python量化投資實戰19類

① 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

② 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。

③ 用python做量化交易要學多久

5個月。

python憑借其突出的語言優勢與特性，已經融入到各行各業的每個領域。一般來說，python培訓需要脫產學習5個月左右，這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能，還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠，則需要不斷的積累和學習。

python培訓的5個月時間里，有相當大一部分時間是在實戰做項目，第一階段是為期一個月學習python的核心編程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容，學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。

(3)python量化投資實戰19類擴展閱讀：

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密 e正則logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。

④ python量化交易半個月可以學會嗎

半個月學不會，至少需要5個月。

python憑借其突出的語言優勢與特性，已經融入到各行各業的每個領域。一般來說，python培訓需要脫產學習5個月左右，這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能，還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠，則需要不斷的積累和學習。

python培訓的5個月時間里，有相當大一部分時間是在實戰做項目，第一階段是為期一個月學習python的核心編程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容，學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。

計算機編程語言

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質。

使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。Python也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

⑤ python量化投資是什麼

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。從全球市場的參與主體來看，按照管理資產的規模，全球排名前四以及前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。
python是一種編程語言，python量化投資也就是通過使用Python編寫能夠發出買賣指令的程序來交易。

⑥ 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

⑦ 金融工程，量化投資學什麼軟體好Python還是Matlab

看了半天數據，也分析不出個所以然來，02

⑧ 有沒有python應用於量化交易的實戰課

丁鵬主講的《量化投資-策略與技術》
有空來掘金量化社區逛逛，與各位寬客互動交流學習