很多朋友对于量化交易平台 开源网站和米筐开源量化交易框架——RQAlpha 2.0不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 中国为何突然关停比特币交易平台
2. 米筐开源量化交易框架——RQAlpha 2.0
3. 学习量化选择Python还是R比较好

一、中国为何突然关停比特币交易平台

据报道，中国监管当局要求境内比特币交易所制定无风险清退方案，9月底前关停。

目前，国内三大比特币交易平台中，“比特币中国”和“微比特”两家已经正式宣布将关闭交易平台。一路高歌猛进的比特币交易，在中国，终于被按下了暂停键。

不过，冷静下来思考，从2010年4月公开交易，到近两年在中国投资圈兴起，监管部门为什么突然在这个时间节点上按下暂停键，我们又该如何认识这些新型金融概念呢？

昨天，中国互联网金融协会发布《关于防范比特币等所谓“虚拟货币”风险的提示》，指出比特币交易平台涉众人数扩大、投机氛围浓厚，是洗钱、贩毒、走私、非法集资等违法犯罪活动的工具；各类所谓“币”的交易平台，在我国并无合法设立的依据。

与此同时，是比特币价格的高位下跌。据报道，自从“比特币中国”宣布本月底停止交易，比特币价格就大幅下跌了11.3%，至3426.92美元。这也是比特币连续7天下跌，成为其一年来持续最久的跌势。

追根溯源，比特币是怎么流行起来的？

这还得说回2008年金融危机。危机之后，美国实行量化宽松（Quantitative Easing）的货币政策，不断向市场投放大量的货币，以刺激经济发展。这导致美元大幅贬值，紧接着全球主要央行也大放水，货币贬值进一步加剧。人们开始对政府垄断货币发行权和货币信用，产生了很深的质疑。

这个时候，比特币的出场，就有点“自带光环了”。作为世界上第一款虚拟货币，比特币有几大特点：匿名性、去中心化、不可篡改、不可追溯、跨境流动等。此外，开发者声称它总量有限（2100万个）、产出趋缓。

这些特点，无疑击中了那些自由主义、无政府主义者的兴奋点。他们认为，虚拟货币既能弥补法定货币的天然缺陷，还能躲避监管，进行“地下”和跨境资金交易，必须大力推广。

发展到这几年，其声势更是势如破竹。最高峰时，其价值相较于7年前，涨了500万倍，参与者从专业小众快速扩散到普通大众，国内甚至出现了“炒股炒房不如炒币”的论调。

与此同时，一大批“虚拟货币”跟风轮涨。2017年以来，莱特币价格上涨476%，瑞波币价格上涨54倍，以太币价格上涨13倍。

如此受追捧，名字里还带个“币”字，虚拟货币真能如那些自由主义者所愿，与法定货币并肩吗？

抛开花哨的概念，我们可以对照法定货币的基本职能，去认识比特币等虚拟货币。

作为一般等价物，货币的基本职能是：价值尺度、流通手段、支付手段、价值贮藏、世界货币等。我们一条一条来看：

首先，暴涨暴跌的虚拟货币，缺乏明确的价值基础，难以发挥价值尺度和流通手段的职能，最终只能沦为投机的工具。

再从货币信用上看，像中国、美国这些主权国家发行货币，依赖的是国家信用和黄金储备等标准，而虚拟货币的“信用”基础是数学算法。

这意味着什么？今天这个币的算法严密，那这个币的安全性可能就高一些，明天那个币的算法存在漏洞，或者被黑客攻破，就很有可能导致投资者的资产受损。事实上，在币圈，比特币被盗是常事，因而其贮藏的功能也无法实现。

此外，新算法层出不穷，新型虚拟货币也就层出不穷。那这些虚拟货币之间、虚拟货币和法定货币之间如何兑换？显然，目前还无好的解决办法。

更严峻的问题在于，货币种类一多，交易成本就会上去。而虚拟货币的匿名性和不可追溯性，又将增加货币政策的监测难度。这样一来，不受监管的虚拟货币，很容易变成跨境洗钱的工具。

