数据方面：提供股票、ETF、期货（股指、国债、商品期货）、现货的基本信息。股票、ETF过去10多年以来每日市场数据，股票、ETF在2005年以来的分钟线数据。
ETF过去20多年以来的市场数据和财务数据。期货从1999年以来的每日行情数据。期货2010年以来的分钟线数据。中国50ETF、商品期权的日、分钟数据。舆情大数据。
该量化交易平台研究方面：提供基于IPythonNotebook的研究平台，支持Python，Matlab，Excel。提供API。
回测方面：支持股票、ETF、期货等品种的回测，支持日、分钟级回测。
模拟交易方面：支持日、分钟级别的股票、ETF、期货等品种的模拟交易。
实盘交易方面：提供期货的实盘交易。
交流社区方面：“米筐量化社区”，活跃度较高。
二、聚宽（JoinQuant）
目前主流的量化交易平台有哪些？哪个好？
聚宽访问地址：joinquant.com/
数据方面：提供2005年至今完整的股市Leve1数据、上市公司财务数据、完整的停复权信息。该量化交易平台实时更新行情数据，盘后更新财务数据。此外还提供基金（包括ETF、LOF、分级A/B基金、货币基金）的行情和净值数据，金融期货数据、股票指数数据、行业板块数据、概念板块数据、宏观数据、行情数据等。
研究方面：提供基于IPythonNotebook的研究平台，支持Tick级数据，支持Python2、Python3。提供API（ApplicationProgrammingInterface）。
回测方面：支持股票、基金、期货等品种的回测，支持日、分钟、Tick级回测。
模拟交易方面：支持股票、股指期货、商品期货、ETF等品种的日、分钟、Tick级别的模拟交易。
实盘交易方面：和第一创业合作，支持股票、场内基金、期货的自动化实盘交易。
交流社区方面：“聚宽社区”，活跃度很高。
公司地址：北京市朝阳区
三、Bigquant
访问地址：bigquant.com/
数据方面：提供日/分钟级别的股票、期货、基金等数据的实时和历史数据，以及新闻、社交等新型数据。
研究方面：支持Python，提供AI开发策略。提供API。
回测方面：支持股票、期货等品种的回测，支持日、分钟、Tick级回测。
模拟交易方面：支持日、分钟级别的股票、期货等品种的模拟交易。
实盘交易方面：可推送秒级交易信号，提供API接口对接交易终端，由用户手动交易。
交流社区方面：“Bigquant量化社区”，活跃度较高。
公司地址：成都市高新区。
四、优矿（Uqer）
访问地址：uqer.datayes.com/
数据方面：2007年以后的沪深港上市公司财务报表数据，沪深交易所股票基本信息和日/分钟级别行情，港股日级别行情。日/分钟级别的场内基金行情、日/分钟/Tick的期货行情、日/分钟级别的指数行情、日/分钟/Tick级别的期权行情。
大宗商品、债券、宏观产业数据。以及股票/指数的量化因子库，主流媒体数据，主流电商数据等。
回测方面：支持股票、场内外基金、期货、指数等品种的日、分钟级回测。
模拟交易方面：支持股票、场内外基金、期货、指数等品种的模拟交易。
实盘交易方面：暂时无法实现实盘交易。
交流社区方面：“优矿社区”，活跃度较高。
公司地址：上海市虹口区。
五、果仁
访问地址：guorn.com/
数据方面：主要是近十年的股票、基金数据。
研究方面：非编程量化平台，一站式策略服务，门槛低（其实觉得非编程类严格来说不算量化平台，但是是很好的参考和学习平台）。
回测方面：主要提供股票、基金的策略的日级回测。
模拟交易方面：暂没有明确的模拟交易概念。
交流社区方面：没有社区。
公司总部：杭州市西湖区。
六、掘金量化（Myquant）
访问地址：myquant.cn/
数据方面：提供近10年日/分钟/Tick级别股票数据，及财务、分红送配、行业、板块等数据。还提供股指期货、商品期货的连续数据。
研究方面：支持Python，Matlab，C，C++，C#语言，提供API接口。
回测方面：支持股票、期货等品种回测及其混合回测，支持日、分钟、Tick级回测。
实盘交易方面：支持股票、期货、两融等量化实盘，实盘开通需要客户提交申请和平台人工审核，具有实盘交易权限后也可以手动交易。
交流社区方面：掘金量化社区，活跃度一般
公司地址：深圳市南山区。
七、开拓者（TradeBlazer）
访问地址：tradeblazer.net/
数据方面：宏观、企业财务数据、板块、复权等等基础数据。
研究方面：底层使用C语言，执行效率高。C++的行情交易和图形组件对象。以TradeBlazerlanguage为基础，需要用户调用TradeBlazer公式。有独立的客户端软件。
回测方面：主要支持期货品种的日、分钟、Tick级回测。
模拟量化交易方面：主要支持期货品种的模拟交易。
实盘交易方面：主要支持全自动期货实盘交易。
交流社区方面：“投资学院”、“TB网校”、“交易论坛”等交流区，活跃度很高。
公司地址：深圳市南山区
备注：（AQF备考资料包含：1、AQF专用公式表2、AQF模拟习题3、AQF前导课程4、AQF报名流程指引图5、AQF电子版资料6、AQF考纲7、AQF笔记）
通过试题测试进行个人能力评估，根据答题正确率评估薄弱知识点