量化数据
只讲数据和工具：历史数据从哪来、够不够用，怎么用历史数据检验你的规则。这里只放数据与工具，不做任何买卖推荐。
行情数据
行情数据：历史数据从哪来、够不够用？
免费数据足够学习和验证想法：开源库直接整理公开网站的数据，数据服务的免费档一般限制每分钟、每天的调用次数和历史长度。要稳定、能商用、历史长的数据，再买付费档。
用之前看清三件事：数据是不是延迟的、能不能商用或展示给别人、调用次数上限多少。国内市场和海外市场的数据往往要分开找。
| 名称 | 一句用途 | 费用 | 适合谁 | 直达 |
|---|---|---|---|---|
| Tushare Pro | 国内常用的金融数据接口（Python），行情、基本面等数据按积分开放 | 注册送 120 积分2,000 积分以上 ¥200/年；积分一年有效 | 国内行情数据 | 直达 → |
| AKShare | 开源的 Python 财经数据库，整理公开财经网站的数据，一行代码取数 | 免费MIT 开源；数据仅限学术研究 | 免费学习研究 | 直达 → |
| Alpha Vantage | 海外市场的历史与实时行情数据接口，有免费额度 | 免费每天 25 次；付费 $49.99/月起 | 海外行情入门 | 直达 → |
| Massive（原 Polygon.io） | 美股等市场的行情数据接口，2025 年由 Polygon.io 改名而来 | 免费每分钟 5 次；Starter 按月付 $29/月 | 美股数据 | 直达 → |
| Tiingo | 金融数据接口：几十年的价格历史和基本面数据 | 免费每天 1,000 次；Power $30/月 | 长历史数据 | 直达 → |
费用、费率与条款摘自各家官方页面（2026-09-30 查证），会调整，以官方页面为准；「未核实」表示官网拒绝自动读取或页面没写，本站没能确认。
回测
回测：用历史数据检验你的规则
本地回测用开源框架，免费、可改，适合会写 Python 的人；在线回测平台自带整理好的数据和云端算力，按档收费。
不管用哪种，都要把手续费和滑点算进去，并留一段没参与调参的时间段单独验证；只在一段行情里好看的规则，多半是参数调得太细。
| 名称 | 一句用途 | 费用 | 适合谁 | 直达 |
|---|---|---|---|---|
| Backtrader | 老牌 Python 回测框架，资料和例子多 | 免费GPL-3.0 开源；2023 年后基本停更 | 本地回测 | 直达 → |
| vectorbt | 基于 pandas 和 NumPy 的向量化回测库，一次测大量参数组合很快 | 免费开源版不能拿来售卖；PRO $25/月起 | 批量参数回测 | 直达 → |
| QuantConnect | 在线研究与回测平台，自带多类资产数据和云端算力，回测引擎开源 | 免费免费档可无限回测；Researcher 推荐配置 $84/月 | 云端回测 | 直达 → |
费用、费率与条款摘自各家官方页面（2026-09-30 查证），会调整，以官方页面为准；「未核实」表示官网拒绝自动读取或页面没写，本站没能确认。
适合哪些项目
这张货架出现在下面几个项目的步骤里