量化开发编程平台的选择取决于多个因素，包括课程内容、教学质量、社区支持、数据资源和费用等。以下是一些知名的量化编程平台及其特点：
Quantopian
提供基于Python的量化交易平台，适合初学者和有经验的量化交易者。
拥有庞大的社区和丰富的教育资源。
PyAlgoTrade
一个开源平台，支持多种交易所，提供策略开发框架和常用技术指标，适合想要深入研究的用户。
Backtrader
功能强大，支持多种市场和交易策略，提供丰富的技术指标和统计工具，适合专业用户。
Zipline
由Quantopian开发，提供易于使用的回测框架，支持多个交易所和多种市场。
Catalyst
一个开源框架，支持股票、期货和加密货币等市场，提供策略开发和回测工具。
掘金量化（Myquant）
提供丰富的数据、多语言策略开发、tick级回测、仿真模拟、实盘交易、风控、绩效等专业量化服务。
米筐（Ricequant）
作为国内外领先的量化方案供应商，拥有丰富的开发经验和领先的金融工程模型服务。
聚宽（JoinQuant）
对新手友好，提供丰富的学习资源和社区交流，回测速度较快。
Bigquant
首将人工智能应用在量化投资领域的平台，提供企业级AI平台、量化投资大数据、AI投研工具等。
优矿（Uqer）
提供类似IPython Notebook的研究平台，支持Python2进行策略研究。
交易开拓者（TB）
国内知名的期货量化交易软件，提供了从基础学习到策略开发、回测、模拟交易等一系列功能，非常适合新手入门。
文华财经
提供全面的期货行情和分析工具，还支持自定义指标和策略，适合需要高度定制化策略的专业交易者。
广发期货、瑞达期货
这些大公司不仅教学质量高，而且师资团队专业，实战经验丰富。
QuantConnect
支持多种编程语言，回测引擎强大，社区活跃，资源比较丰富。
建议
初学者：建议从聚宽（JoinQuant）或掘金量化（Myquant）开始，因为它们对新手友好，提供丰富的学习资源和社区交流。
有一定基础的用户：可以考虑使用Zipline或Backtrader进行更深入的策略开发和回测。
专业用户：如果需要更强大的功能和更高的灵活性，可以考虑使用PyAlgoTrade或QuantConnect，并结合自己的需求选择合适的工具和平台。
选择合适的量化开发编程平台，可以大大提高量化交易的学习效率和策略开发的准确性。建议根据个人的基础、需求和兴趣，选择最适合自己的平台进行学习和实践。