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ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。
事件驱动框架：国外很流行。缺陷是不适合国内市场。
事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python
模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。
easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件
7开发，最大的bug在于不支持5的版本，以及不支持强大的pandas。
股票量化框架，支持行情获取以及交易
去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。
集思路的分级基金行情
以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。
easytrader系列当前主要有三个组成部分：
当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。
RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。
2模拟
3实盘
回测：
模拟实盘：
十档行情
实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。
TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。
用于获取维护股票的历史数据
回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少；
文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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