量化平台：学习编程知识，自主开发适合自己的量化交易系统。

随着投资市场的不断发展，越来越多的投资者选择采用量化交易系统进行投资。然而，想要开发一款自己的量化交易系统并不是一件容易的事情，需要具备丰富的编程知识和经验。本文将介绍一种适合初学者入门的方式——通过学习编程语言和使用量化平台，自主开发适合自己的量化交易系统。

一、学习编程语言

学习编程是开发量化交易系统的必备技能之一。虽然对于初学者来说，学习编程语言可能会有一定难度，但只要掌握了基本的编程知识，就可以进一步进行量化交易系统的开发。

1. Python语言

Python是一种通用型编程语言，可应用于各种领域，包括量化交易领域。Python以其简洁的语法、较少的代码行数和快速的执行速度而闻名。学习Python的效率很高，并且开源社区中提供了大量优秀的库和工具，如NumPy、pandas等。

2. R语言

R是一种非常适合数据科学和统计分析领域的编程语言。R具有可视化方便、易于学习、与大量数据库和数据管理程序兼容等优点。除了这些，R在处理大型数据集上的性能也非常好。

3. C++语言

C++是一种面向对象的编程语言，特别适合对速度要求非常高的量化交易系统。由于C++提供了高度的灵活性和控制性，在进行复杂的算法编写时具有很大的优势。

学习编程语言谈不上简单，需要有一定时间和精力的投入。建议初学者可以参考一些基础教材和在线课程来掌握编程的基本知识。

二、使用量化平台

使用量化平台是初学者开发量化交易系统的另一个较为简单的选择。量化平台提供了一种较为人性化的方式来进行量化交易系统的开发，且常常配备专业手段与支持，比如股票市场及早期回测分析，行情数据等等。

1. 万矿量化平台

万矿量化平台是一款专业的股票行情分析工具，提供了大量的数据和指标库，并支持自定义指标、编写策略等。万矿量化平台采用C#作为开发语言，可用于构建自己的股票行情交易系统。

2. JoinQuant量化平台

JoinQuant是国内领先的量化交易平台，支持多种交易品种和各种数据类型的分析处理，提供了完整的回测等工具，并且可以通过Jupyter notebook编辑器方便地创建策略。

3. Quantopian量化平台

Quantopian是一款以Python为主要编程语言的量化平台，用户可以自定义交易策略的生成方式。此外，Quantopian还提供了实时数据源和取代API，使交易者可以对自己的策略进行有效优化。

以上三款量化平台在国内外均有较高的使用率，在使用过程中可灵活选择适合自己开发的股票行情交易系统。

三、总结

总体而言，学习编程是开发量化交易系统的基础，选用量化平台可大幅缩减开发困难度和周期。初学者应该选择一门适合自己的编程语言，并积极借助在线教材和课程获取更多进阶技能。使用量化平台有助于初学者快速掌握相关知识，并进行自身十分熟悉的平台优化。在实际操作过程中，建议初学者学习别人如何构建自己的股票行情交易系统并进行一些适当地优化，以提高交易的成功率。