台靠谱吗？)

聚投诉平台靠谱吗？

靠谱，聚投诉是目前最大的民间投诉平台，每年都会发出互联网消费金融行业投诉排行榜，上榜的都是大家熟知的产品，比如马上金融、捷信金融、借钱快、用钱宝、拍拍贷、贷上钱、闪银、魔法现金等等，同时聚投诉还会公布解决问题的比率，从数据上来看还是比较好的。

国内量化交易平台的数据库谁最棒？

额

聚淘客抢单平台可靠吗？

你这样的抢单平台还是非常可靠的，而且这样的抢单平台可以给大家提供很好的价值和帮助的平台，也是很有意义。

数据就是生命，素材打好基础—Python教你获取金融数据-腾讯云开发者社区-腾讯云

深圳市腾讯计算机系统有限公司ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号44030502008569

人工智能的触手遍及各种行业，其中最让人眼红的莫过于金融行业。伸手就能割韭菜，何乐不为！但是，要怎么样才能真正割好韭菜，各路大神也是挠破头了吧。。。现在入门还算迟吗？

这个小文的开头像极了某个python培训课程的内容。我要跟大家说的是，小心为上！不然你就是下一根韭菜。。。。。因为不论是金融AI还是培训教材，你都可能被割韭菜。但是，来我这里白嫖，肯定不亏，又不要交学费，还不要点赞~不来看到底吗？

要学金融AI，缺什么？数据呗！各种数据在各种行情软件上栩栩如生，要怎么获得？才能更好的为后续工作做准备？

1、大名鼎鼎的Tushare

Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程。。。

已知不足：这个库逐渐走向商业化，未来采用积分方式换取数据，逐步不透明。以股票为例，基本的日线数据还是可以满足的，但是后续的分钟数据不能满足。

Akshare目前使用还是较为不错的，数据和框架受Tushare影响较大。

不足：数据获得的不足还是有的，像股票的分钟数据只能部分获取，大量的历史数据无法得到（有点像数据预览的意思）。并且无法逐层爬取。（干脆我直接去新浪财经扒得了呗）。

优点：比起Tushare，好歹开源呢。

不足：像其他人所说，可能数据量较少。

优点：股票的分钟数据终于能获取了。

另外几个平台不做介绍：

当然，你要觉得不够挑战，也可以自己去写一个爬虫项目。

本文分享自一个有趣的灵魂W微信公众号，前往查看

聚宽投资：全球最大量化投研平台，汇聚“宽客”，打造顶级量化私募！

聚宽（JoinQuant）是一家非常独特的量化私募。聚宽同时也是一家量化交流社区平台和量化数据技术服务商，在这样的基因上，成长出独特的商业模式和企业文化，蕴藏了巨大的发展潜力和想象空间，一起来了解一下吧！

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创始人：高斯蒙

图片来源：聚宽投资

高斯蒙先生是是聚宽（JoinQuant）创始人/CEO，他是一位“数学+计算机”大拿。

高斯蒙出身数学世家，父亲是西北工业大学的数学教授，高教授给孩子取名高斯蒙，寓意“高斯启蒙”（备注：高斯为著名数学家）。高斯蒙在校期间屡获数学奥赛大奖，大学期间还获得了ACM/MCM、CUMCM等建模大赛的国家/国际级奖项，并保送新加波南洋理工直博。但他直接放弃，选择留在互联网高速发展的北京，他先后就职于微软亚洲研究院、百度，积累了大量的算法、技术经验。

这位“数学+计算机”大拿，加上对交易的热爱，一旦接触到量化，就自然而然地走上了量化投资这条道路。高斯蒙先后研究了各种标的（数字货币、二级市场等）的量化模型和交易实战，厚积薄发，最终于2015年创立聚宽，聚宽于2017年注册了私募牌照，2018年落地聚宽一号，2019年开始外部募资，2021年至今管理规模已达到50亿。

通过6年发展，聚宽稳步前行，可以说已经拿到角逐顶级量化私募的门票，高斯蒙说："我的个人理想很远大，会一直搞下去，希望与各位一路同行。"

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全球最大的“宽客”平台

宽客是Quant的音译，是指一些靠数学模型分析金融市场规律的编程爱好者。通过发掘的数学模型并程序化，从而再交易中获利，因此有时候这些宽客也自称“矿工”。

聚宽做了件伟大的事情，就是为这些“宽客”提供了量化交易的工具与服务，帮助投资者更好地做量化交易。在聚宽量化交易平台，好比“挖矿机”已经为你准备好，不需要矿工自己造了，只需要学会并使用它。

通过聚宽的平台赋能“宽客”，让投资者做量化交易的成本极大降低了。从宽客做量化的辅助工具的角度看：聚宽为大家提供多种优质的便于取用的数据，提供策略的编写、回测、模拟、实盘环境；从学习交流的角度上看，聚宽提供新手学习量化的知识库和课程，提供宽客间交流、分享、探讨、合作的社区和平台。通过聚宽长达6年的持续沉淀，服务“宽客”数量超过40万，逐步成为全球最大的宽客聚集平台。