这样一种货币，又如何能称之为法定货币呢？

事实上，早在2013年，中国央行就指明，比特币为“网络虚拟商品”，不是法定货币。

近日，原中国央行副行长、现中国互金协会会长李东荣也指出：“虚拟货币不具有法偿性、强制性等货币属性。不能作为价值尺度和支付手段。”并且，他说，有确凿的证据证明，比特币及其平台被非法活动所利用。

既然不过是一个虚拟货币，为何央行又要如此重视、下狠手？

原因很简单，比特币正日益成为各类违法犯罪活动的“帮凶”，潜藏社会风险。

事实上，在充斥着各类严重违法犯罪活动的“暗网”（Dark Web）世界，比特币正作为主要支付工具，大行其道。这些违法活动包括：走私、贩毒、军火、色情、暗杀等。

典型案例如丝路网站（Silk Road），借道“暗网”，售麦毒品，完全依靠比特币进行交易。美国联邦调查局于2013年查禁了丝路网站，2014年再次查封其2.0版本，但类似网站仍层出不穷。

在国内，公众投资者面临的，还不仅仅是违法犯罪和投机风险，更有交易平台带来的风险。近期，互联网金融协会就在风险提示中指出，各类所谓“币”的交易平台，在我国并无合法设立的依据。

在中国，98%的比特币交易，是通过比特币交易平台进行的。

但这些交易平台风险重重。一种情况是携款潜逃，例如2013年，国内比特币交易平台GBL，以遭黑客攻击为由突然跑路，用户损失2000多万元。

还有一种情况是网络安全和风险防控不到位。2016年，香港比特币交易平台Bitfinex约7200万美元的比特币遭窃，最终的损失却要由用户平摊。

此外，比特币交易平台兼具信息中介和交易中介职能，为炒麦炒麦活动提供了信息和交易便利，也是造成比特币市场风险的重要原因。

我们到底需要一种怎样的货币，一种怎样的货币环境？

央行行长周小川关于数字货币的讲话，值得思考。他说：“数字资产、区块链等技术会产生不容易预测到的影响，在发展过程中出现的问题，需要进行规范。”

可见，央行层面的研究，是法定货币的数字化，通过科技创新提高支付系统的效率和安全性。但社会和公众却利用虚拟货币和区块链等，走向了融资和投机。

比如，至今也没几个能说得清楚的区块链技术，在用作虚拟货币底层技术时，存在的问题就不少。

首先是网络安全。真正拥有比特币的人基本不在网上存储代币，而是将它们存在硬盘里。最先进的技术，却用最原始的方式储存，这事是不是有点讽刺？

其次，比特币的代码是开源的，这也就意味着，技术人士可以修改代码，产生源源不断的虚拟货币，也就突破了比特币“总量有限”属性。

这事儿的关键在哪儿呢？在于这些虚拟货币可以与法定货币兑换，例如比特币可以兑换成日元，日元可以与世界上几乎所有法定货币兑换。这种情况下，如果虚拟货币的数量任意增加，那么整个国际货币体系就乱套了。

此外，比特币还很容易滋生套利行为。比如，拿人民币换成比特币，到日本再拿比特币换成日元买房子，连中间汇兑都省去了。这不是给资本外逃提供了技术手段嘛。

因此，9月4日，央行叫停代币交易平台的兑换功能，特别是与法定货币的兑换功能，是非常精确的打击手段。

近几年来，监管部门一直强调，要脱虚向实，保护好实体经济。但无论是从技术上，还是发展方向上，比特币等虚拟货币都与这一理念背道而驰。

而最近这一轮监管的组合拳，既是对全国金融工作会议精神的贯彻落实，也是对投资者合法权益的保护，更是对金融风险早防范、早化解理念的贯彻。

对于有犯罪可能的东西，就要严厉打击封存！支持国家行动！

二、米筐开源量化交易框架——RQAlpha 2.0

半年前，Ricequant推出了开源框架RQAlpha 1.0，它在GitHub上崭露头角，引起了业界广泛关注。我们深知开发者们的需求，因此在与众多开发者互动交流中，RQAlpha 1.0虽已是一把利剑，但仍缺一份灵动的色彩。借鉴Goldman Sachs的开源举措，Ricequant倾力打造，如今我们荣幸地迎来了RQAlpha 2.0的开源全貌，这一重大突破将底层Python回测框架全部开放，赋予了更多可能性。

