在数字货币市场，量化交易已经成为了越来越多投资者关注的话题，量化交易指的是运用数学模型、统计学方法以及计算机技术，在金融市场进行交易决策和执行的过程，对于虚拟货币量化平台，选择一款好的量化交易软件至关重要，下面将为大家介绍十大优秀的量化交易软件，以帮助投资者在数字货币市场获得更好的交易体验。

1、BotVS

BotVS是一个基于云的量化交易平台，支持多种编程语言，如Python、C 等，用户可以方便地在该平台上搭建、测试和部署自己的量化策略，BotVS还提供了丰富的API接口，方便用户进行二次开发。

2、QuantConnect

QuantConnect是一个免费的、开源的量化交易平台，支持Python和C#编程语言，该平台提供了丰富的数据源，包括历史行情数据和实时行情数据，同时支持自定义数据源，QuantConnect还拥有强大的回测功能，可以帮助用户评估策略的效果。

3、vn.py

vn.py是一个基于Python的开源量化交易平台，支持国内外多个交易所的接口，该平台提供了丰富的交易工具，如行情接口、交易接口、数据分析工具等，vn.py还具备良好的扩展性，用户可以根据自己的需求进行定制化开发。

4、Zipline

Zipline是一个基于Python的开源量化回测库，主要用于量化策略的研究和开发，Zipline提供了丰富的数据接口，可以方便地接入多种数据源，Zipline还具备较强的性能，可以快速进行大规模数据的回测。

5、PyAlgoTrade

PyAlgoTrade是一个基于Python的开源算法交易平台，支持多种交易策略，该平台提供了丰富的数据源，包括Yahoo Finance、Google Finance等，同时支持自定义数据源，PyAlgoTrade还具备图表展示功能，可以直观地展示策略效果。

6、QuantBot

QuantBot是一个基于Python的开源量化交易平台，支持多交易所、多币种交易，该平台提供了丰富的API接口，方便用户进行策略开发，QuantBot还具备较强的性能，可以满足用户对实时交易的需求。

7、GeeQuant

GeeQuant是一个基于Web的量化交易平台，支持Python和JavaScript编程语言，该平台提供了丰富的数据源和策略模板，用户可以快速搭建自己的量化策略，GeeQuant还具备社交功能，用户可以分享自己的策略和观点。

8、AlgoTerminal

AlgoTerminal是一个基于Web的量化交易平台，支持Python和JavaScript编程语言，该平台提供了丰富的数据源和工具，用户可以轻松进行策略开发、测试和部署，AlgoTerminal还具备实时监控功能，可以实时了解策略运行情况。

9、Quantiacs

Quantiacs是一个基于Web的量化交易平台，支持多种编程语言，该平台提供了全球范围内的金融数据，用户可以****，Quantiacs还举办了全球量化策略大赛，吸引了众多量化投资者的关注。

10、Trality

Trality是一个基于Web的量化交易平台，专为初学者和专业人士设计，该平台提供了易于使用的策略编辑器，用户无需编程知识即可创建自己的量化策略，Trality还支持实时交易，满足用户对交易速度的需求。

十大量化交易软件各具特色，投资者可以根据自己的需求和技能水平选择合适的平台，需要注意的是，量化交易并非万能，投资者在实盘交易中还需结合市场情况、风险控制等多方面因素，谨慎操作。

随着数字货币市场的不断发展，量化交易领域的竞争也将愈发激烈，为了在市场中获得优势，投资者应关注以下几个方面：

1、技术能力：不断提高自己的编程、数据分析等技能，以适应量化交易的发展。

2、策略研发：紧跟市场动态，不断优化和改进自己的量化策略。

3、风险管理：合理配置资产，遵循风险控制原则，降低交易风险。

4、学习交流：多与同行交流，分享经验和心得，提高自己的量化交易水平。

在虚拟货币量化交易领域，选择合适的量化交易软件是成功的一半，投资者应结合自身优势，不断学习和实践，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。