除了个人客户外，聚宽也积极为金融机构提供数据服务和量化交易服务。迄今为止，聚宽为国内TOP15券商超过11家提供量化投研、交易平台服务；为国内超过3000家量化机构提供本地量化数据JQData服务；已在8家券商上线聚宽T0算法，服务上万名客户，上百家机构旗下私募基金。

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形成“闭环”的商业模式

通过40万宽客汇聚交流的聚宽平台，为聚宽投资提供了源源不断的人才储备；通过精英人才发掘更好的Alpha因子，构建组合，获取收益，从而反哺平台，使聚宽平台做的更好，提供更好的数据服务和技术支持，也吸引更多宽客，通过这种方式，形成了聚宽独特的商业模式闭环。

图片来源：聚宽投资

其实国内的量化平台里，不只有聚宽一家打造自己的量化基金。但目前真正做成的，只有聚宽一家。

为什么？这其实还是回到基因二字，或者说“初心”二字，聚宽从成立之初就希望打造一个“平台支撑、技术驱动”的量化基金。高斯蒙说：“所谓初心的重要性，就是一件你没那么想要做的事儿，是很难做成的。其他平台做基金不成功，在我看来，就是不那么具备热爱交易的基因。为了做而做，是很难成功的”。

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“为量化痴迷”的团队

按照“为量化痴迷”的标准，聚宽从40万“宽客”中**挑一，发掘出20多名骨灰级用户，构建了独特的投研团队，人才队伍拥有共同的团队、品牌认同感，怀着科学、严谨的态度，以及对量化的信念与热爱。基于差异化的背景+闪现的灵感+独立的市场理解给聚宽带来了独特且多元的竞争力。

聚宽团队的第一个特点就是多元化，专业背景包括信息技术、物理学、数学、金融工程、统计学等各类理工背景；职业背景更加多元，有IT工程师、私募研究员、企事业员工、大学教授、科研单位、学生等。多元化的背景带来更开放的文化和更广阔的思路，最终带来更多元的Alpha来源！

聚宽团队的另一个特点就是自我驱动，团队的每一位员工，都是真正热爱量化。聚宽投资总经理王恒鹏在《我眼中的聚宽》文中，引用了科比自传里的一句话：想要在某个领域出类拔萃，必须为之痴迷。这一标准也融入了聚宽的招聘标准和团队文化中！王恒鹏还写到：很多加入聚宽的投研同事，是跨界降薪加入聚宽的。有人来自航天研究所，有人来自科大讯飞，有的来自微软，有的来自华为。他们加入的原因都是“我要搞量化”，而不是“我要短期赚更多钱”。这一文化带来的结果是更高的效率，基于热爱带来的极度自驱，结果就是聚宽的投研效率和协同度非常高，导致聚宽过往1年实现了超过10次的大版本迭代，用聚宽内部的话就是 “迭代快如狗” 。办公室里每天充斥着一句句的“牛逼”，而聚宽的另一个高频词是“早点休息，注意身体”。也正是这个原因，聚宽投研的同业跳槽离职率，至今为零。

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独一无二的聚宽投资

聚宽投资总经理王恒鹏说：聚宽的标签是“本土派”+“纯技术流”，聚宽没有挖海外量化大厂回国人员，但策略做的也不错；聚宽本身的基因更像是一家纯技术服务公司。聚宽的发展路线有点像国内的知名企业华为，从ToB业务积累技术和经验，再逐步扩展到ToC业务。

与量化投资巨头幻方、九坤等不同，聚宽投资目前管理规模仅50亿左右，还处于成长型量化私募的高速爆发期之中，高弹性下或许有着更大的想象空间。

中信建投证券携手多家顶级量化私募，聚宽投资是其中极具特色的一家，聚宽投资这种发展路径，在国内量化私募中很少见。

期望聚宽能够通过不断汇聚“热爱量化”的宽客们，不断迭代，追逐梦想，走出属于自己的独一无二的顶级量化私募之路！

风险揭示：本文不代表中信建投证券观点，仅属于对基金策略客观公开情况的汇总，不作为投资建议，对信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不会发生变更，引用基金经理的观点仅代表当时观点，不保证不发生变化，我们已力求内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，不作为推荐意见，任何人据此做出的任何投资决策与中信建投证券及作者无关。本文不作为基金宣传推介材料，基金历史业绩表现不代表未来预期收益，相关基金产品详情请务必阅读基金法律文件，并以之为准。基金投资有风险，决策须谨慎。

自建平台与聚宽联合开发

    经过一年的搭建，自建量化平台功能越来越强大。已经具备了日线级别的策略开发。如果自建平台要想达到分时交易的调试，还是非常有困难的。但是我们可以借助第三方平台与自建平台联合调试，发挥各自的优势。

