容易上手的 是文华财经的 盈智
简单易用 而且灵活 的是 开拓者
可以wp 内盘 综合量化的 是 金字塔
资金管理功能强大的 东海潜龙
还有一个免费的 易盛（会用开拓者就会用易盛）
目前使用的主流程序化
jiaoy软件
是
文华财经
的赢智jiaoy软件，该软件支持
程序化模型
编写。
推荐答案是怎么回事，不客观啊；
说实话，我没使用过快期，没有发言权；
但是其他的，确实有问题啊；
人家问的是程序化好不好；
TB是现在比较专业的程序化使用的，编写语言是和C差不多的，功能比较强大；
文华财经是自己开发的麦语言，相比TB编写简单多了，适合初学者入门；文华最牛的应该是他的服务，文华电话和论坛是24小时的，所以一般问题都能及时解决；
针对一些对qh程序化不太了解并且想了解的朋友，这里给大家做了如下总结，希望能协助更多的朋友，客观合理的知道和挑选程序化，为自个的财富创造更大的升值空间．
一.程序化的释义是什么
程序化通常分为两类模型，一类是趋势模型，一类是震荡模型，如果你要把两者结合起来就要看自个的本事了，我的主张是程序化需求不停的去完善，但千万不能寻求十全十美，以下所说模型都是趋势模型；
程序化是工具，协助你积累财富的工具，却不是一种暴利的赚钱方法，程序化模型它也有好坏之分，程序化赚钱的条件是要有一个好的策略，即程序。程序赚钱的关键是坚持的执行，程序化赚钱的精华即是在决定最终运用模型之后，彻底的抛弃你对金融市场的全部了解和jiaoy技术．就像武侠小说里说的，想练成最上层的功夫，就应当先废掉一切．
二.程序化模型的挑选与区分
假如有人告诉你他的程序化能在不长的时间内，让你的资金翻几番，那你要为他的言语或他的程序打个折扣，可是假如对方又能拿出不错的图形或十分漂亮的收盘成果放在你的面前，你又该怎么去相信？以下内容就可以帮助你怎么区分好坏程序化模型．
1．测试时间：一个好的程序化策略必要经得起时间周期的检验，假如一个程序化，成果很好，周期却只有一两个月，不可信；
2．资金量：许多人贴出来的漂亮跑单成果，使用的资金常常是80％或许其它百分比，但这些都是不合理的挑选，由于金融市场资金管理很重要，在行情好的时候，资金运用越高，收益越大，行情不好时，资金运用越高亏本越大，但咱们无法去判断接下来的行情会怎样，所以，时间测试的成果运用百分比的开仓方法是不合理，这也即是为何，有时分会呈现资金运用率为80％是，测试成果却是亏本的，并且运用率为40％时又是获利的．总而言之，资金运用时应当挑选固定的手数进行测试，不管他的行情怎么，永不加仓或减仓，来测验一个模型更为合理；
3、测试方法：开盘价和收盘价测试均有其不合理性，趋势模型通常以趋势反转点为开仓信号，故较为精确的是：出现指令价位。
测试结果的剖析：
a.指令总数：也即是信号数，过高，说明震荡行情过滤不好，过低，说明危险大；怎么判别信号数合理呢？那就只有不相同的模型在相同的周期下的一个对比了．还有一个最简单的方法即是将指令总数／有用jiaoy天数以日内短线为例，通常一个有用jiaoy日的平均信号数在2-5之间（此数据仅供参考）；
b.赢利率：总赢利不必看，只看扣出最大赢利的成果，必需为正，并且测试周期越长赢利率应当越大，许多模型，测近期不错，测远期就不可，所以测试时应当尽量的去测能测到的最长周期．（当然由于行情关系也也许呈现，长时刻比短期赢利率低，但整体而言，周期越长赢利率越高，才是好的模型的测验成果）
c.正确率：其它条件都彻底相同的情况下，正确率越高自然越好，但也不必为了看到一个高正确率的模型而心动，也不必由于你自个模型的正确率低而担心，通常的正确率能在45％上下，就不错了，由于程序化的本来含义即是赚大亏小，在震荡的时候正确率天然会低；
d.最大亏本率：假如你是挑选的固定手数，比方10手进行测试，你的最大亏本率最大应当不能超过10％，当然，假如你挑选的测试手数多，最大亏本率也许有所提高．假如你挑选的80％的资金运用率，也许亏本会更大，当然也会有亏本的不大的测试结果，这通常和你的测试周期中的行情的必定关系，所以不值得过于依靠；
e.空仓时间：以日短线为例，空仓时时不宜太高，太高的话，必然会错失大行情，当然，这一项不是最主要的，如果你空仓时时长，赢利也高，错失就错失吧，错失不是差错，没赚到也不存在亏本的危险；小结：测试结果剖析不能只看某一个数据，因为联系起来一同剖析：指令总数不能多也不能少，周期越长赢利率应当越高，正确率45％以上就能够承受，最大亏本不能过大，空仓时间能够自行掌握；
假如一个模型做到了以上几点是不是就算一个好的模型了呢，基本上能够算了，但最主要的还需要结合信号图形（此点需求必定的程序化经历，并不一定看上去好的模型就是好，当然看上去好是条件，假如看上去都觉得一般了，那必定是不行）来剖析，此外，还要看到模型里是不是有将来函数，假如是日内短线，信号就一定不能不见，天天的跳空缺口需求技术性的回补等等其它疑问都是剖析一个模型好坏的理由，可是，一个好的模型是不怕任何测试与剖析的
（汇新云软件系统开发协同ptai）
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metafuture不错啊。
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