在多年的研究中，也接触了很多量化工具，包括楼主提到的天软、还有TB、TradeStation，还有近几年逐步兴起的互联网资管工具，比如优矿、米筐等。
现在常用的除了自己本地的编程环境外，还十分常用的是优矿的客户端。
因为他能满足我进行量化研究的所有需要。
首先吸引我是丰富的数据，最早认为量化就是策略，但现在更多发现，策略并不是全部，好的策略一定是基于好的数据，甚至可以说量化就是数据。好的数据，一是我们的策略灵感的来源，二是我们校验我们的灵感（策略）的依据。在优矿上，除了有股票、期货、期权、基金等多种资产的行情等基础数据，还有细粒度的point in time的财务数据，除此之外，还有大量的衍生数据可以直接使用，如财务指标，因子库，期权希腊值等。
其次，是多资产的策略平台。在日常的研究中，由于多资产的需要，很需要能够 All in One 的进行各种资产的策略研究，这个可以在优矿上轻松实现，现在优矿支持股票、期货、场内外基金、指数的策略开发，听他们的服务人员讲，今年还会有港股、期权的策略支持，这个对多资产多策略的研究十分有帮助。
他们的策略平台，还有一个对我有帮助的地方，就是策略回测和策略跟踪的细致处理。这个是我之前用其他平台没有体会的细致。主要是两点，一是合理的订单撮合模型，二是 point in time 数据。
就拿成交价格来说，很多平台都是直接拿K线图的收盘价进行撮合的，这就造成“偷价”问题。什么意思呢？比如说，策略触发是使用日K线进行判断的，但订单成交的判断却使用了最后一根日K线的收盘价。不要忘了，当订单委托下去后，价格早就不是日K线的收盘价了，所以相当于用过去的无法真实成交的价格进行成交。这样会比较明显的增加策略收益。优矿使用的下单后的价格进行的撮合，无论是回测还是模拟交易，都是如此，即保证了回测结果的合理性，也更加真实的模拟的现实场景。
再说一个point in time的事儿。不做量化的人未必理解 PIT 的重要性，怎么理解 PIT 呢？这个主要是在财务数据和财务因子方面有明显的体现。我们经常遇到财务报告修正，修正的值往往和第一次披露的科目值相差很多。传统的数据提供商和量化平台，往往只给你一份数据，就是修正后的数据。这东西用来站在今天的视角选股没什么问题，但用在历史回测，那就俨然引入了未来数据。
比如4月1日发了年报，那我在4月2日就应该只知道这份财报的数据，5月1日发了修复的年报，那我在5月2日之后，就应该基于新的数据进行计算。优矿在这点做得很严谨，回测时，在不同的时间可以得到对应的数据，不会有未来数据的引入。
关于策略跟踪时候的模拟交易。优矿由于是直接对接交易所行情，所以在策略的触发和订单撮合时，做得也十分细，他们直接用的 OrderBook 盘口数据进行的订单可成交性和撮合成交价格的估计。比传统的用成交价或者K线图的收盘价要精细的多。
通过这种处理，能让我研究更多细致的策略表现，如开盘时候的盘口分布对订单成本的影响等。
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