R的长处是数据分析和统计模型, 修改起来很灵活, 但不适合实时交易. 在我看来跟C++其实是完美的结合. 曾经有人写过'R/IBrokers'包, 能在R里直接连到IB. 我试过,发现诸多局限性, 比如速度和可靠性. 没有用过OQ/QD/Ninjia之类的平台,上手太花时间,而且不是免费的. 有兴趣用IB做计算机交易的朋友,可以试一下这个开源的TWS C++ API: https://github.com/rudimeier/twsapi. 以它作为起点,我在Ubuntu Linux下成功的写好了交易系统,能够灵活测试各种策略.
发此帖的目的是找有共同兴趣的朋友: 1. 在IB交易并对计算机交易(主要是C++)感兴趣的朋友可与我联系. 2. 如果同时对R很熟悉那就更好了 所有的统计软件, 包括R和SAS, 都不是短时间之内就可以精通的. 四到五年的时间, 应该是太保守了. 如果有统计背景的话,3~6个月就可以比较熟练了,然后再慢慢的提高. 对学习R感兴趣的朋友可以试用 RStudio: http://rstudio.org 它是基于R的一个集成环境,能够极大的缩短上手时间.
RStudio很有特色啊。 这个red-r好像也有点特色http://www.red-r.org/ R的中文资料比较少，有什么好的推荐。 看到几个入门的了，有空看看。 http://bbs.sciencenet.cn/blog-81613-570484.html http://www.rproject.cn/index.php?n=Site.官方手册
边学边玩。 http://r.dataguru.cn/ 在R里面玩数独（不过用计算机编程玩数独还不把设计数独的人气死了，枉费了设计者的付出） http://www.dataguru.cn/article-1736-1.html
好久没看这个帖了. 其实这就是我发此帖的目的, 欢迎多多交流 我用IB的paper account已经实现了把数据实时从C++ API传给R,运行模型,然后 把结果传给C++. 现在系统已经能自动运行一个日内交易策略(纸交阶段). 你在另一回帖里提到Rpy, RJava. 就稳定性来说, RJava应该跟Rcpp差不多,效率要 远好于Rpy.