一般的量化交易平台，如聚宽、米筐等都有个研究模块，notebook的形式，那这个量化研究究竟有什么作用呢？
量化研究数据来源：
量化研究模块数据主要包括三大部分数据，一部分是实时数据，即两大证券交易所tick级别实时行情数据；一部分是历史行情数据，目前量化平台包含从05年至今的日线、分钟线行情数据；还有一部分是基本面数据，如包括05年至今的公司财务数据等。另外其他还有一些其他的如指数、行业、板块数据等。
量化研究数据来源包括两个方面，实时数据是从恒生鲸腾H5行情服务器获取，历史数据（包括历史行情与历史基本面数据等）是我们本地量化服务器的数据，而我们本地量化服务器的数据是每天盘后去恒生服务器下载增量数据。
量化研究的目的：
一个量化策略需要经过这么几个步骤：1，首先从一个灵感出发，然后获取行情数据或者基本面数据，对这些数据进行清洗、分析；2，通过建立数学建模去实现自己的想法；3，然后转化为策略代码；4，在回测平台上验证策略的好坏；5，如果效果不好则调整策略；6，调整完之后则可以在交易模块运行策略。
量化研究主要是第1步和第2步，即对股票行情以及基本面数据进行清洗、分析、建立数学模型的部分。
量化研究模块支持的功能介绍：
- 我们提供了标准化的jupyter notebook云端研究平台，它提供了一个python云端运行环境，可以在上面运行python代码，用户无需在自己本地电脑安装python运行环境。简而言之，研究模块就是一个嵌入到量化平台的网页，用户可以在这个网页上直接编写python代码和运行代码，代码的运行结果也会在代码块下面显示。而且代码可以一行一行的运行，这样每运行一行代码，我们都能看到代码的执行结果，
- 有些函数是策略平台内置的函数，比如获取行情数据的函数get_price，研究平台也可以调用这些内置的函数，获取数据进而进行分析，进而建立数学建模。
- 除了使用内置的函数外，还可以使用一些第三方的库，比如还可以用目前最火的金融数据分析库pandas，机器学习库sklearn等。
量化研究模块和回测模块的异同：
相同点：
1，都能运行python代码
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不同点：
- 回测模块的代码是整段运行的，有些函数必不可少，比如initialize函数，这个函数是用来初始化数据的，比如设定滑点，订阅股票行情；
- 研究模块的代码是按行运行的，方便观察代码运行结果。
- 有些函数只有回测模块能用，比如只有回测模块能用的get_history获取历史行情的函数，这个函数的参数不需要填入证券代码，因为在回测模块已经订阅了证券。而研究模块没有initialize函数去订阅证券代码，故只能用get_price函数来获取历史行情，这个函数的参数需要传入证券代码。