每日例行淘宝，每天的选股结果加入到一个专门的板块，RPS偏低或者破线就不用跟踪了，有时间就都翻一翻！
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一、注意事项：
1.一个正确的买点非常重要！我个人的进场点多在20日均线附近，偏离过多必须等回调，50日均线为跟踪个股的极限位置；
2.这里仅仅是强势股量化选股数据分享而已，不构成投资建议！股市有风险，投资须谨慎！
3.图表或者量化结果只是表象，图形背后的逻辑更值得我们挖掘，这里也只是从大A股池子的“基金➕北向资金持股”中筛选出部分让我们跟踪而已
1、中国量化投资交易平台哪家好？
作为一名Quant工作者，我来谈谈下支持国内股票期货的量化交易平台哪家好?
低端一点的程序化交易平台仅支持期货程序化交易，比如TB、MC、金字塔、文华等，高端的量化平台既支持期货品种，也支持国内股票、基金、期权交易品种。比如掘金量化、聚宽、米筐、优矿、同花顺等。
那到底哪家量化交易平台好呢？期货的程序化交易平台就不说了，我谈下同时支持股票期货市场的高端量化交易平台。目前国内量化交易平台来看，整体没有独领风骚一枝独秀的独角兽量化交易平台，都各有千秋，也都在摸索发展中，高端的量化平台也分三流九等，线上量化平台和本地终端平台，支持单一编程语言和支持多种编程语言，不能实盘与能够实盘等。
聚宽国内很多宽客应该很熟悉，开始是一个线上量化平台，仅支持python语言开发策略，对于初学者入门来说是一个很友好的平台，近年来虽然也支持股票实盘了，但是据了解实盘成熟度并不是很理想，仍有很多问题需要解决。
米筐和聚宽有点相似，开始也是一二线上平台，官网上的入门资料对于小白来说很友好，数据也不错，前年才开始支持实盘交易，但成熟度也还不行。
优矿、同花顺量化他们的数据是不错的，但对于新手友好度来说没聚宽米筐好。
掘金量化我认为是最有前途的一个量化交易平台，其专业度在诸多量化平台中是最好的，正因为专业以至于给新手小白使用上带来一定的门槛，但是对于专业的私募公募机构是比较偏好的，原因是掘金量化是本地终端平台，相较于线上平台无需把你的策略上传至平台的服务器运行，这样保障了量化策略的安全性，策略是机构的核心资产，所以专业机构要么选择本地终端做量化投研交易，要么自建系统。
如果说一个成熟的量化交易平台必定是能否实盘交易，在国内为数不多能够同时支持期货股票市场量化实盘的平台中，掘金量化的实盘功能是比较突出的优势，它的实盘交易比较成熟，打通了券商和期货商量化实盘通道，并经过数百亿的资金多年严苛验证过，这在业内是得到认可的。
掘金量化还有其他优势比如支持多语言的策略开发，仿真交易支持API接入，一个策略可以一键切换至回测、仿真、实盘，效率较高。
所以综合来看，目前掘金量化是我比较看好的一家量化交易平台。
2、量化投资使用python还是matlab，哪一个更好用？
谢邀，我用Matlab，主要因为Matlab在学术相关的机器学习领域应用广泛, 社区强大。
技术上讲，任何Matlab可以完成的任务都可以用R/python完成, 用Matlab或R完全取决于你所应用的领域，另外你应该把开发时间也考虑进去, 因为当你开发一个复杂的交易策略时，建模阶段是最耗时的。
在 我所从事的领域，Matlab应用很广，已经积累了大量的可直接使用的代码，R/python根本无法比拟(我用过一段时间的R)，这将大大缩短建模时间，尤其是当我需要快速建模的时候，所以Matlab决对是我的首选，当我执行策略时我可以选C++或Matlab, 取决于策略的类型，我当然不会用Matlab执行HFT策略。
的确，统计学术界用R很多，但在工程和机器学习领域Matlab用户群更大。当你选开发语言时不要一味从技术的角度出发，有时从商业角度看问题，你会做出不同的选择。对我而言时间就是金钱，这些节约的开发时间要是算成人力成本的话肯定多于购买Matlab的花费。你当然可以选R/python，如果你用到很多统计学的包，这是个人喜好问题，没啥好争的。
你要是一定想知道有啥事matlab能轻松完成而python/R不行的，我给你举个例子，Matlab可以直接发信号给broker交易，比如Bloomberg EMSX，X_TRADER 和Interactive Brokers。这意味着我用Matlab开发的模型不用改就可用于中低频交易，R在这点上要差很多。另外，Matlab在并行计算领域比R有优势。还有一点，Matlab有很多第三方工具可用。更多讨论可关注公众号百分5俱乐部（calfdatanews）