① 悬赏请教：浙江新世纪期货、南华期货公司怎样
这两家我都熟悉,新世纪期货就在武林广场边上,交通方便,逛街也很方便.南华期货在文三路莫干山路交界处,相对来说偏一点.
就环境来说,新世纪期货的楼旧了点,就服务来说,南华的研究实力强一点,资讯相对多一些.所以,如果你不是很喜欢购物的话,我推荐南华.
至于交易费用,这个要自己谈的啦,平今单边的肯定的,一般投资者是收交易所的2倍,你是大客户的话,可以自己谈.
电脑座位和交易平台这些都不是问题,浙江的期货公司很实在的,在这方面还是做得挺好的.
浙江最大的期货公司是永安.另外,天马的市场部经理技术不错.也是值得考虑的两家.
② （python）用大奖章个人版wind导出股票交易数据出现错误，数据无变化。
我的大奖章现在登录不上去了。你的可以登录不？
③ WindPy接口调用是线程阻塞的吗
如果你是写多线程的程序，那么runnable必不可少，因为runnable专门用于多线程，而且实现该接口极其简单，只需要重写run（）方法就可以了。如果你不是写多线程程序，那就无所谓了，自己可以定义接口。
④ wind量化平台python怎么分析
使用Python插件，首先需要安装python环境，其次是WindPy接口。
建议直接安装Python(x,y)，一堆东西都有了。
登录wind之后，在菜单【量化】-->【修复插件】-->【修复python】，自动进行插件的安装。
⑤ python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱
Python量化投资框架：回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline ：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade ： 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 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest ：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。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 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。 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 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。 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。 雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 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。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： 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 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架，支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1 回测 回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少； 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。 就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。 能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。
⑥ tushare的接口怎么样使用
安装TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装
方式3：将源代码下载到本地python setup.py install
升级TuShare
1、先查看本地与线上的版本版本号：
pip search tushare
2、升级TuShare：
pip install tushare --upgrade
确认安装成功
import tushare as ts
print ts.__version__
获取历史交易数据
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data（‘600848’）
ts.get_hist_data（‘600848’，ktype='W‘） #获取周k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='M‘） #获取月k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='5‘） #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='15‘） #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='30‘） #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='60‘） #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data（'sh’）#获取上证指数k线数据，其它参数与个股一致，下同
ts.get_hist_data（‘sz’）#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data（‘hs300’）#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data（‘sz50’）#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data（‘zxb’）#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data（‘cyb’）#获取创业板指数k线数据
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取历史分笔数据
df = ts.get_tick_data（‘000756','2015-03-27’）
df.head（10）
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取实时分笔数据
df = ts.get_realtime_quotes（‘000581’）
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值说明：
0：name，股票名字
1：open，今日开盘价
2：pre_close，昨日收盘价
3：price，当前价格
4：high，今日最高价
5：low，今日最低价
6：bid，竞买价，即“买一”报价
7：ask，竞卖价，即“卖一”报价
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金额（元 CNY）
10：b1_v，委买一（笔数 bid volume）
11：b1_p，委买一（价格 bid price）
12：b2_v，“买二”
13：b2_p，“买二”
14：b3_v，“买三”
15：b3_p，“买三”
16：b4_v，“买四”
17：b4_p，“买四”
18：b5_v，“买五”
19：b5_p，“买五”
20：a1_v，委卖一（笔数 ask volume）
21：a1_p，委卖一（价格 ask price）
…
30：date，日期
31：time，时间
⑦ 想在wind中试验python接口，该怎么做到
做量化，首先要解决的无疑是数据的获取问题。wind是众多机构和个人的原始数据获取源头。同时，python作为量化投资领域最为热门的编程语言之一，更是受到了诸多关注，像优矿、米匡、聚宽这些普及量化投资的网站，也都是应用python实现的。下面就讲下小白在应用python调用wind接口获取数据时的两个小技巧。
小技巧1：应用wind代码生成器
不同于matlab，pyhton并没有类似的图形化操作界面。在初步应用python时，最为苦恼的是获取某类数据时，不晓得如何写代码，也不晓得获取的结果是否正确。有时，为了方便知晓数据获取代码，甚至特意安装一个matlab。其实，wind本身有一个代码生成器WindNavigator，位于wind安装目录bin下。如下图所示。看，相对而言，比matlab的操作界面还要简单方便。
⑧ 请问国海良时期货客服是多少
国海良时期货客服电话：
400-700-9292
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官网客服信息请点击：http://www.ghlsqh.com.cn/port/v.py