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python量化交易軟件哪個好？

我認(rèn)為joinquant總體上更好，打本地電話也很方便。

萬得子公司W(wǎng)indquant也可以關(guān)注。據(jù)介紹，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫與萬德一致，在進(jìn)行股票量化時，財務(wù)報告數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性將更加可靠。

期貨量化交易需要學(xué)習(xí)編程嗎？有沒有好的建議？

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。

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?？傊?，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。