推荐几个python上现在比较好的量化框架。
vnpy
基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Python交易和数据API接口，基本覆盖了国内所有常规交易品种（股票、期货、期权），具体包括：CTP（vn.ctp）、飞马（vn.femas）、LTS（vn.lts）、金仕达黄金（vn.ksgold）、金仕达期权（vn.ksotp）、通联数据（vn.datayes）。
特点：简洁易用的事件驱动引擎（vn.event），作为事件驱动型交易程序的核心；涵盖针对如何使用API和事件驱动引擎开发交易程序的示例（vn.demo）。项目拥有开箱即用的实盘交易平台vn.trader（相比之下vn.demo仅建议学习用），整合了多种交易接口，并针对具体策略算法和功能开发提供了简洁易用的API。quantdigger
一个基于python的量化回测框架。它借鉴了主流商业软件（比如TB, 金字塔）简洁的策略语法，同时避免了它们内置编程语言的局限性，使用通用语言python做为策略开发工具。和 zipline , pyalgotrade 相比，QuantDigger的策略语法更接近策略开发人员的习惯。 目前的功能包括：股票回测，期货回测。支持选股，套利，择时,组合策略。自带了一个基于matplotlib编写的简单的策略和k线显示界面，能满足广大量化爱好者基本的回测需求。设计上也兼顾了实盘交易。
easyquant
股票量化框架，支持行情获取以及交易，基于easytrader和easyquotation 的量化交易框架。支持华泰、佣金宝、银河以及雪球模拟盘交易。 支持新浪免费实时行情，1s推送一次，集思路分级基金以及leverfun 的免费十档行情
easytrader
提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件，进行自动的程序化股票交易 可实现自动登录，支持命令行调用，方便其他语言适配，支持 Python3 / Python2, Linux / Win, 推荐使用 Python3
quartz
一个基于Pandas的量化回测框架，核心类库引入pandas，引入pylab库后能够实现可视化结果
AshareQuant
A股数据维护，把线上数据维护到mongodb，可以写入crontab中运行，定时更新基本面和历史日K线数据
vnpy_oanda
基于vnpy，对Oanda进行定制的Python开源交易平台开发框架
ftsVob
基于vnpy+easyquant项目的期货交易系统
[1]https://github.com/vnpy/vnpy
[2]https://github.com/QuantFans/quantdigger
[3]https://github.com/shidenggui/easyquant
[4]https://github.com/shidenggui/easytrader
[5]https://github.com/fucheng830/-quartz
[6]https://github.com/hezhenke/AshareQuant
[7]https://github.com/sniper24/vnpy_oanda
[8]https://github.com/ruyiqf/ftsVob
