為什么幾乎所有的量化交易都用Python？因為使用Python有強(qiáng)大的優(yōu)勢。第一，數(shù)據(jù)采集（網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)）。2、 強(qiáng)大的科學(xué)計算分析庫可以進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和處理。3、 完美的AI接口，如tenso

為什么幾乎所有的量化交易都用Python？

因為使用Python有強(qiáng)大的優(yōu)勢。第一，數(shù)據(jù)采集（網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)）。2、 強(qiáng)大的科學(xué)計算分析庫可以進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和處理。3、 完美的AI接口，如tensorflow、Python和sklearn，是定量交易最需要的接口。前者屬于深度學(xué)習(xí)，如LSTM算法體系結(jié)構(gòu)，是最有效的股市預(yù)測算法之一。后者屬于數(shù)據(jù)挖掘，基于統(tǒng)計概率分布，實現(xiàn)了回歸和分類的數(shù)學(xué)建模。總之，很方便。在項目實現(xiàn)方面，python屬于glue語言，計算出的數(shù)據(jù)模型大多是以JSON的形式進(jìn)行粘合的。前端非常友好。簡而言之，它既快捷又方便。

入門python量化交易需要準(zhǔn)備什么？

隨著各種寬帶平臺的推出，量化交易的門檻越來越低。為了實現(xiàn)最基本的量化交易策略，首先需要對交易類型（股票、期貨、基金等）有深入的了解，然后需要學(xué)習(xí)python（推薦廖雪峰的python教程），通過各平臺API提供的代碼進(jìn)一步實現(xiàn)自己的交易思路，并進(jìn)行測試回來在前面的數(shù)據(jù)中驗證了該策略的可行性。

接下來，我們需要進(jìn)一步利用Python的數(shù)據(jù)分析功能，在量化交易平臺的數(shù)據(jù)庫中找到盈利的因素和策略?；蛘咄ㄟ^思考和學(xué)習(xí)各種交易理論，形成自己的交易模式，以實現(xiàn)穩(wěn)定的利潤。

初讀“Python基礎(chǔ)教程”自學(xué)Python完全讀不懂，該如何是好？

Python作為一個整體是比較容易學(xué)習(xí)的。如果你不明白，你可以從以下幾點開始

1。太著急了，想直接看效果，堅持住

2。你還沒有找到閱讀編程書的感覺，所以你需要堅持下去，等待啟示。你可以試著在指導(dǎo)下找一個懂的人

4。你可以找一些視頻開始

希望對你有所幫助

定量交易也叫算法交易它是一種嚴(yán)格按照計算機(jī)給出的交易決策的算法程序?？傊?，就是用數(shù)學(xué)模型和計算機(jī)手段來量化自己的投資思路。

很容易混淆定量交易和技術(shù)分析。事實上，量化交易的內(nèi)容要豐富得多。許多定量交易系統(tǒng)在建模和計算時使用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如估值、市值、現(xiàn)金流量等，有些算法使用新聞作為變量進(jìn)行計算。技術(shù)分析只需要使用交易標(biāo)的的成交量和價格數(shù)據(jù)。

一般投資者在接觸交易時通常使用主觀交易模式。他們根據(jù)自己對盤面或基本面的判斷下訂單，這很容易受到客戶情緒因素的影響。在與交易接觸一段時間后，多數(shù)投資者會選擇指標(biāo)來引導(dǎo)自己進(jìn)行交易。但是，由于這種秩序模式還需要投資者主觀篩選，如果投資者想做出決策，不當(dāng)?shù)牟僮魅匀粫?dǎo)致不理想的結(jié)果。在經(jīng)歷了主觀交易和指數(shù)交易的種種弊端之后，專業(yè)投資者會選擇量化投資。數(shù)據(jù)回溯測試和系統(tǒng)紀(jì)律使投資者在成功的路上事半功倍。

當(dāng)投資者進(jìn)行定量交易時，工具的選擇是多樣化的，如圖2所示。當(dāng)基金基礎(chǔ)薄弱時，可以選擇通大信、博益大師等交易軟件，利用定量指標(biāo)進(jìn)行半自動交易。喜歡全自動交易的可以考慮使用文華財經(jīng)、博奕大師、交易先鋒等軟件建立和優(yōu)化模型，對投資要求較高的投資者可以使用basic編程語言C、matlab搭建具有個人特色的交易平臺。

什么是量化交易？

不請自來真是厚顏無恥。

但是作為一個定量交易員，我想簡單地回答這個問題。

您的重點是您是否需要學(xué)習(xí)編程來進(jìn)行定量交易。

首先，我們需要了解定量交易必須通過程序代碼自動執(zhí)行您的交易策略，這是定量交易的前提，否則不能稱之為定量交易。

量化交易的核心是通過代碼指令實現(xiàn)我們的交易計劃，根據(jù)一定的策略，比如CTA趨勢跟蹤策略，比如隨機(jī)森林分類的算法策略等，可見編程代碼在量化交易中起著重要的作用。有關(guān)定量交易的概念，請參閱我的文章，我將不在這里詳細(xì)說明。

因此，似乎量化交易是學(xué)習(xí)編程的必然！因為只有通過程序，才能實現(xiàn)量化交易。

然而，我想強(qiáng)調(diào)的是，量化交易的核心不是編程，而是交易策略！是的，交易策略，包括開盤策略、收盤策略、資金管理策略等等。例如，我們在建造一座建筑物時，建筑物的設(shè)計，包括設(shè)計圖紙和選址，都屬于戰(zhàn)略。構(gòu)建的真正過程是代碼的執(zhí)行。那么，如果我們不能自己建造大樓呢？很簡單。請蓋上它！是的，如果你有一個完美的策略，但你不能寫自己的代碼。然后你可以讓其他人幫你寫，讓程序員幫你實現(xiàn)你的策略。但前提是你必須有自己的策略。如果你沒有自己的策略，你想做定量交易。那又怎么樣？我得買別人現(xiàn)成的策略。比如我在城里沒辦法蓋樓，只好買套房，但這套房不如我在農(nóng)村的別墅樓。

因此，量化交易規(guī)劃非常重要，但最重要的是要有一個非常穩(wěn)定的盈利策略。

第二，你有什么好的建議嗎。你可以從最簡單的Mai語言開始。什么是麥語？是同花順，通達(dá)信軟件里面的索引碼公式。可以很簡單的實現(xiàn)CTA趨勢策略，如雙移動平均線買入策略、MACD指數(shù)買入策略。但實踐證明，這種編程比較粗糙，不能解決高頻操作。如果您需要更多地了解真正的定量交易，我建議您學(xué)習(xí)Python并使用Python進(jìn)行定量交易。

以上是我對您問題的完整答案。

更多關(guān)于定量交易的研究，你也可以看到我寫的關(guān)于定量投資的文章。