相较于前一代，RQAlpha 2.0的回测速度提升了惊人的5倍，部分数据调用效率更是提升20倍，让你的策略执行更加流畅高效。

无论是期货还是股票的日数据，RQAlpha 2.0均实现同步更新，只需本地更新bundle，即可轻松获取最新数据。

RQAlpha 2.0不仅保留了股票策略，更增添了期货策略及混合策略选项。无论是期货对冲还是股票策略组合，你都能在构建时享受到前所未有的选择。

回测结果支持生成直观的图形化报告，同时提供CSV格式的详细交易和持仓信息，助你全面分析策略表现。

无论你是Python 2的爱好者还是3的推崇者，RQAlpha 2.0都能无缝对接。我们持续提升测试覆盖率，即将达到80%以上，确保每一个模块的稳定性。

长期维护的文档，清晰易懂，设计优雅，让你轻松上手。example目录包含常用技术指标、配对交易和海龟模型等策略，助你迅速掌握量化策略。

(动图展示)——一个模块化扩展的视觉解构

RQAlpha 2.0远不止于回测框架，Mod模块的出现，让它在量化交易领域有了更广阔的视野。它支持交易模块接口，自定义数据源，API扩展，以及风控和数据分析阶段的钩子注入，甚至撮合逻辑的定制和替换。

RQAlphaPlus商业版在Mod机制上更进一步，提供分钟级和Tick数据，财务信息，丰富的API接口，直观的GUI界面，实时风控，以及高效实盘交易对接，还具备策略管理系统，助力深度量化分析。

我们与vn.py和tushare的深度合作，不仅提升了RQAlpha的功能，也推动了整个量化工具的进步。RQAlpha现在可通过Mod接入vnpy，实现与实盘交易的无缝对接，目标是打造国内顶尖的量化工具，未来我们将持续寻求与顶尖开发者合作，丰富更多功能。

RQAlpha的发展离不开社区的支持，我们期待您的反馈和建议，共同推动RQAlpha的卓越。如果你对RQAlpha有任何疑问或想参与讨论，可以通过邮件public@ricequant.com或加入讨论群487188429，与我们共享智慧。

探索RQAlpha 2.0的更多细节，请访问：

三、学习量化选择Python还是R比较好

1、对于想从事数据行业的人和数据工作者来说，是学习R还是 python，哪个工具更实用一直被大家争论。python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而 Python因为易于理解的语法被大家所接受。

2、在这篇文章中，我们将重点介绍R和 Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。

3、Ross Ihaka和 Robert Gentleman于 1995年在S语言中创造了开源语言R，目的是专注于提供更好和更人性化的方式做数据分析、统计和图形模型的语言。

4、起初R主要是在学术和研究使用，但近来企业界发现R也很不错。这使得中的R成为企业中使用的全球发展最快的统计语言之一。

5、R的主要优势是它有一个庞大的社区，通过邮件列表，用户贡献的文档和一个非常活跃的堆栈溢出组提供支持。还有 CRAN镜像，一个用户可以很简单地创造的一个包含R包的知识库。这些包有R里面的函数和数据，各地的镜像都是R网站的备份文件，完全一样，用户可以可以选择离你最近的镜像访问最新的技术和功能，而无需从头开发。

6、如果你是一个有经验的程序员，你可以不会觉得使用R可以提高效率，但是，你可能会发现学习R经常会遇到瓶颈。幸运的是现在的资源很多。

7、Python是由 Guido van Rossem创建于 1991年，并强调效率和代码的可读性。希望深入的数据分析或应用统计技术的程序员是 Python的主要用户。

8、当你越需要在工程环境中工作，你会越喜欢 Python。它是一种灵活的语言，在处理一些新东西上表现很好，并且注重可读性和简单性，它的学习曲线是比较低的。

9、和R类似，Python也有包，pypi是一个 Python包的仓库，里面有很多别人写好的 Python库。

10、Python也是一个大社区，但它是一个有点比较分散，因为它是一个通用的语言。然而，Python自称他们在数据科学中更占优势地位：预期的增长，更新颖的科学数据应用的起源在这里。