        然后，在聚宽平台，通过request读取服务器上的策略csv文档。

        最后就可以在聚宽平台上调试分时了。

下面可以看下我最近开发的一个策略

      你也想开发出这么牛逼的策略吗？那就加入我们的量化团队吧！

第一节

第二节

实现聚宽平台与服务器与互通，从聚宽获取数据，比如集合竞价，日线数据等等；

第三节

同花顺数据获取与保存，集合竞价策略开发；

第四节

策略开发回测(妖股反包)；

第五节

策略开发回测(情绪周期)；

第六节

同花顺自动化交易实现(模拟鼠标的方式)。

问1：本课程适合哪些人？

答1：想做量化交易，有python编程基础，至少可以看懂python代码。我想很多粉丝也能搭出一个这样的平台，但我觉得有现成的，自己就没必要去花时间去折腾了。我也买别人的课程，比如期货的VNPY策略开发。

问2：这个自建的量化平台有什么功能？

问3：你为什么要自建量化平台？

答3：现在的量化平台还是比较多的，有D宽J宽等等，但是这些平台有些数据还是没有的，比如DDE大单净量。这些平台也没法做自动交易，D宽没有分时，J宽又没法获取其它数据，比如同花顺行业，DDE大单净量等等。有了自建平台，可以把其它量化平台的数据发到自己的平台，然后统一处理，做成策略。比如每天涨停板，我可以在J宽获取，再发送到自建平台。

问4：参加培训后，能享受到哪些服务？

答4：本系统所有代码，全部共享，没有任何保留。培训结束后，有任何策略开发的问题，都将免费提供咨询。本人的策略有更新，也将及时通知到每一个学员。你花一份钱，相当请了一个长期免费的量化老师，还有老师的源码，还长期共享老师的所有策略，加入老师的量化团队。

问5：为什么是定额20名学员？

答5：主要还是考虑到后期服务的问题，学员越多，服务到每个学员的时间就没那么多了。另一个也是考虑到策略的容量，所以并不是越多越好。

问6：怎么开课，什么时候开始讲？

答6：腾讯会议的方式直播开课，每个周六晚上8点，暂时12月10日开讲。

报名费：

早鸟价(9800元/人)，限前5名(已满)，考虑到是第一期培训，还是可以享受早鸟价(9800元/人)。目前已经开了两节课，后加入的可以看录播。

量化策略一般用什么平台回测？分别有什么优劣势

国内有三个比较好的平台，优矿，米筐，聚宽，都可以，觉得只要自己用的习惯就好

vnpy和聚宽哪个好

各有各的好。vnpy是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架。用户可以使用其内置的全功能交易平台（VNTrader），快速开始量化策略的开发回测和实盘交易，或者基于框架内的各项组件，按需定制属于自己的量化交易程序。聚宽JoinQuant（北京小龙虾科技），国内专业的量化平台，专注于金融量化，是以做好量化平台为己任的金融科技公司。基于聚宽量化平台积累的用户、技术、市场优势，以量化基金和Alpha算法服务进行商业变现。聚宽量化投研平台沉淀6年，服务超过50万量化投研用户。

量化交易平台选择-聚宽初识 - 程序员大本营

周末写完复盘日记之后，心血来潮看了看豆瓣上别人做的关于量化分析的内容

然后从留言中发现别人使用聚宽平台（JoinQuant）来获取股票、基金、期货等相关的数据

首先话不多说，需要注册一个账号来登录。聚宽给新用户提供了一年的免费服务，可以通过提供的账号密码来远程访问他们的接口来获取所需要的数据。除了免费的服务外，也提供了功能更加强大的VIP及SVIP服务，供大佬进阶使用。这里，我就先撸一个免费的试一试。

聚宽他们有非常详细的关于API的文档，里面有所有他们提供的接口服务的详细信息，包括：接口参数的含义、返回的内容的含义等。点击菜单导航里本地数据->Python版本API即可看到。

使用前的一些注意事项：

1.需要确认本地电脑有安装python2.x或者3.x版本

其中：账号是申请时所填写的手机号；密码为聚宽官网登录密码，新申请用户默认为手机号后6位

这里要注意，对于免费的试用服务，每天只提供100w行数据，所以不要浪费啦。

另外，其实在聚宽的官网上是有内嵌的JupyterNotebook可以直接撸代码。点击策略研究->研究环境就可以看到Jupyter界面。

在官网研究环境中写的内容是可以保存下来的，并且不需要像之前那样用账号密码去连接，也就自然没有免费账户100w行数据的限制了。如果嫌在本地环境麻烦，可以先在官网上试一试接口。这里，通过官方API的方法就获取到了某支股票每日的数据啦，非常方便。

国内支持股票期货非含研资无后货低培期权基金交易的量化平台都有哪几家？

目前国内量化交易平台主要有掘金量化、优矿、聚宽、米筐、讯投、国泰君安、同花顺、龙软、TB、京东量化、Big、雷矿等等。专业度较高应该是掘金量化、讯投、优矿用户量较大应该是聚宽米筐人工智能：Big