1.准备学习下量化，投研源码发现市面上有很多量化平台，投研源码聚宽，投研源码米匡，投研源码BIGQUANT等等，投研源码大家使用感受怎么样？
2.北京阿博茨科技有限公司

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       探索量化投资之路：用户分享各平台体验

       作为一位有着6年多量化投资经验的投研源码专业人士，我见证了量化投资市场的投研源码变迁。从最初的投研源码apicloud源码搭建中低频策略，到如今的投研源码日间高频交易（T0），我尝试过市面上众多的投研源码量化平台，包括聚宽、米筐、BIGQUANT等，下面是我对这些平台的一些深入体验和见解。

       年是量化投资的转折点，牛市与互联网的结合孕育了量化投资的热潮。各大平台，如米筐、聚宽，都是活动宝源码在那一年崭露头角，它们以Python编程环境、基础研究数据和活跃的社区吸引着投资者。那时的平台，不论是界面设计还是盈利模式，都以用户增长为核心，像互联网产品一样追求用户基础的积累。

       比如米筐，它的Barra研究体系就像量化投资的入门指南。它通过提供一键式函数实现Barra功能，社区里则充斥着丰富的源码和实践案例，让新手可以轻松上手。然而，gg导出源码这种模式在年后开始面临挑战。市场波动和政策变化使得许多策略失效，量化投资的圣杯似乎不再那么简单易得。

       优矿依托于通联数据，保持了其数据质量的优势。聚宽则走出了一条多元化道路，不仅服务券商T0业务，还拥有自己的策略团队，这在一定程度上意味着它们在寻求更深度的投研结合，但同时也放弃了部分线上用户。米筐则转向了机构服务，提供本地部署和自动化解决方案，iapp阅读源码继续深耕量化领域。

       对于BIGQUANT，虽然我使用经验有限，但从市场反馈来看，其发展路径可能与上述平台有所不同。如果你正准备学习量化投资，我建议你通过这些早期的论坛去寻找资料，尽管一些社区可能已不再活跃，但早期的框架和理念仍值得了解。但请记住，寻找所谓的"圣杯"不再是关键，更重要的是理解和掌握投资的复杂性，理解财务基本面和有效因子的挖掘需要更深入的学习和实践。

       总结来说，每个平台都有其特色和局限，而量化投资的真正挑战在于深度学习和持续适应市场变化。在这个过程中，意识到投资的困难是成长的第一步，也是通往成功的关键。

北京阿博茨科技有限公司

       阿博茨科技是一家总部位于北京海淀学清路8号科技财富中心的创新型人工智能公司，核心团队由微软亚洲研究院的精英构成，曾历经两次创业，均取得显著成就。公司已获得SIG、源码资本等知名投资机构的数千万美金融资，目标成为数据处理和分析领域的独角兽企业。

       阿博茨服务的客户广泛，包括招商银行、中国银行等头部银行，平安资管、人保资管等头部资管公司，以及易方达、海通证券等金融机构。他们利用先进的计算机视觉技术，如在图表识别领域的全球领先技术，以及自然语言处理和知识图谱，为金融、地产、博彩等领域的客户提供智能投研、风控和运营等解决方案。

       作为技术壁垒，阿博茨拥有计算机视觉、自然语言处理和知识图谱的核心技术，其中一项技术被列入“中美技术禁运清单”，凸显其独特价值。公司荣誉颇丰，曾荣获达沃斯世界经济论坛“技术先锋”等称号，并在金融科技创业大赛中拔得头筹，获得了多项全球技术专利和认证。

       阿博茨现招聘管理培训生，包括通用岗位和专业岗位，如技术中心管理培训生负责项目技术评审和落地，产品中心管理培训生则负责产品设计与优化。应聘者需具备良好的沟通理解能力、逻辑清晰和抗压性，以及自我驱动和执行力。对于AI相关背景、实习经历和特定技能的拥有者，将更具竞争优势。

       如对阿博茨的职位感兴趣，可通过联系陈经理进行进一步咨询，邮箱jinch@abcft.com，联系电话****，公司地址位于北京市海淀区科技财富中心A座3A层。