11、在网上可以经常看到比较R和 Python人气的数字，虽然这些数字往往就这两种语言是如何在计算机科学的整体生态系统不断发展，但是很难并列进行比较。主要的原因是，R仅在数据科学的环境中使用，而 Python作为一种通用语言，被广泛应用于许多领域，如网络的发展。这往往导致排名结果偏向于 Python，而且从业者工资会较低。

12、R主要用于当数据分析任务需要独立的计算或分析单个服务器。这是探索性的工作，因为R有很多包和随时可用的测试，可以提供提供必要的工具，快速启动和运行的数量庞大几乎任何类型的数据分析。R甚至可以是一个大数据解决方案的一部分。

13、当开始使用R的时候，最好首先安装 RStudio IDE。之后建议你看看下面的流行包：

14、如果你的数据分析任务需要使用 Web应用程序，或代码的统计数据需要被纳入生产数据库进行集成时你可以使用 python，作为一个完全成熟的编程语言，它是实现算法一个伟大的工具。

15、虽然在过去 python包对于数据分析还处于早期阶段，但是这些年已经有了显著改善。使用时需要安装 NumPy/ SciPy的（科学计算）和 pandas（数据处理），以使 Python可用于数据分析。也看看 matplotlib，使图形和 scikit-learn机器学习。

16、不同于R，Python有没有明确的非常好的 IDE。我们建议你看看 Spyder以及 IPython网站，看看哪一个最适合你。

17、R和 Python：数据科学行业的表现

18、如果你看一下最近的民意调查，在数据分析的编程语言方面，R是明显的赢家。

19、有越来越多的人从研发转向 Python。此外，有越来越多的公司使用这两种语言来进行组合。

20、如果你打算从事数据行业，你用好学会这两种语言。招聘趋势显示这两个技能的需求日益增加，而工资远高于平均水平。

21、可视化通常让我们更有效地理解数字本身。R和可视化是绝配。一些必看的可视化软件包是 ggplot2，ggvis，googleVis和 rCharts。

22、R具有活跃的社区和一个丰富的生态系统。R包在 CRAN，Bioconductor的和 Github上。您可以通过 Rdocumentation搜索所有的R包。

23、R由统计学家开发，他们可以通过R代码和包交流想法和概念，你不一定需要有计算机背景。此外企业界也越来越接受R。

24、R使统计人员的更轻松，但你电脑的运行速度可能很慢。虽然R的体验是缓慢的，但是有多个包来提高的r性能：pqR,renjin，FastR, Riposte等等。

25、R学习起来并不容易，特别是如果你要从 GUI来进行统计分析。如果你不熟悉它，即使发现包可能会非常耗时。

26、IPython Notebook使我们更容易使用 Python进行数据工作，你可以轻松地与同事共享 Notebook，而无需他们安装任何东西。这大大减少了组织代码，输出和注释文件的开销。可以花更多的时间做实际的工作。

27、Python是一种通用的语言，容易和直观。在学习上会比较容易，它可以加快你写一个程序的速度。此外，Python测试框架是一个内置的，这样可以保证你的代码是可重复使用和可靠的。

28、Python把不同背景的人集合在一起。作为一种常见的、容易理解，大部分程序员都懂的，可以很容易地和统计学家沟通，你可以使用一个简单的工具就把你每一个工作伙伴都整合起来。

29、可视化是选择数据分析软件的一个重要的标准。虽然 Python有一些不错的可视化库，如 Seaborn，Bokeh和 Pygal。但相比于R，呈现的结果并不总是那么顺眼。

30、Python对于R来说是一个挑战者，它不提供必不可少的R包。虽然它在追赶，但是还不够。

31、由你决定！作为一个数据工作者，你需要在工作中选择最适合需要的语言。在学习之前问清楚这些问题可以帮助你：

32、是什么在你的领域中常用的工具？

33、什么是其他可用工具以及如何做这些涉及到的常用工具？

关于本次量化交易平台 开源网站和米筐开源量化交易框架——RQAlpha 2.0的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。