一：盈首AI全自动量化交易平台：
    数据方面：盈首提供近15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。
    研究方面：支持Python、提供API接口。不会编程的用户也可以使用，这一点特别亲民，也是盈首量化的一大亮点，毕竟会编程会的个人投资者还是少之又少的
    回测方面：支持股票，支持日、分钟、Tick级回测，而且可以清晰的看到回测时间段内的每一笔成交，但只支持股票
    实盘交易方面：盈首量化只支持股票
    推荐理由：适合所有股民，无论你会不会选股，会不会编程都可以使用，使用门槛极低，也是市场需求所在。盈首量化交易机器人内设180个Al量化模型，每一个模型代表一种操作思路，直接点击AI量化模型及去风险因子和基本面因子组合成具有超高历史回测收益率的实盘操作策略，一次设定，可以长期自动运行。
    二：米筐量化
    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，包括股票、ETF过去10多年以来每日的市场数据，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等。
    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。
    交易方面：米筐同时支持股票、ETF、期货等品种
    推荐理由：作为的量化方案供应商，米筐拥有丰富的开发经验和的金融工程模型服务。数据丰富但用户需要具备编程的能力
    三：掘金量化
    数据方面：掘金提供近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：掘金量化支持股票、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。
    推荐理由：投研+交易的一站式量化投研系统，提供丰富的数据、多语言策略开发、tick级回测、风控、绩效等专业量化服务。使用者需要具备编程的能力，*重要的是，本地化终端运行无需上传策略，毕竟策略的安全性是用户的致命痛点。
    四：聚宽量化
    数据方面：聚宽提供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。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。
    实盘交易方面：支持多种实盘交易，包括股票、场内基金、期货的自动化交易。
    推荐理由：聚宽对于新手的友好度不错，有丰富的学习资源和社区交流，平台的回测速度也可以。数据丰富但需要使用者具备编程的能力，是不错的平台，数据、回测、实盘，不算很好但也不算很差吧。
    软件只是工具，效果如何当然要看使用者了，就如同刀和侠客之间的关系，总之适合自己的才是做好的。