目前主流的量化交易软件和平台主要可以分为几类："开发工具/框架"、"回测平台"、"交易执行接口 (API)" 以及 "一体化综合平台"。它们各有侧重，满足不同阶段和不同需求的量化交易者。
以下是一些主流的例子及其特点：
"一、 开发工具 / 框架 (侧重于策略研发和算法实现)"
1. "Python 及其量化库 (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Zipline, Backtrader, Quantopian)"
"特点:" "灵活性极高:" Python 生态庞大，库丰富，几乎可以胜任量化交易的任何环节。 "社区活跃:" 拥有庞大的开发者社区和丰富的学习资源。 "易于学习和使用:" 相对于 C++ 或 C#，Python 更易于上手。 "跨平台:" 可以在 Windows, macOS, Linux 上运行。 "缺点:" 相比 C++/C#，在极端性能要求下可能存在瓶颈；不同库之间存在兼容性问题；对于零编程基础者仍有一定门槛。 "代表性库:" "Zipline:" 由 Quantopian 开发，基于 `pandas` 和 `numpy`，使用 `queue` 进行多线程回测，相对简单易用。 "Back

现在主流的量化交易软件和平台有哪些，各有啥特点？