在金融量化交易领域，许多开源平台提供了图形用户界面（GUI），方便用户进行策略开发、回测和实盘交易。以下是一些具有图形界面的开源量化交易平台：
1. vn.py
vn.py 是一个基于 Python 的开源量化交易平台开发框架，支持多种交易接口，涵盖国内外的证券、期货、期权等市场。
主要特点：
- 多市场支持：覆盖国内外多种交易品种的接口，包括期货、证券、期权等。
- 策略模块：内置多种量化策略模块，用户可通过 GUI 界面管理或使用命令行模式运行。
- 可扩展性：用户可根据需求快速对接新的交易接口或开发上层策略应用。
- 图形界面：提供 VN Trader 主界面，方便用户进行交易操作和策略管理。
项目地址： https://github.com/vnpy/vnpy
2. Backtrader-PyQt-UI
Backtrader-PyQt-UI 是一个基于 Backtrader 和 PyQt 设计的简易交易回测用户界面，允许开发者和量化交易者以图形化的方式进行策略测试和分析。
主要特点：
- 策略回测：结合 Backtrader 的强大回测功能，用户可通过 GUI 界面进行策略测试。
- 图形界面：基于 PyQt 开发，提供直观的用户界面，简化策略开发流程。
- 数据可视化：集成了金融数据处理和可视化工具，如 matplotlib、websocket-client 等。
项目地址： https://gitcode.com/gh_mirrors/bac/backtrader-pyqt-ui
3. QuantAnalysis
QuantAnalysis 是一个使用 Python 开发的金融量化分析桌面软件，基于 PyQt5 开发，提供图形用户界面，方便用户进行金融数据分析和策略开发。
主要特点：
- 数据获取：通过 pandas、tushare、datareader 等库获取金融数据和新闻。
- 数据分析：利用 pandas 对数据进行统计分析，如均值、方差等计算。
- 图形界面：基于 PyQt5 开发，提供直观的桌面应用界面。
- 数据可视化：使用 seaborn、matplotlib 等库进行数据可视化。
项目地址： https://github.com/github4n/QuantAnalysis
4. Kungfu Quant
Kungfu Quant 是一个专为量化交易者设计的开源交易执行系统，提供图形化操作界面，简化策略运维流程。
主要特点：
- 低延迟交易：提供微秒级别的系统响应，支持带纳秒级时间戳的交易数据实时存储和盘后分析。
- 策略编写：支持 Python 3 及 C++ 形式的策略编写，策略师可以自由使用第三方计算库。
- 图形界面：提供图形化操作界面，简化策略运维流程。
- 跨平台：支持 Windows、MacOSX、Linux 等平台。
项目地址： https://github.com/66my/kungfu_quant
这些平台各具特色，用户可根据自身需求选择合适的工具进行量化交易策略的开发和测试。