####1. Zipline Zipline是一种具有纸张和实时交易功能的算法交易模拟器。通过基于浏览器的IPython Notebook界面可访问，Zipline提供了一种易于使用的命令行工具替代方案。由Quantopian支持和开发，Zipline可用作独立的回测框架，也可作为完整的Quantopian / Zipline STS开发，测试和部署环境的一部分。Zipline提供10年的分钟分辨率历史美国股票数据和一些数据导入选项。 目前国内的主要量化平台都是基于zipline框架开发的。 Github：https://github.com/quantopian/zipline 许可证：Apache 2.0 ####2. PyAlgoTrade PyAlgoTrade是一个变异的，完整记录的回溯测试框架以及纸质和实时交易功能。数据支持包括Yahoo! 财务，谷歌财经，NinjaTrader和任何类型的基于CSV的时间序列，如Quandl。支持的订单类型包括Market，Limit，Stop和StopLimit。 PyAlgoTrade支持通过Bitstamp进行比特币交易，以及实时Twitter事件处理。 Github：https://github.com/gbeced/pyalgotrade 许可证：Apache 2.0 ####3. bt – Python的回测 bt“旨在促进创建易于测试，可重复使用和灵活的战略逻辑块，以促进复杂交易策略的快速发展”。 该框架特别适用于测试基于投资组合的STS，其中包括用于资产加权和投资组合再平衡的算法。修改策略以在不同的时间频率或备用资产权重上运行涉及最小的代码调整。bt是在ffn上构建的 – 一个Python的财务函数库。 Github：https://pmorissette.github.io/bt 执照：麻省理工学院 ####4. Backtrader 这个平台记录得非常好，附带一个博客和一个活跃的在线社区，用于发布问题和功能请求。Backtrader支持多种数据格式，包括CSV文件，Pandas DataFrames，blaze迭代器和来自三个代理的实时数据源。可以同时访问这些数据馈送，甚至可以表示不同的时间范围。支持的经纪商包括Oanda，用于外汇交易和通过Interactive Brokers和Visual Chart进行的多资产类交易。 项目页面：https://www.backtrader.com Github：https://github.com/mementum/backtrader 许可证：GPL v3.0 ####5. pysystemtrade pysystemtrade开发人员Rob Carver有一篇很棒的文章讨论了为什么他着手创建另一个Python回测框架以及支持和反对框架开发的论据。在Rob的书“系统交易”中讨论了pysystemtrade的回测框架。 pysystemtrade列出了许多路线图功能，包括功能齐全的后端测试仪，包括优化和校准技术，以及与Interactive Brokers的全自动期货交易。欢迎开源贡献者。 Github：https://github.com/robcarver17/pysystemtrade 许可证：GPL v3.0 ####6. QSTrader QSTrader是一个具有实时交易功能的回测框架。QuantStart创始人Michael Halls-Moore推出了QSTrader，旨在建立一个强大且可扩展的平台，足以满足机构定量对冲基金以及零售量化交易者的需求。QSTrader目前支持各种时间尺度的OHLCV“条形”分辨率数据，但允许使用刻度数据。 回溯测试和实时交易都是完全由事件驱动的，简化了策略从研究到测试以及最终实时交易的过渡。核心战略/组合代码在两个部署中通常是相同的。 QSTrader的主要优点在于其模块化，允许为具有特定风险或项目组合管理要求的人员进行广泛的代码定制。 项目页面：QuantStart：QSTrader Github：https://github.com/mhallsmoore/qstrader 执照：麻省理工学院 ####7. Akshare 项目页面：https://www.akshare.xyz/zh_CN/latest/data/index.html ####8. Quantaxis Github：https://github.com/quantaxis/quantaxis ####9. vnpy Github：https://github.com/vnpy/vnpy vnpy主要是用来做实盘交易的。 ####10. AIOQuant 项目页面：https://jiaozi-matrix.com