量化投資使用python還是matlab，哪一個更好用？感謝您邀請我使用MATLAB，主要是因為MATLAB廣泛應用于與學術相關的機器學習領域，而且社區(qū)很強大。從技術上講，任何可以由Matlab完成的

量化投資使用python還是matlab，哪一個更好用？

感謝您邀請我使用MATLAB，主要是因為MATLAB廣泛應用于與學術相關的機器學習領域，而且社區(qū)很強大。

從技術上講，任何可以由Matlab完成的任務都可以由R/python完成。使用MATLAB或R完全取決于你的應用領域。另外，您還應該考慮開發(fā)時間，因為當您開發(fā)一個復雜的交易策略時，建模階段是最耗時的。

在我的領域，Matlab被廣泛使用，積累了很多可以直接使用的代碼，這是R/python無法比擬的（我用R已經(jīng)有一段時間了）。這將大大縮短建模時間，特別是當我需要快速建模時，所以MATLAB是我的首選。當我執(zhí)行策略時，我可以選擇C或MATLAB，N根據(jù)策略的類型，我當然不會使用MATLAB來執(zhí)行HFT策略。

的確，R在統(tǒng)計學術界得到了廣泛的應用，但是MATLAB在工程和機器學習方面擁有更大的用戶基礎。當您選擇一種開發(fā)語言時，不要僅僅從技術的角度來看待它，有時從業(yè)務的角度來看，您會做出不同的選擇。對我來說，時間就是金錢。如果將節(jié)省的開發(fā)時間計算為人工成本，則會超過購買MATLAB的成本。當然，您可以選擇R/python。如果你使用大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)包，那是個人喜好的問題。沒什么好爭論的。

如果您想知道一些可以通過MATLAB輕松完成但不能通過Python/R完成的事情，讓我給您舉個例子。Matlab可以直接向經(jīng)紀人交易發(fā)送信號，如博客emsx、X_uTrader和交互式經(jīng)紀人。這意味著我用Matlab開發(fā)的模型可以不加修改地用于中低頻交易，而R在這一點上要差得多。另外，MATLAB在并行計算領域比R更具優(yōu)勢。另外，MATLAB還有許多第三方工具可用。更多的討論可以集中在官方賬號5 calfdatanews（

量化投資中，MATLAB和python哪一個好？

Matlab）的強大優(yōu)勢，在矩陣處理Python無法比擬。我用Matlab和Python運行相同的算法，涉及到矩陣中的符號求導。

Python使用numpy、symmetry和SciPy。我覺得對稱矩陣雖然強大，但速度很慢，需要關注各種細節(jié)。

例如，復雜類型無法自動展開，（1 I）（2I 1）的結(jié)果經(jīng)常出現(xiàn)。這個時候，你需要打電話。展開以解決問題。

Matlab允許您專注于模型，python比Matlab花費更多的時間。

然而，python在內(nèi)容捕獲、機器學習等方面擁有強大的第三方軟件包，如scarpy、skikit learn等，這些軟件包正在迅速發(fā)展。。我們在討論量化時使用Python的原因是它有很多三方庫。許多發(fā)達國家不必重建車輪。特別是在分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，使用起來非常方便。畢竟，量化是基于投資而不是規(guī)劃。編程語言只是一種工具。Py入門比較簡單，適合非專業(yè)人士使用。如果量化真的發(fā)揮到一定的水平，如高頻率，py將無法維持這些場景！未來，其他語言能否在量化領域取代py，取決于投資行業(yè)的變化。如果我們的a股將來也提供開放API接口，那我們用什么語言都無所謂。

未來5-10年，Julia會替代Python成為量化投資熱門語言嗎？

效果不錯

！因此，期貨交易，選擇具有正收益的量化交易系統(tǒng)，不僅可靠，而且將真正實現(xiàn)投資復利收益！