python量化

『壹』 通達信什麼時候支持python量化交易

1、一個強大的N維數組對象Array；
2、比較成熟的（廣播）函數庫；
3、用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包；
4、實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更加方便。

『貳』 python 為什麼適合做量化

python是一個完全面對對象的可腳本,可二進制編譯運行的高級語言。一般以腳本方式運行，運行調試完可生成二進制代碼來保證運行的速度。代碼非常簡潔
擁有無與倫比的配套標准庫。一般廣泛用於各種領域。尤其在科學界流行。
在python環境下，有科學運算庫，界面庫，各種演算法庫。非常適合用於科學研究。
matlab中的金融工具雖然比較全面，也比較好用，不過像我這種喜歡搞些新演算法。同時還要和交易介面編程的就非常喜愛python了。
python的演算法庫 ：numpy ,scipy等，用於統計的庫。
python的數據可視化庫 matplotlib(上面那個貼圖就是例子)，PyQt,pygtk,pyside等等，前面說的都是二維的。三維的VTK等等。
而且今後和CTP等交易平台對接的話,matlab就無能為力了，到時候再學python豈不是晚了。

『叄』 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

『肆』 python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。

『伍』 量化投資中用python主要是負責什麼

python作為一門編程語言，簡單說它在量化投資主要是進行量化策略模型的編譯。

『陸』 量化投資 用python好 還是c++

Python是非常適合做quant類工作的語言，本身就是科學計算方面的統治級語言，現在加入了IPython，pandas等重量級神器，為Quant類工作量身定做，而且仍在飛速發展中，以後會越來越重要。

關於其他語言，首先介紹一下我自己最喜歡的一個比較小眾的組合，Mathematica+Java/Scala。 Mathematica的優點在於：本身提供函數式的編程語言，表達能力非常強大，比如Map/Rece是標配，很多時候不需要去做煩人的for循環或下標控制，排版經常可以直接照數學公式原樣輸入，即直觀又不容易寫錯；代碼和輸出混排的排版方式使得建模時的演算和推理過程非常流暢，甚至還可以直接生成動畫，對於找直觀理解非常有幫助（這幾點分別被IPython和R偷師了一部分）。Mathematica的缺點在於對金融類的時間序列數據沒有很好的內建支持，使得存儲和計算都會比較低效，因此需要用內嵌Java的方式來補足，對於數據格式或性能敏感的操作都可以用Java/Scala實現。這個組合在我心目中無出其右，不論是快速建模，還是建模轉生產，都遠遠領先於其他選擇。但Mathematica的商用授權很貴，如果公司本身不認可的話很難得到支持，這是最致命的缺陷。另外隨著Python系的逐漸成熟，領先優勢在逐漸縮小，長遠看Python的勢頭更好一些。

其他答案里也列舉了不少其他語言，我自己既做Quant的工作，也做軟體開發的工作，這里想從一個軟體工程師的角度，說說我的理解。平時工作中會和一些偏Quant背景的人合作，很容易發現建模能力好的人往往在計算機方面基礎比較薄弱（因為以前的訓練重點不在這里）。他們也可以快速學習掌握一種像C++，Java這樣的語言，實現很多必要的功能。但是一方面這些語言陡峭的學習曲線和繁瑣的開發步驟會給他們真正要做的工作增加不必要的負擔，另一方面一旦涉及到性能敏感的情景，他們對計算機體系結構缺乏理解的缺點就容易暴露，比如說很可能他們沒有計算復雜度，內存碎片，cache miss，甚至多線程等概念，導致寫出的程序存在相當大的隱患。

即使是計算機功底扎實，如果每天的工作需要在C++，Python，R/Matlab，甚至一眾腳本語言之前來回切換，思維負擔也會非常重，人的精力是有限的，很難同時兼顧數學建模和底層代碼調試這種差距巨大的工作。長期發展下去最可能的結果就是要麼遠離建模，專心做生產環境開發，要麼遠離生產環境，專心建模。這種局面顯然不論對個人還是團隊都是有很大弊端的。

如果深入思考這個問題，相信不難得出結論，對於Quant來說，C++這種相當面向機器的語言肯定不是最佳選擇。的確在歷史上，它比更面向機器的C已經友好了很多，但是在計算機技術飛速發展的今天，如果還需要Quant大量使用C++做建模類的工作顯然是很遺憾的事情。設想一下你拿到一份股票數據，不論你是想分析價格走勢，成交量分布，還是波動性，第一件要做的事一定是畫出圖來看看，有一個直觀認識。如果你的工具是C++，肯定有很多時間花在編譯，調試，再編譯的過程上，好容易能解析文件了，接下來怎麼算移動平均？怎麼算波動性？全都要自己寫代碼。再然後怎麼畫圖？這整個工作流簡直慘不忍睹，這些問題浪費掉你大部分精力，而他們全部和你真正感興趣的工作毫無關系。所以如果你是一個數理金融等背景的新人打算開始Quant生涯，在決定是否要投資到這項重量級技術上時需要慎重，即便它目前的市場定價可能仍在峰值。相比之下我認為Python會是更理想的選擇，即能很好的完成建模工作，也可以訓練一定的編程技巧，使你在必要時也能勝任一些簡單的C++工作。

最後同意 @袁浩瀚，不要拘泥於語言，不論學習那一種，對其他的語言還是要抱有開放的心態。另外世界變化很快，你會發現單一的語言分類方式其實是沒有意義的，每一門語言在發展過程中都會逐漸吸收其他語言的特性，比如Python本身就既有C/C++/Java那樣命令式的特點，也有函數式的特點，像pandas甚至還提供類似SQL的使用方式，在其他語言或系統里也都或多或少包含了不同的特點，可以在學習過程里慢慢體會。

『柒』 怎麼學習python量化交易

找一些含有Python量化分析、Python量化交易的教程，跟著學一學，如果自學難度大，可以報班學習，反正辦法總比困難多！

『捌』 想用python量化金融，需要掌握python哪些

urllib, urllib2, urlparse, BeautifulSoup, mechanize, cookielib 等等啦這些庫的掌握並不難，網路爬蟲難的是你要自己設計壓力控制演算法，還有你的解析演算法，還有圖的遍歷演算法等。

『玖』 學習量化選擇Python還是R比較好

python對於新手來說較容易入門，而且python目前國內多家量化交易平台都支持，比如優礦、掘金量化、米筐、聚寬等，反而支持R語言的平台很少，所以說python語言做量化才是主流。

『拾』 量化投資中，MATLAB和python哪一個好

Matlab在矩陣處理方面的強大優勢Python無法比擬，我曾經用Matlab和Python跑同一個演算法，涉及到矩陣中Symbol求導。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感覺Sympy中Matrix雖然功能強大，但是速度很慢，而且需要專注其中各種細節。如：其對Complex類型是無法自動expand的，常常出現(1+I)(2I+1)這種結果，這時需要調用.expand來解決。Matlab可以使你專注於模型，Python要超過Matlab還需要時間。但是Python在內容抓取，機器學習，等有強大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，發展很快。概括之：現在用Matlab，未來用Python