量化交易靠譜嗎？效果不錯(cuò)！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(shí)現(xiàn)投資復(fù)利收益為什么幾乎所有的量化交易都用Python？因?yàn)槭褂肞ython有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。第一，數(shù)據(jù)采集（

量化交易靠譜嗎？

效果不錯(cuò)

！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(shí)現(xiàn)投資復(fù)利收益

為什么幾乎所有的量化交易都用Python？

因?yàn)槭褂肞ython有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。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(jì)算分析庫可以進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(cè)算法之一。后者屬于數(shù)據(jù)挖掘，基于統(tǒng)計(jì)概率分布，實(shí)現(xiàn)了回歸和分類的數(shù)學(xué)建模?？傊?，很方便。在項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)方面，python屬于glue語言，計(jì)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(jiǎn)而言之，它既快捷又方便。

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(gè)整體是比較容易學(xué)習(xí)的，如果你不懂它，可以從以下幾點(diǎn)開始

1。太著急了，想直接看效果，堅(jiān)持住

2。還沒有找到讀編程書的感覺，你需要堅(jiān)持下去，等待啟示

3。你可以試著在

4的指導(dǎo)下找到一個(gè)理解它的人。你可以找一些視頻開始

希望對(duì)你有所幫助

對(duì)于非程序員：

1工作，如處理excel，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，批處理一些常規(guī)文件操作等

2。信息獲取，如去網(wǎng)站批量獲取數(shù)據(jù)，去系統(tǒng)批量獲取查詢結(jié)果。

3. 數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析，可視化顯示等

程序員：

1。做網(wǎng)站和系統(tǒng)，如豆瓣

2. 數(shù)據(jù)挖掘，輿情分析等

python易于上手，你都用python做什么？

期權(quán)是我的輪換交易系統(tǒng)。創(chuàng)始人對(duì)這個(gè)問題的看法如下。從三個(gè)層面。

首先，定量交易仍然是一種交易。在這種情況下，首先需要對(duì)交易系統(tǒng)的初始結(jié)構(gòu)、交易系統(tǒng)的表現(xiàn)、中簽率等因素有更好的了解，所以這個(gè)地方是交易的基礎(chǔ)。

其次，量化交易的關(guān)鍵在于人。這個(gè)想法和策略是你定量交易的基礎(chǔ)。因此，如果你想在這個(gè)地方做一個(gè)好的量化交易，你必須有一個(gè)好的策略。這是第一件事。如果你沒有一個(gè)好的策略，你就不能寫出一個(gè)好的定量程序。這是第二級(jí)問題。

第三個(gè)層次是通過程序?qū)崿F(xiàn)定量交易的問題，以及測(cè)試和實(shí)戰(zhàn)的問題。在這里，你有交易系統(tǒng)的想法，好的策略和想法。最后一個(gè)層次是如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。實(shí)現(xiàn)的過程包括編寫代碼、測(cè)試和打包包括你的實(shí)盤、包括你以后的一些修改等因素，所以分為這三個(gè)步驟。如果我們通過了這三條路徑，那么我們就可以進(jìn)行量化。

因此，要做好量化交易，首先要做好交易。在做好交易的基礎(chǔ)上，再學(xué)習(xí)一些量化知識(shí)，如果有一定的資金條件，也可以請(qǐng)人來實(shí)現(xiàn)。這是定量條件。